HİYERARŞİK KÜMELEME MODELİ KULLANAN WEB TABANLI BİR ÖDEV DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Abstract

Ödevlerin öğrencilerin öğretim sürecindeönemli bir yeri bulunmaktadır. Klasik bir ödev değerlendirme sürecinde ödevinsadece doğru olup olmadığı değerlendirilmektedir. Ancak, ödevin öğretime dahaiyi katkı verebilmesi için öğrencilerin yapmış oldukları intihallerin de gözönüne alınması gerekmektedir. İntihalleri ve intihallerin oranını tespit etmeson derece zor bir ödev değerlendirme prosedürüdür. Bu çalışmada, bu prosedürükolaylaştıracak doküman benzerliği ölçütlerini hiyerarşik kümeleme modeli ilebütünleştirebilen web tabanlı bir uygulama tanıtılacaktır. Bu uygulama,kimlerin benzer ödev yaptığını ve ödevlerin hangi oranda benzerliğe sahipolduğunu değerlendirme imkânı vermektedir. Bu uygulamanın doküman benzerliği hesaplanmasındaCosine, Jaccard ve Dice benzerlik ölçütleri denenmiştir. Diğer taraftanhiyerarşik kümeleme tarafında Tek Bağlantı, Tam Bağlantı ve Ortalama Grup olmaküzere üç farklı algoritma incelenmiştir. Önceki yıllara ait iki öğretimdönemini kapsayan 6 farklı öğretim üyesinin 18 farklı dersine ait 54 ödevi içerenbir test verisi oluşturulmuştur. Her ödev için doküman benzerlik ölçütlerininve kümeleme algoritmalarının çaprazlanmasından 9 farklı sonuç elde edilmiş vehiyerarşik kümeleme algoritmalarının ne kadar iyi olduğunu test etmek içincophenetic korelasyon katsayıları hesaplanmıştır. Sonuçlar analiz edildiğinde,doküman benzerliğinde Jaccard ölçütü ve hiyerarşik kümelemede Ortalama Grupalgoritmasının en uygun ödev değerlendirme çifti olduğu görülmüştür.

Assignmentsare one of the most important parts of education process of students. In theclassical assignment evaluation process, an assignment can be evaluated whetherit is correct or not. However, for the assignments to give better contributionto education, plagiarisms committed by students should be considered. Detectionof plagiarism and its extent are extremely difficult assignment evaluationprocedures. In this study, in order to facilitate this procedure, a web-basedapplication, which can combine document similarity measures with hierarchicalclustering model, is introduced. This application gives the opportunity toevaluate which students submit similar assignments and the assignments’similarity degree. Cosine, Dice and Jaccard similarity measures have beeninvestigated in terms of document similarity calculation of this application.On the other hand, three different algorithms including Single Linkage, CompleteLinkage and Average Group are examined in hierarchical clustering side. Testdata which covers two education period of previous years and contains 54different assignments of 18 different courses of 6 lecturers, are created. Byusing document similarity methods and hierarchical clustering algorithms, 9different cophenetic correlation coefficients are obtained for each assignmentand cophenetic correlation coefficients are calculated to test how wellhierarchical clustering algorithms are . When the results were analyzed, it wasdiscovered that Jaccard measure in document similarity and Average Groupalgorithm in hierarchical clustering is the best matching assignment evaluationpair.