Enstitüler / Institutes

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/11727/1390

Browse

Filters

2022 - 202435

Settings

Has files: Yessearch.filters.applied.f.language: search.filters.language.en

Search Results

Now showing 1 - 10 of 35
  • No Thumbnail Available
    Item
    Sign language recognition with zero-shot learning
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Giray Sercan, Özcan; Emre, Sümer
    Sign language holds great importance for a specific segment of society. Automating Sign Language Recognition (SLR) using machine learning is crucial for facilitating communication between different segments of society. However, creating the necessary labeled data for this task is very challenging. Furthermore, the evolution and changing meanings of sign language words over time make this field even more difficult. This work presents a novel approach to Zero-Shot Sign Language Recognition (ZSSLR). Using hand and landmark data extracted from the signer’s body data, the signer’s hand and body have been modeled. To determine which of the extracted and modeled features are more important for this purpose, a data grading method was applied. In Zero-Shot Learning (ZSL), datasets containing descriptions of the movements in sign language videos were used. The results were tested on two benchmarkable ZSL datasets and demonstrated in ZSL and Generalized Zero-Shot Learning (GZSL) settings. ˙I ¸saret dili, toplumun belirli bir kesimi için büyük önem ta¸sımaktadır. ˙I¸saret Dili Tanımanın (SLR) makine ö˘grenmesi kullanılarak otomatikle¸stirilmesi, toplum kesimlerinin ileti¸simini kolayla¸stırmak için çok önemlidir. Ancak, bu görev için gerekli olan etiketlenmi¸s verilerin olu¸sturulması oldukça zordur. Dahası, zaman içinde i¸saret dili kelimelerinin evrim geçirip anlamlarının de˘gi¸smesi bu alanı daha da zor hale getirmektedir. Bu çalı¸sma, Sıfır- Shot˙I ¸saret Dili Tanıma (ZSSLR) için yenilikçi bir yakla¸sım sunmaktadır. ˙I¸saretçinin vücut verilerinden çıkarılan el ve landmark verileri kullanılarak, i¸saretçinin el ve vücudu modellenmi ¸stir. Çıkarılan ve modellenen özniteliklerin bu amaç için hangisinin daha önemli oldu˘gunu belirlemek amacıyla bir veri derecelendirme yöntemi uygulanmı¸stır. Sıfır-Shot Ö˘grenmede (ZSL), i¸saret dili videolarında yapılan hareketlerin tanımlarını içeren veri kümeleri kullanılmı ¸stır. Sonuçlar, iki kar¸sıla¸stırılabilir ZSL veri kümesinde test edilmi¸s ve ZSL ve Genel Sıfır-Shot Ö˘grenme (GZSL) ayarlarında gösterilmi¸stir.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Vision transformer network implementation for multi-label Image classification
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Emre, Akkaş; Selda, Güney
    Swift process in technology and widespread availability of low-cost internet have led to a substantial rise in data volume in remote sensing, especially for high-resolution and very-high resolution images. Still, these images contain more complex information, and it is not appropriate to analyze the images using a solitary scene-level label while ignoring the distinct features provided by other labels in the images. In multi-label image classification applications, multiple labels are assigned to an image, reflecting various objects or features present in the scene. The classification of these images is critically important for monitoring environmental changes over large geographical areas, disaster management, urban planning, agriculture and forestry management, natural resource conservation, and military intelligence. Nowadays, many methods are used in such image classification problems, primarily deep learning algorithms. In this thesis, advanced neural networks are explored and evaluated for Multi-label AID dataset which contains 3000 images and 17 different labels; AlexNet, VGG16, DenseNet-201, Inception-v3 and ConvNeXt as the CNN models, ViT, SwinT as transformer models and MaxViT as the hybrid model that initially contains both CNN and transformer network. A fusion network that combines the strengths of a CNN and transformer model is created and applied to harness the spatial feature extraction capabilities of the CNN model and the global context understanding of the transformer model. Two distinct schedulers, OneCycleLR and ReduceLROnPlaetau, and two different loss functions, ASL and BCEWithLogitsLoss, are employed for each model to systematically evaluate their impact on model performance. The window-based MaxViT algorithm, which has not been previously applied to the Multi-label AID dataset in the current literature, has been evaluated. This algorithm has demonstrated superior performance on this dataset, significantly outperforming existing models and setting a new benchmark with an mAP of 84.98%. Teknolojideki hızlı gelişmeler ve düşük maliyetli internetin yaygın olarak bulunabilirliği, uzaktan algılama alanında, özellikle yüksek ve çok yüksek çözünürlüklü görüntüler için veri hacminde önemli bir artışa yol açmıştır. Ancak, bu görüntüler daha karmaşık bilgiler içerdiğinden, görüntüleri yalnızca tek bir sahne seviyesindeki etiketle analiz etmek, diğer etiketlerin sağladığı belirgin özellikleri göz ardı etmek uygun değildir. Çok etiketli görüntü sınıflandırma uygulamalarında, sahnede bulunan çeşitli nesneleri veya özellikleri yansıtan birden fazla etiket bir görüntüye atanır. Bu görüntülerin sınıflandırılması, geniş coğrafi alanlarda çevresel değişiklikleri izlemek, afet yönetimi, şehir planlaması, tarım ve ormanlık alanların yönetimi, doğal kaynakların korunması ve askeri istihbarat gibi çeşitli alanlarda kritik önem arz etmektedir. Günümüzde bu tür görüntü sınıflandırma problemlerinde derin öğrenme algoritmaları başta olmak üzere birçok yöntem kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, AlexNet, VGG16, DenseNet-201, Inception-v3 ve ConvNeXt gibi derin öğrenme yöntemlerinden olan Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Network, CNN) modelleri, ViT, SwinT gibi görsel dönüştürücü modelleri ve hem CNN hem de görsel dönüştürücü ağı içeren MaxViT hibrit modeli, 3000 adet resim ve 17 adet farklı etiket içeren Multi-label AID veri seti için incelenmiş ve değerlendirilmiştir. Bir CNN ve görsel dönüştürücü modelinin güçlü yönlerini birleştiren bir füzyon ağı, CNN modelinin mekansal özellik çıkarma yeteneklerini ve dönüştürücü modelinin küresel bağlam anlama yeteneklerini kullanmak amacıyla oluşturulmuş ve uygulanmıştır. Her model için iki farklı öğrenme oranı düzenleyicisi, OneCycleLR ve ReduceLROnPlateau, ve iki farklı kayıp fonksiyonu, ASL ve BCEWithLogitsLoss, sistematik olarak değerlendirilerek performansa etkileri incelenmiştir. Mevcut literatürde daha önce Multi-label AID veri setine uygulanmamış olan pencere tabanlı MaxViT algoritmasının değerlendirilmesi yapılmıştır. Bu algoritma, bu veri setinde üstün performans sergileyerek mevcut modelleri önemli ölçüde geride bırakmış ve %84.98 mAP elde ederek yeni bir standart belirlemiştir.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Hand structure detection and suitable nail type recommendation system
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Yağmur, Yarımbıyık; Hamit, Erdem
    Hands play a crucial role in human interaction and functionality, essential in activities ranging from basic tasks to complex operations. They are essential to fields like biometrics, ergonomics, healthcare, robotics, and the cosmetics industry, particularly in nail care and aesthetics. Understanding hand types can significantly enhance product development and personalization. This article proposes a novel approach for classifying hands based on their dimensions using deep learning methods to recommend nail types. Traditional methods rely on manual measurements or complex feature engineering, which are labor-intensive and prone to errors. In this study, deep learning techniques have been leveraged to automatically classify hands into distinct categories based on palm length, palm width, and middle finger length, and suggest nail types for each hand shape accordingly. A dataset of 2050 images was collected and annotated for classification. Various Convolutional Neural Network (CNN) architectures, including VGG16, LeNet-5, AlexNet, GoogLeNet, Residual Network (ResNet), Dense Convolutional Network (DenseNet), and MobileNet, were tested and compared for accuracy. VGG16 emerged as the most successful model, achieving high accuracy in classifying hands into predefined categories. Based on these classifications, the suggested model recommends two nail types for each hand type, from a total of seven different nail types. The outcome of the applied model was assessed using standard metrics, advancing hand classification techniques to offer a robust, automated solution for personalized nail recommendations. Eller, insan etkileşimi ve işlevselliğinde kritik bir rol oynar; temel görevlerden karmaşık operasyonlara kadar geniş bir yelpazede kullanılır. Biyometrik, ergonomi, sağlık, robotik ve kozmetik endüstrisi gibi alanlarda önemlidir, özellikle tırnak bakımı ve estetiği alanında. El tiplerinin anlaşılması ürün geliştirme ve kişiselleştirme açısından önemlidir. Bu makale, el boyutlarına dayalı olarak ellerin sınıflandırılmasını ve her el şekli için tırnak tipleri önerilmesini sağlayan derin öğrenme yöntemlerini önermektedir. Geleneksel yöntemler manuel ölçümlere veya karmaşık özellik mühendisliğine dayanır, bu da işgücü yoğunluğuna ve hata riskine neden olabilir. Bu çalışmada, avuç içi uzunluğu, avuç içi genişliği ve orta parmak uzunluğuna dayalı olarak ellerin otomatik olarak farklı kategorilere sınıflandırılması ve her el şekli için tırnak tipleri önerilmesi için derin öğrenme teknikleri kullanılmıştır. Sınıflandırma için 2050 görüntüden oluşan bir veri seti toplanmış ve etiketlenmiştir. VGG16, LeNet-5, AlexNet, GoogLeNet, Residual Network (ResNet), Dense Convolutional Network (DenseNet) ve MobileNet gibi çeşitli Evrişimli Sinir Ağı (CNN) mimarileri doğruluk açısından test edilmiş ve karşılaştırılmıştır. VGG16, önceden tanımlanmış kategorilere eli başarıyla sınıflandırma konusunda yüksek doğruluk elde ederek en başarılı model olarak ortaya çıkmıştır. Bu sınıflandırmalar temelinde önerilen model, her el tipi için yedi farklı tırnak tipinden ikisini önermektedir. Uygulanan modelin sonucu standart metrikler kullanılarak değerlendirilmiş ve kişiselleştirilmiş tırnak önerileri için sağlam, otomatik bir çözüm sunulmuştur.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Blind image deblurring of linear motion with point spread function estimation in frequency domain
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Burçin, Dağistan; Deniz, Karaçor
    This thesis provides an in-depth examination of the issue of blind image deblurring, with a particular emphasis on linear, uniform motion blur. The primary aim of this research is to develop a fast and easy to apply methodology for restoring blurred images through precise estimation of the Point Spread Function from frequency domain and the application of Wiener deconvolution techniques. The proposed method entails a systematic process for estimating the Point Spread Function in the frequency domain, which is subsequently utilized in Wiener deconvolution to reconstruct the original, unblurred image. Extensive experimental evaluations were conducted using Lena image and the REDS dataset, a benchmark for image restoration tasks. The performance of the proposed algorithm was assessed through both quantitative and qualitative measures. Quantitative metrics, such as Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Mena Square Error (MSE) and Structural Similarity Index (SSIM), were employed to objectively evaluate the improvements in image quality. Additionally, qualitative visual assessments further substantiated the efficacy of the proposed deblurring approach, demonstrating significant restoration of fine details and overall image sharpness. The findings elucidate the critical role of accurate PSF estimation in the deblurring process. While the proposed method achieved promising results, it was observed that the accuracy of PSF estimation which is blur angle and blur length in this case is pivotal to the success of the deblurring algorithm. Inaccuracies in PSF estimation can lead to suboptimal restoration, introducing artifacts and diminishing image quality. Furthermore, the computational complexity associated with Wiener deconvolution presents challenges, particularly for real-time applications where processing speed is paramount. The thesis identifies several promising avenues for future research. Enhancements in PSF estimation techniques, particularly through the incorporation of machine learning and deep learning approaches, hold significant potential for improving accuracy and robustness. Additionally, optimizing the computational efficiency of the deblurring algorithm is essential for real-time applications, with potential strategies including parallel processing and GPU acceleration. In conclusion, this thesis presents a significant advancement in the field of blind image deblurring, offering a rapid, less computationally complex and theoretically grounded approach to restoring images degraded by linear, uniform motion blur. The proposed methodology has demonstrated substantial improvements in image quality, paving the way for further research and development in this critical area of image processing. The findings hold considerable promise for enhancing the quality and utility of images across a wide range of applications, thereby contributing to the broader field of image restoration and analysis. Bu tez, kör görüntü bulanıklığını giderme sorununu, özellikle doğrusal, tek tip hareket bulanıklığına odaklanarak derinlemesine incelemektedir. Bu araştırmanın birincil amacı, bulanık görüntüleri, Nokta Yayılım Fonksiyonu’nun (PSF) doğru tahmini ve Wiener dekonvolüsyon tekniklerinin uygulanması yoluyla hızlı ve kolay uygulanabilir bir yöntem geliştirmektir. Önerilen yöntem, frekans alanında Nokta Yayılım Fonksiyonu’nun (PSF) sistematik bir şekilde tahmin edilmesini ve ardından orijinal, bulanık olmayan görüntüyü yeniden oluşturmak için Wiener dekonvolüsyonunun kullanılmasını içermektedir. Lena görüntüsü ve görüntü iyileştirme görevleri için bir kıstas olan REDS veri kümesi kullanılarak kapsamlı deneysel değerlendirmeler yapılmıştır. Önerilen algoritmanın performansı hem nicel hem de nitel ölçütlerle değerlendirilmiştir. Görüntü kalitesindeki iyileşmeleri nesnel olarak değerlendirmek için Tepe Sinyal-Gürültü Oranı (PSNR), Ortalama Karesel Hata (MSE) ve Yapısal Benzerlik İndeksi (SSIM) gibi nicel metrikler kullanılmıştır. Ayrıca, nitel görsel değerlendirmeler, önerilen bulanıklık giderme yaklaşımının etkinliğini daha da doğrulamış, ince detayların ve genel görüntü keskinliğinin önemli ölçüde geri kazanıldığını göstermiştir. Bu araştırma, doğrusal, tek tip hareket bulanıklığının teorik anlaşılmasına önemli bir katkı sağlamaktadır. Nokta Yayılım Fonksiyonu (PSF) kavramı ve matematiksel temsili üzerine derinlemesine bir tartışma sunmaktadır. Bulgular, bulanıklık giderme sürecinde doğru PSF tahmininin kritik rolünü açıklamaktadır. Önerilen yöntem umut verici sonuçlar elde etmiş olsa da bulanıklık açısı ve bulanıklık uzunluğu gibi PSF tahmininin doğruluğunun, bulanıklık giderme algoritmasının başarısı için çok önemli olduğu gözlemlenmiştir. PSF tahminindeki hatalar, optimal olmayan iyileştirmelere yol açabilir, artefaktlar oluşturabilir ve görüntü kalitesini düşürebilir. Ayrıca, Wiener dekonvolüsyon ile ilişkili hesaplama karmaşıklığı, özellikle işlem hızının çok önemli olduğu gerçek zamanlı uygulamalarda zorluklar sunmaktadır. Tez, gelecekteki araştırmalar için birkaç umut verici alan belirlemektedir. Özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarının dahil edilmesi yoluyla PSF tahmin tekniklerindeki iyileştirmeler, doğruluk ve dayanıklılığı artırma potansiyeline sahiptir. Ayrıca, bulanıklık giderme algoritmasının hesaplama verimliliğini optimize etmek, paralel işlem ve GPU hızlandırma gibi potansiyel stratejilerle gerçek zamanlı uygulamalar için gereklidir. Sonuç olarak, bu tez, doğrusal, tek tip hareket bulanıklığı ile bozulmuş görüntüleri geri kazandırmak için hızlı, daha az hesaplama karmaşıklığına sahip ve teorik olarak sağlam bir yaklaşım sunarak kör görüntü bulanıklığını giderme alanında önemli bir ilerleme sunmaktadır. Önerilen yöntem, görüntü kalitesinde önemli iyileşmeler göstermiş, bu kritik görüntü işleme alanında daha fazla araştırma ve geliştirme için yol açmıştır. Bulgular, geniş bir uygulama yelpazesinde görüntülerin kalitesini ve kullanılabilirliğini artırma konusunda önemli bir potansiyele sahiptir ve böylece görüntü iyileştirme ve analizinin daha geniş alanına katkıda bulunmaktadır.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Fractal compression method on images from unmanned aerial vehicles
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Mehmet Fatih, Çelik; Deniz, Karaçor
    Image compression, which is one of the most industry-leading topics of academic studies in image processing, is a subject that is constantly evolving today and in the future. Past and present studies have been developed to meet the needs such as the best compression ratio, the best time and the best image quality. Compression methods have their own advantages and disadvantages. Lossy and lossless compression methods can be used for different purposes. One of the lossy compression methods, fractal compression, which is based on iteration theory and is assumed to consist of copies of each other, is a method open to development. Fractal compression methods and algorithms have been created based on the idea of using fractal features that are frequently encountered in nature and extracting the intrinsic qualities in images. Unmanned aerial vehicles, which are an indispensable technology of today, are likely to be in nature in terms of their general usage characteristics. In this study, the success of the fractal compression method in images taken from UAVs is tried to reveal the positive and negative aspects. Görüntü işleme konularında akademik çalışmaların sektöre en çok yön veren konularından bir tanesi olan görüntü sıkıştırma, günümüzde ve gelecekte sürekli gelişen bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Dünden bugüne yapılan çalışmalar en iyi sıkıştırma oranı, en iyi zaman ve en iyi görüntü kalitesi gibi ihtiyaçları karşılamak üzere geliştirilmiştir. Sıkıştırma yöntemlerinin kendi içlerinde avantaj ve dezavantajları mevcuttur. Kayıplı ve kayıpsız sıkıştırma yöntemleri farklı amaçlar için kullanılabilmektedir. Kayıplı sıkıştırma yöntemlerinden biri olan ve birbirinin kopyalarından oluştuğu varsayılan ve yineleme teorisine dayana fraktal sıkıştırma yöntemi de gelişime açık bir yöntem olarak karşımıza çıkmaktadır. Doğada sıkılıkla karşımıza çıkan fraktal özelliklerin kullanımı ve görüntülerdeki öz niteliklerin çıkartılması fikrine dayanarak fraktal sıkıştırma yöntemleri ve algoritmaları oluşturulmuştur. Gündüzümün vazgeçilmez bir teknolojisi olan insansız hava araçları ise genel kullanım özellikleri bakımından doğa içerisinde olmaları muhtemeldir. Yapılan çalışmada İHA’lardan alınan görüntülerdeki fraktal sıkıştırma yönteminin başarımı olumlu ve olumsuz yönleri ortaya çıkartılmaya çalışılmıştır.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Artificial lighting and visual perception of exhibited objects in museums
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Rasudana, Baghırzade; Cüneyt, Kurtay
    The primary factors which affect the exhibited objects in museums are the intensity and type of artificial lighting, color, the distance between the light source and the artwork, and external factors like sound, odor etc. Within the scope of this thesis, the impact of visual perception and artificial lighting in museums is the focus of study. The Abdürrahim TUNCAK Atatürk House Museum at Baskent University campus is selected as a case study. The aim of this study is to analyze the artificial lighting and visual perception of four exhibition rooms of Abdürrahim TUNCAK Atatürk House Museum and propose an alternative model to achieve optimum conditions. A digital lux meter is used to measure light levels that displayed objects are exposed to, and by considering 6 design strategies, new models are proposed using artificial lighting, modelling and rendering software – DIALux. Maximizing visitors’ focus of attention and visibility of displayed objects, minimizing glare, achieving recommended light level, and categorizing artifacts according to their related concepts and susceptibility to light, are the main suggested design strategies during the design phase of the study. Finally, a guideline with 6 design outcomes is prepared, followed by mentioning possible research for future studies. Müzelerde sergilenen nesnelerin algılanmasını etkileyen başlıca faktörler yapay aydınlatmanın şiddeti ve türü, renk, ışık kaynağı ile eser arasındaki mesafe, ses/gürültü, kokudur. Bu tez kapsamında, müzelerdeki görsel algı ve yapay aydınlatmanın etkisi araştırma konusu olarak ele alınmıştır. Başkent Üniversitesi kampüsünde yer alan Abdürrahim TUNCAK Atatürk Evi Müzesi, örnek çalışma olarak seçilmiştir. Çalışmanın amacı, Abdürrahim TUNCAK Atatürk Evi Müzesi'nin dört sergi odasındaki yapay aydınlatmayı ve görsel algıyı analiz etmek ve ideal koşullara ulaşmak için alternatif bir model önermektir. Sergilenen nesnelerin maruz kaldığı ışık seviyelerini ölçmek için dijital bir lüksmetre kullanılmış ve altı tasarım stratejisi dikkate alınarak DIALux adlı yapay aydınlatma, modelleme ve render yazılımı kullanılarak yeni modeller önerilmiştir. Tasarım aşamasında ziyaretçilerin dikkatini ve sergilenen nesnelerin görünürlüğünü maksimize etmek, kamaşmayı en aza indirmek, önerilen ışık seviyesine ulaşmak ve nesneleri ilgili kavramlarına ve ışığa duyarlılıklarına göre kategorize etmek için ana tasarım stratejileri tavsiye edilmiştir. Son olarak, altı tasarım sonucuyla bir kılavuz hazırlanmış ve gelecekteki çalışmalar için olası araştırma konuları önerilmiştir.
  • No Thumbnail Available
    Item
    The impact of ARCS-Based vocabulary instruction with an online presentation tool on efl students’ achievement and motivation
    (Başkent Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, 2024) Gökçe, Koç Onar; Selim Soner, Sütçü
    The current study aimed to investigate the impact of ARCS based vocabulary instruction with an online presentation tool on EFL students’ vocabulary achievement and motivation. The study employs a quasi-experimental research design. A 4-week intervention was planned to gather necessary data. 43 high school students studying at a state high school participated in the study. A pre-test as a vocabulary achievement test was applied to determine the vocabulary knowledge of students in both the experimental and the control groups before the intervention process began. The number of students in the experimental group was 21 and they were taught vocabulary with an online presentation tool for 4 weeks. The course design for the experimental group was prepared according to ARCS motivational model developed by Keller (1987). The control group, consisting of 22 students, learned the same vocabulary items with traditional methods, and ARCS model was not applied for this group’s lesson plan. After the intervention process ended, a post-test as a vocabulary achievement test and the Instructional Materials Motivation Survey, prepared by Keller (2010) and adapted into Turkish by Kutu and Sözbilir (2011) were implemented in both groups. The results of the study revealed that both groups’ vocabulary knowledge improved and there was not a significant difference between them. However, there was a significant difference between the motivation scores of these groups in favor of the experimental group. In conclusion, integrating ARCS model of motivational design with technology is significant to improve motivation of EFL students. Bu çalışma çevrim içi sunum araçları ile ARCS motivasyon tasarımı tabanlı kelime öğretiminin yabancı dil olarak İngilizce öğrenen öğrencilerin kelime öğrenme başarısı ve motivasyonu üzerindeki etkisini incelemeyi amaçlamıştır. Çalışmada yarı deneysel araştırma metodu kullanılmıştır. Veri toplamak amacıyla 4 haftalık bir deney süreci planlanmıştır. 43 lise öğrencisi çalışmaya katılmıştır. Sürecin başında, öğrencilerin kelime bilgisi düzeylerini ölçmek amacıyla bir ön test uygulanmıştır. Sonrasında 21 kişiden oluşan deney grubu 4 hafta boyunca bir çevrim içi sunum aracı yoluyla kelime öğretimi görmüştür. Deney grubunun ders tasarımı Keller (1987) tarafında geliştirilen ARCS motivasyon modeline göre uyarlanmıştır. Kontrol grubu ise deney grubu ile aynı kelimeleri geleneksel yöntemlerle öğrenmişlerdir. ARCS modeli kontrol grubunda uygulanmamıştır. Her iki grup için de 4 hafta sonunda, öğrencilerin kelime bilgilerindeki değişimi belirlemek amacıyla son test ve ardından Keller (2010) tarafından geliştirilen ve Kutu ve Sözbilir (2011) tarafından Türkçe’ ye uyarlanan Öğretim Materyalleri Motivasyon Anketi uygulanmıştır. Çalışmanın sonunda elde edilen bulgulara göre her iki grubun da kelime bilgisinde gelişme olmakla beraber gruplar arasında anlamlı bir fark ortaya çıkmamıştır. Ancak, motivasyon gelişimi açısından, deney grubu daha yüksek performans göstermiştir. Sonuç olarak bu çalışma, ARCS modeli ile teknoloji kullanımının öğrenci motivasyonunu iyileştirmede önemini vurgulamıştır.
  • No Thumbnail Available
    Item
    The relation between efl teacher's mindset and their strategies, opinions and preferences on corrective feedback in speaking
    (Başkent Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, 2024) Rabia Nur, Dönmez; Selim Soner, Sütçü
    This study investigates the relationship between EFL teachers' mindsets and their strategies, opinions, and preferences about corrective feedback in speaking. The participants of this study are EFL (English as a Foreign Language) teachers in public and private primary, middle and high schools in Ankara, Türkiye. The study's quantitative research design consists of a two-part online questionnaire. The study's quantitative data was collected through the mindset scale developed by Carol Dweck to examine the mindset preferences of EFL teachers. The second questionnaire was developed by Eva Kartchava and adapted by Ali Hashemi to find English teachers' strategies, opinions, and preferences for corrective feedback in speaking. The online survey included 171 English teachers working in Ankara public and private primary, middle, and high schools. The data obtained from the questionnaire were evaluated in SPSS (Statistical Package for Social Sciences; SPSS Inc., Chicago, IL) 22 package programs.Chi-square analysis (Pearson Chi-square) was used to compare categorical variables between groups. The compatibility of continuous variables with normal distribution was evaluated using the Kolmogorov-Smirnov test. A T-test was used to compare paired groups, and One-way ANOVA analysis was used to compare more than two variables that fit the normal distribution. The Pearson correlation test was used to examine the relationship between continuous variables. Linear regression analysis was used to determine the predictive power of the dependent variable. The results show that 84% of the EFL teachers who participated in the study disagree that corrective feedback wastes time regarding speaking practice. 16.1% of EFL teachers, however, disagreed or were unsure. Though they remain in the minority, most EFL teachers still think all language learners' errors should be fixed. The growth mindset elements of English teachers working in public institutions were significantly higher than the scores of those working in private institutions. A significant portion of EFL instructors have a mindset of development because they assume intellect. EFL teachers are typically concerned with and appreciative of speech correction comments. However, it is also evident that other individuals showed no emotion or little interest in receiving constructive criticism. It is believed that the results of this study will contribute to the field by providing a more detailed understanding of English teachers' preferences, views, and strategies between the concepts of growth mindset and verbal feedback and by enabling English teachers to have more informed approaches and practices. Although the study will be conducted with EFL teachers in various public and private schools in Ankara, this study is limited in terms of the number of participants and generalization to all EFL teachers in Türkiye. Bu çalışma, İngilizce öğretmenlerinin zihniyetleri ile konuşmada düzeltici geribildirim hakkındaki stratejileri, görüşleri ve tercihleri arasındaki ilişkiyi araştırmaktadır. Bu çalışmanın katılımcıları, Ankara, Türkiye'deki devlet ve özel ilkokul, ortaokul ve liselerdeki EFL (Yabancı Dil Olarak İngilizce) öğretmenleridir. Çalışmanın araştırma tasarımı, iki bölümden oluşan çevrimiçi bir anketten oluşan nicel bir çalışmadır. Çalışmanın nicel verileri, Carol Dweck tarafından İngilizce öğretmenlerinin zihniyet tercihlerini incelemek için geliştirilen zihniyet ölçeği aracılığıyla toplanmıştır. İkinci anket ise Eva Kartchava tarafından geliştirilmiş ve Ali Hashemi tarafından İngilizce öğretmenlerinin konuşmada düzeltici geribildirim stratejilerini, görüşlerini ve tercihlerini öğrenmek için uyarlanmıştır. Çevrimiçi ankete Ankara'daki resmi ve özel ilkokul, ortaokul ve liselerde görev yapan toplam 171 İngilizce öğretmeni katılmıştır. Anketten elde edilen veriler SPSS (Statistical Package for Social Sciences; SPSS Inc., Chicago, IL) 22 paket programında değerlendirilmiştir. Gruplar arasında kategorik değişkenleri karşılaştırmak için ki-kare analizi (Pearson Ki-kare) kullanılmıştır. Sürekli değişkenlerin normal dağılıma uygunluğu Kolmogorov-Smirnov testi ile değerlendirilmiştir. İkili grupları karşılaştırmak için T testi, normal dağılıma uyan ikiden fazla değişkeni karşılaştırmak için ise One Way ANOVA analizi kullanılmıştır. Sürekli değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için Pearson korelasyon testi kullanılmıştır. Bağımlı değişkenin tahmin gücünü belirlemek için doğrusal regresyon analizi kullanılmıştır. Sonuçlar, araştırmaya katılan İngilizce öğretmenlerinin %84'ünün konuşma pratiği söz konusu olduğunda düzeltici geri bildirimin zaman kaybı olduğuna katılmadığını göstermektedir. EFL öğretmenlerinin %16,1'i ise aynı fikirde değil ya da emin değil. Azınlıkta kalsalar da EFL öğretmenlerinin büyük bir çoğunluğu hala tüm dil öğrencilerinin hatalarının düzeltilmesi gerektiğini düşünmektedir. Kamu kurumlarında çalışan İngilizce öğretmenlerinin büyüme zihniyeti unsurları puanı, özel kurumlarda çalışanlara göre önemli ölçüde daha yüksektir. İngilizce öğretmenlerinin önemli bir kısmı, akıl sahibi olduklarını varsaydıkları için gelişim zihniyetine sahiptir. İngilizce öğretmenleri genellikle konuşma düzeltme yorumlarıyla ilgilenmekte ve bu yorumları takdir etmektedir. Bununla birlikte, diğer bireylerin hiç duygu göstermediği veya yapıcı eleştiri almaya çok az ilgi gösterdiği de açıktır. Bu çalışmanın sonuçlarının, İngilizce öğretmenlerinin büyüme zihniyeti ve sözlü geri bildirim kavramları arasındaki tercihleri, görüşleri ve stratejileri hakkında daha ayrıntılı bir anlayış sağlayarak ve İngilizce öğretmenlerinin daha bilinçli yaklaşım ve uygulamalara sahip olmalarını sağlayarak alana katkıda bulunacağına inanılmaktadır. Çalışma, Ankara'daki çeşitli devlet okulları ve özel okullardaki İngilizce öğretmenleri ile yürütülecek olmasına rağmen, bu çalışma Türkiye'deki tüm İngilizce öğretmenlerine genellenebilmesi açısından katılımcı sayısı açısından sınırlıdır.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Analysis of the productive skills of the international baccalaureate (ib) English b coursebook regarding the 21st century critical thinking skills
    (Baş ent Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, 2024) Cansu, Yay; Senem, Üstün Kaya
    The objective of the study is to determine the degree to which the critical thinking and problem-solving abilities in the English B Coursebook by Cambridge University Press align with the critical thinking skills - the 4C skills (critical thinking and problem solving, communication, collaboration, and creativity) that are integral to the principles of the IB (International Baccalaureate) Program. Utilizing a qualitative technique, the degree to which the productive skills in the English B Coursebook support critical thinking and problem-solving skills was assessed. Initially, the activities in the coursebook were scanned and grouped based on language skills. The activities were inspected again, and the selected tasks were grouped under the heading “Learning and Innovation Skills: Critical Thinking and Problem-Solving Skills” in Uluhan's checklist (2019). The study was designed with the development of three key research questions. The first inquiry determined the degree to which the speaking skills in English B Coursebook facilitated critical thinking skills. In English B Coursebook, the second query aimed to assess the degree to which writing abilities promote critical thinking skills. The objective of the third research was to assess the degree to which the English B Coursebook included speaking and writing skills. The study used the findings from a survey of seven English language instructors to determine the extent to which the coursebook's materials promote the acquisition of critical thinking and problem-solving skills. It was concluded that only 5 writing activities in 5 Chapters - 15 units each - 363 questions- in a total of 4 units lack critical thinking and problem-solving skills. It was determined that all other writing and speaking skills supported critical thinking and problem-solving skills. Furthermore, only 6 of the 15 units in the book include less productive skills, and the remaining 9 units predominantly include writing and speaking activities. Considering all the exercises, it appears that the English B Coursebook successfully supports productive skills in line with IB principles. The results of this research are anticipated to broaden the perspectives of IB educators and learners regarding critical thinking skills and inspire publishing houses to place greater emphasis on incorporating 21st century skills into their content creation processes. Bu çalışmanın amacı, IB (Uluslararası Bakalorya) Diploma Programı ilkelerinde yer alan ve bir 4C becerisi (eleştirel düşünme ve problem çözme, iletişim, iş birliği, yaratıcılık) olan eleştirel düşünme ve problem çözme becerisinin, Cambridge University Press tarafından geliştirilen English B kitabındaki üretken becerilerde ne ölçüde desteklendiğini analiz etmektir. English B ders kitabındaki üretken becerilerde, eleştirel düşünme ve problem çözme becerilerinin ne ölçüde desteklendiğini değerlendirmek için nitel teknik kullanıldı. İlk olarak, kitaptaki etkinlikler taranarak dil becerisine göre kategorize edildi. Daha sonra, ders kitabındaki etkinlikler yeniden taranarak seçilen etkinlikler Uluhan’ın kontrol listesinde (2019) “Öğrenme ve Yenilik Becerileri: Eleştirel Düşünme ve Problem Çözme Becerileri” başlığı altında gruplandırıldı. Araştırmanın tasarımını kolaylaştırmak için üç temel araştırma sorusu oluşturuldu. İlk araştırma, English B ders kitabındaki konuşma becerilerinin eleştirel düşünme becerilerini ne ölçüde desteklediği araştırıldı. English B ders kitabındaki ikinci sorunun amacı, yazma becerisinin eleştirel düşünme becerisini ne ölçüde desteklediğini araştırmaktı. Üçüncü araştırmanın amacı konuşma ve yazma becerilerinin English B ders kitabına ne ölçüde dahil edildiğini belirlemekti. Bu çalışmanın sonucuna ek olarak, kitaptaki materyallerin eleştirel düşünme ve problem çözme becerilerine destek sağlayıp sağlamadığını tespit etmek amacıyla yedi İngilizce eğitmeniyle yapılan bir anketin sonuçları da yer aldı. 5 Ana başlık - 15’er ünite - 363 soruda - toplam 4 ünitede sadece 5 yazma aktivitesinin eleştirel düşünme ve problem çözme becerisinden yoksun olduğu sonucuna ulaşıldı. Bunun dışında kalan tüm yazma ve konuşma becerileri eleştirel düşünme ve problem çözme becerilerini desteklediği tespit edildi. Bunun dışında, kitaptaki toplam 15 ünitenin sadece 6 tanesinde üretken becerilere daha az yer verilmiş olup, geri kalan 9 ünitede baskın bir şekilde yazma ve konuşma aktivitelerine yer verildiği görülmektedir. Tüm alıştırmalar göz önüne alındığında, English B ders kitabındaki üretken becerilerinin IB ilkeleri doğrultusunda başarılı bir şekilde desteklediği görülmektedir. Bu çalışmanın bulguları, IB öğretmenlerinin ve öğrencilerinin eleştirel düşünme becerisine ilişkin algılarını genişleteceği ve yayınevlerinin içerik üretmede 21. yüzyıl becerilerine odaklı çalışmalarını artıracağı tahmin edilmektedir.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Analysis of primary school students' attitudes towards reading skills supported by in-class and extracurricular resources
    (Başkent Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, 2024) Ceren, Kahraman; Ahmet Remzi, Uluşan
    This case study investigates elementary students' attitudes toward reading skills in a private primary school setting in Northern Eastern Arabia, considering gender differences. It examines whether their performance improves over a 20-week period, using a sample of a personalized e-learning tool— a tailored and interactive learning program—recognized for its innovative approach. A mixed-method design was employed for the research methodology. The participants include 125 second-grade students and 5 teachers. Data were collected through a 20-question survey known as 'Elementary Reading Attitudes' (ERAS) by McKenna and Kear (1990). Additionally, structured interviews with teachers, utilizing the ERAS framework, captured educators' perspectives. T-tests were used to determine significant differences between the mean scores of male and female groups. SPSS was employed for data analysis. The study revealed statistically significant variations in total scores, recreational reading, and academic reading sub-dimensions based on classroom variables. Furthermore, female students demonstrated a higher degree of positive attitude compared to their male counterparts. Further research is recommended to examine general reading attitudes among elementary students, explore potential gender-based discrepancies with larger groups, and assess the effectiveness of IXL in phonics instruction to enhance early reading abilities. Bu örnek olay çalışması, kuzeydoğu Arabistan'daki bir özel ilkokul ortamında, cinsiyet farklılıklarını dikkate alarak ilkokul öğrencilerinin okuma becerilerine yönelik tutumlarını araştırıyor. Öğrencilerin performanslarının 20 haftalık bir süre içinde gelişip gelişmediğini incelemekte ve bu amaçla yenilikçi yaklaşımıyla tanınan, kişiselleştirilmiş bir e-öğrenme aracı örneğini kullanmaktadır. Araştırma metodolojisinde karma yöntem tasarımı kullanılmıştır. Katılımcılar arasında 125 ikinci sınıf öğrencisi ve 5 öğretmen yer almaktadır. Veriler, McKenna ve Kear (1990) tarafından geliştirilen 'İlkokul Okuma Tutumları' (ERAS) anketiyle toplanmıştır. Ayrıca, ERAS çerçevesini kullanan yapılandırılmış öğretmen görüşmeleri de öğretmenlerin perspektiflerini yakalamıştır. Cinsiyet grupları arasındaki ortalama puanlar arasındaki anlamlı farkları belirlemek için t-testleri kullanılmıştır. Veri analizi için SPSS kullanılmıştır. Çalışma, sınıf değişkenlerine dayalı olarak toplam puanlarda, eğlence (hobi amaçlı) okuma ve akademik okuma alt boyutlarında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar ortaya koymuştur. Ayrıca, dişi öğrencilerin, erkek meslektaşlarına göre daha olumlu bir tutum sergiledikleri görülmüştür. İlkokul öğrencilerinin genel okuma tutumlarını incelemek, daha büyük gruplarla olası cinsiyet temelli farklılıkları araştırmak ve IXL'nin erken okuma becerilerini geliştirmek için fonetik eğitimindeki etkinliğini değerlendirmek için daha fazla araştırma önerilmektedir.