Abstract
Günümüzde yabancı dil bilmek, artık bir tercihten çok zorunluluk haline gelmiştir. Yurt dışında okumak, internet üzerinden çevrim içi derslere katılmak, staj ve gönüllü projelerde yer almak isteyenler için yabancı dil bilgisi gerekli bir koşul halini almıştır. Bugün işverenler arasında en çok aranan becerilerden biri olan yabancı dil bilgisi denilince akıllara ilk gelen İngilizce olmaktadır. Eğitim amaçlı mobil uygulamalar, bir dil kursuna gitmeden veya yurt dışında eğitim görmeden yeni bir dil öğrenmenin en iyi yollarından biridir. Günümüzde yabancı dil öğrenmek giderek kolaylaşmaktadır. Buna en büyük katkı, kuşkusuz mobil uygulama ve akıllı telefon kullanımının artmasından kaynaklanmaktadır. Bu makale çalışması ile ana dili İngilizce olmayan kişiler için İngilizce öğrenimini kolaylaştırmak ve her an ulaşılabilirliğini arttırmak amacıyla makine öğrenmesine dayalı bir mobil ingilizce öğrenme uygulaması geliştirilmiştir. Uygulama başında kullanıcıya uygun gruptaki seviye sınavı yapay sinir ağı yöntemi ile seçilip sunulmaktadır. Uygulama içinde yer alan kelime-anlam eşleştirme alıştırmasında İngilizce kelimelerin kullanım sıklıklarına göre zorluk seviye gruplarının belirlenmesi için Mini Batch K-Means yöntemi kullanılmıştır.
References
- Bozkurt, D. (2015). Mobil Öğrenme: Her zaman, Her Yerde Kesintisiz Öğrenme Deneyimi, Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 1 (2), 65-81.
- Rodríguez-Hernández, C.F., Musso, M.F., Kyndt, E. & Cascallar, E.C. (2021), Artificial Neural Networks in Academic Performance Prediction: Systematic İmplementation And Predictor Evaluation, Computers & Education: Artificial Intelligence, (2).
- Teodorescu, A. (2014), Mobile Learning And Its Impact On Business English Learning, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 180, 1535-1540.
- Oladokun, V.O., Adebanjo, A.T., B.Sc., & Charles-Owaba, O.E. (2008), Predicting Students’ Academic Performance using Artificial Neural Network: A Case Study of an Engineering Course, The Pacific Journal of Science and Technology, 9 (1), 72-79.
- Musso, M.F., Kyndt, E., Cascallar, E.C. & Filip Dochy (2013), Predicting General Academic Performance And Identifying The Differential Contribution Of Participating Variables Using Artificial Neural Networks, Frontline Learning Research, 1(1), 42-71.
- Aydoğan, İ. & Zırhlıoğlu, G. (2018), Öğrenci Başarılarının Yapay Sinir Ağları ile Kestirilmesi, YYÜ Eğitim Fakültesi Dergisi, 15(1), 577-610.
- de Bruin, A., Carreiras, M. & Duñabeitia, J.A. (2017), The BEST Dataset of Language Proficiency, Front Psychol., 8, 522.
- van Heuven, W.J.B., Mandera, P., Keuleers, E. & Brysbaert, M. (2014), SUBTLEX-UK: A new and improved word frequency database for British English, The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 67 (6), 1176-1190.
- URL-1: https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/neural-network [Erişim Tarihi: 05.05.2021]
- URL-2: https://medium.com/@ekrem.hatipoglu/machine-learning-clustering-k%C3%BCmeleme-k-means-algorithm-part-13-be33aeef4fc8 [Erişim Tarihi: 21.04.2021]
Abstract
Being proficient in a foreign language has become an obligation rather than a preference. It is of utmost importance to be proficient in a foreign language for those who want to study abroad, participate in online classes, get internships, and take part in voluntary projects. English is the first language to come to mind when asked about foreign language skills, which is one of the most sought-after skills by employers. The best method to learn a foreign language without signing up for a language course or study abroad is through educational mobile applications. Nowadays it is getting easier to learn new languages. This is due to the contributions of mobile applications and the rising rate of smartphone usage. In this study, a mobile English learning application based on machine learning has been developed with the aim of making learning English easier and more accessible to those whose first language is not English. At the startup of the application, the grade test corresponding to the user is chosen and presented via an artificial neural network model. In the word-meaning matching exercise included in the application, the Mini Batch K-Means method is used to determine the difficulty level groups according to the frequency of use of English words.
References
- Bozkurt, D. (2015). Mobil Öğrenme: Her zaman, Her Yerde Kesintisiz Öğrenme Deneyimi, Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 1 (2), 65-81.
- Rodríguez-Hernández, C.F., Musso, M.F., Kyndt, E. & Cascallar, E.C. (2021), Artificial Neural Networks in Academic Performance Prediction: Systematic İmplementation And Predictor Evaluation, Computers & Education: Artificial Intelligence, (2).
- Teodorescu, A. (2014), Mobile Learning And Its Impact On Business English Learning, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 180, 1535-1540.
- Oladokun, V.O., Adebanjo, A.T., B.Sc., & Charles-Owaba, O.E. (2008), Predicting Students’ Academic Performance using Artificial Neural Network: A Case Study of an Engineering Course, The Pacific Journal of Science and Technology, 9 (1), 72-79.
- Musso, M.F., Kyndt, E., Cascallar, E.C. & Filip Dochy (2013), Predicting General Academic Performance And Identifying The Differential Contribution Of Participating Variables Using Artificial Neural Networks, Frontline Learning Research, 1(1), 42-71.
- Aydoğan, İ. & Zırhlıoğlu, G. (2018), Öğrenci Başarılarının Yapay Sinir Ağları ile Kestirilmesi, YYÜ Eğitim Fakültesi Dergisi, 15(1), 577-610.
- de Bruin, A., Carreiras, M. & Duñabeitia, J.A. (2017), The BEST Dataset of Language Proficiency, Front Psychol., 8, 522.
- van Heuven, W.J.B., Mandera, P., Keuleers, E. & Brysbaert, M. (2014), SUBTLEX-UK: A new and improved word frequency database for British English, The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 67 (6), 1176-1190.
- URL-1: https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/neural-network [Erişim Tarihi: 05.05.2021]
- URL-2: https://medium.com/@ekrem.hatipoglu/machine-learning-clustering-k%C3%BCmeleme-k-means-algorithm-part-13-be33aeef4fc8 [Erişim Tarihi: 21.04.2021]
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Artificial Intelligence |
| Journal Section | Research Articles |
| Authors | |
| Publication Date | June 29, 2021 |
| Submission Date | June 17, 2021 |
| Acceptance Date | August 9, 2021 |
| Published in Issue | Year 2021 Volume: 2 Issue: 2 |
