Yazar "Koç, İsmail" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 5 / 5
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Çoklu zekâ kuramına dayalı olarak gerçekleştirilen proje tabanlı öğrenmenin öğrencilerin 7. sınıf sosyal bilgiler dersindeki tutum ve erişilerine etkisi(Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2008) Koç, İsmail; Sürücü, AbdullahBu araştırmada, Sosyal Bilgiler dersinde çoklu zekâ kuramına dayalı olarak gerçekleştirilen proje tabanlı öğrenmenin öğrencilerin sosyal bilgiler dersindeki tutum ve erişilerine etkisi incelenmiştir. Araştırma kontrol gruplu deneysel desenine uygun olarak yapılmıştır. 7. sınıf öğrencilerinden bir deney ve bir kontrol grubu olmak üzere iki grup oluşturulmuştur. Deney grubu ?Sosyal Bilgiler? dersini Çoklu Zeka Kuramına dayalı olarak Proje Tabanlı Öğrenme yöntemine göre alırken, kontrol grubuna ise geleneksel yönteme devam edilmiştir. Araştırma verilerinin toplanmasında Sosyal Bilgiler dersine yönelik ?Akademik Erişi Testi? ve ?Sosyal Bilgiler Dersi Tutum Ölçeği? kullanılmıştır. Araştırmacı tarafından dört şubeden oluşan yedinci sınıflar arasında tesadüfi seçilen A ve B şubelerinde 7A şubesi deney, 7B şubesi kontrol grubu yapılmıştır. Öğrencilerle çalışmaya başlanmadan o iki şubenin sosyal bilgiler dersine giren branş öğretmeni Çoklu zeka Kuramı ve Proje Tabanlı Öğrenme konusunda bilgilendirilmiştir. Daha sonra deney grubundaki öğrenciler bu iki konuda bilgilendirilmişlerdir. Öğrenciler Sosyal Bilgiler ders öğretmeni tarafından öğrencilerin derse katılım ve yazılılarda gösterdikleri performansları göz önünde bulundurularak homojen olarak 5 gruba ayrılmıştır. Belirlenen konular ders kitabındaki sıraya göre gruplara eşit miktarda dağıtılmıştır. Nasıl çalışma yapacakları konusunda dersler başlamadan seminerler yapılmış, uygulamayı nasıl yapacakları konusunda farklı konulardan etkinlikler gösterilmiştir. Uygulamaya başlamadan önce deney ve kontrol grubuna Akademik Erişi Testi ve Sosyal Bilgiler Dersi Tutum Ölçeği öntest olarak uygulanmıştır. Deney grubundaki öğrenciler Çoklu Zeka Kuramına Dayalı Proje Tabanlı Öğrenme yaklaşımına göre çalışmalarını tamamlayıp ders saatinde sınıfta veya ilgili yerlerde arkadaşlarıyla sunum, etkinlik, drama, gezi-gözlem, resim, şiir, yap-boz, bulmaca vb uygulamalarla paylaşmışlardır. Kontrol grubunda ise ders öğretmeni konuları kendisi anlatmıştır. Uygulamanın bitiminde yine deney ve kontrol gruplarına öntest olarak uygulanan, Akademik Erişi Testi ve Sosyal Bilgiler Dersi Tutum Ölçeği son test olarak uygulanmıştır. Deney ve kontrol grubunun öntest ve son test puanlarının ortalaması arasında bağımsız gruplar için ?t? testi analizi yapılmıştır. Araştırmada elde edilen bulgular çerçevesinde aşağıdaki sonuçlara ulaşılmıştır. Çoklu Zekâ Kuramına dayalı olarak gerçekleştirilen Proje Tabanlı Öğrenmenin uygulandığı deney grubu öğrencilerinin başarılarının arttığı, Kontrol grubundaki öğrencilerin sosyal bilgiler dersindeki erişilerine ilişkin sontest puanlarının ortalaması, öntest puanlarının ortalamasından anlamlı düzeyde yüksek bulunduğu, Çoklu Zekâ Kuramına dayalı olarak gerçekleştirilen Proje Tabanlı Öğrenme yaklaşımının uygulandığı deney grubu öğrencilerinin derse karşı tutumlarının olumlu yönde değiştiği, Geleneksel öğrenme yaklaşımının uygulandığı kontrol grubundaki öğrencilerin sosyal bilgiler dersine yönelik tutumlarında anlamlı bir farklılığın olmadığı tespit edilmiştir.Öğe Gri kurt optimizasyon algoritmasına dayanan çok seviyeli imge eşik seçimi(2018) Koç, İsmail; Baykan, Ömer Kaan; Babaoğlu, İsmailÇoklu eşikleme, görüntü işleme ve örüntü tanıma için önemli bir görüntü işleme tekniğidir. Optimal bir eşik değerinin seçimi görüntü eşiklemede en ciddi aşamalardan birisidir. İki seviye segmentasyon eşik değeri yardımıyla orijinal resmi iki alt bölüme ayırmayı içerirken, çoklu segmentasyon çok eşik değerlerini içermektedir. Özellikle çok seviyeli görüntü eşiklemede, detaylı araştırmaya ilişkin hesaplama zamanı tercih edilen eşik sayısıyla birlikte üstel olarak artmaktadır. Zor problemler için, sürü zekâsı başarılı ve etkili optimizasyon metotlarından biri olarak bilinmektedir. Bu çalışmada, doğadaki gri kurtların sosyal liderlik ve avcılık davranışlarını taklit eden son zamanlarda önerilmiş sürü tabanlı meta sezgisel olan gri kurt algoritması (GWO) çok seviyeli görüntü eşikleme probleminin çözümü için kullanılmaktadır. Standart test resimleri üzerinde yapılan deneysel sonuçlar GWO algoritmasının diğer modern algoritmalarla karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir.Öğe Sınıflandırma problemlerinde meta-sezgisel optimizasyon yöntemlerinin özellik seçimi ve ayrıklaştırma amacıyla kullanımı(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016-01-07) Koç, İsmail; Babaoğlu, İsmailSınıf etiketleri yardımıyla belli bir veri kümesi üzerinden oluşturulan modeller kullanılarak yeni örneklerin hangi sınıfa ait olacağının tahmin edilmesi genel olarak sınıflandırma problemi olarak adlandırılmaktadır. Birçok alanda karşılaşılan bu problemlerin çözümü için farklı disiplinlerde yeni yöntemler üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Dolayısıyla her geçen gün yeni yaklaşımlar sunulmakta ve çözüm yöntemleri geliştirilmektedir. Bununla birlikte sınıflandırma başarısının artırılması amacıyla da literatürde farklı teknikler yer almaktadır. Bu tezde veri madenciliğinde kullanılan ve önemli yöntemlerden biri olan özellik seçimi kullanılmıştır. Alt küme seçimi olarak bilinen özellik seçimi makine öğrenmesinde yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, veriyi işleme ve analiz etmek için yönetilebilir boyuttaki veriyi azaltan teknikleri ve araçları tanımlayan bir terimdir. Özellik seçimi işleminde, veri kümesinden elde edilen özellik alt kümesi öğrenme algoritması uygulaması için seçilir. En iyi alt küme, çözüm uzayı için en yüksek doğruluk oranına sahip olan en küçük boyutlu veri kümesinden oluşur. Veri kümesindeki geriye kalan önemsiz nitelikler ise yok sayılır. Bu işlem, önemli bir veri ön işleme aşamasıdır. Problemlerde karşılaşılan veriler sürekli veya kesikli (ayrık) veri şeklinde olabilmektedir. Özellikle tahmin modelleri oluşturma çalışmalarında kesikli veri tercih edilmektedir. Bu tercihin sebebi ise ayrık verilerin bilgi düzeyli gösterilebilir olması, bazı işlemler sonrası sadeleştirilmiş olması, anlaşılır ve açıklanabilir olmasıdır. Sürekli verinin kesikli veriye dönüştürülmesi işlemleri genel olarak "veri ayrıklaştırma" olarak tanımlanmaktadır. Ayrıklaştırmanın başarısı hangi algoritmanın kullanıldığına, verinin dağılımına ve sonuç çıkarma modeli gibi parametrelere bağlıdır. Bu tezde optimizasyon algoritmalarının özellik seçimi ve ayrıklaştırma amacıyla kullanılması araştırılmıştır. Dört farklı global erişilebilir veri kümesi üzerinde özellik seçimi, eşit genişlik ve eşit frekansa göre ayrıklaştırma amacıyla Yapay Arı Kolonisi, Guguk Kuşu, Yarasa ve Yerçekimsel Arama algoritmaları kullanılmış olup analiz sonuçları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Süre analizleri, özellik seçimi sonrası elde edilen özellikler ve ayrıklaştırma sonrası belirlenen ayrıklaştırma sınırlarına ait analizler ise tez kapsamı dışında tutulmuştur. Özellik seçimi işlemlerinde optimizasyon algoritmalarının ikili versiyonu kullanılmış olup ayrıklaştırma işlemlerinde ise algoritmaların sürekli versiyonları kullanılmıştır.Öğe Three Different Modified Discrete Versions of Dynamic Arithmetic Optimization Algorithm For Detection of Cohesive Subgroups in Social Networks(Selçuk Üniversitesi, 2023 Ağustos) Koç, İsmailMany networks in nature, society and technology are represented by the level of organization, where groups of nodes form tightly connected units called communities or modules that are only weakly connected to each other. Social networks can be thought of as a group or community, which are groups of nodes with a large number of connections to each other. Identifying these communities by modularity helps to solve the modularity maximization problem. The modularity value determines the quality of the resulting community. Community detection (CD) helps to uncover potential sub-community structures in the network that play a critical role in various research areas. Since CD problems have NP-hard problem structure, it is very difficult to obtain the optimal modularity value with classical methods. Therefore, metaheuristics are frequently preferred in the literature for solving CD problems. In this study, the DAOA algorithm, which has been recently proposed for solving continuous problems, is adapted to the CD problem. In order to improve the solution quality of the DAOA algorithm, some modifications were made in the core parameters. In addition, global and local search supports were added to the DAOA algorithm and three different modifications were applied to the algorithm in total. According to the results performed under equal conditions, among the three modified algorithms, the algorithm with parameter modification was the best in 2 out of 5 networks. DAOA with global search was the best in 3 networks, while the algorithm with local search was the best in 2 networks. However, the basic DAOA could not achieve the best result in any of the 5 networks. This clearly shows the success of the modifications on the algorithm. On the other hand, when compared with the algorithms in the literature, the proposed DAOA algorithm achieved 80% success out of 10 algorithms in total. This shows that the proposed DAOA algorithm can be used as an alternative for discrete problemsÖğe Türkiye'de enerji talebini tahmin etmek için doğrusal form kullanarak GSA (Yerçekimi Arama Algoritması) ve IWO (Yabani Ot Optimizasyon Algoritması) tekniklerinin uygulanması(Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2018) Koç, İsmail; Nureddin, Refik; Kahramanlı, HumarBu çalışma, Türkiye'deki ekonomik göstergelere dayalı enerji talep tahmini ile ilgilidir. Enerji talebini tahmin etmek için Yerçekimi Arama Algoritması (GSA) ve Yabani Ot Algoritması (IWO) tekniklerine dayanan iki farklı model önerilmektedir. GSA yöntemi, Newton’un hareket ve yerçekimi kanunlarından esinlenerek geliştirilmiş sezgisel optimizasyon algoritmasıdır. IWO algoritması ise doğadaki yabani otların istilacı karakterlerinden esinlenen, evrimsel bir optimizasyon algoritmasıdır. GSA ve IWO yöntemlerine dayalı enerji talep modelleri, gayri safi yurtiçi hâsıla (GSYİH), nüfus, ithalat ve ihracat verilerini giriş parametresi şeklinde kullanan bir model olarak önerilmektedir. Önerilen yöntemler doğrusal regresyon modeli kullanılarak geliştirilmiştir. Türkiye’nin gelecekteki enerji talebi ise üç farklı senaryo altında tahmin edilmektedir. Önerilen tahmin modellerinden elde edilen deneysel sonuçlar karşılaştırmalı olarak verilmiştir. 1979 ve 2005 yılları arasındaki veriler kullanılarak gerçekleştirilen tahmin modelinde IWO literatürdeki diğer yöntemlerle de kıyaslanmış ve IWO yöntemi en yüksek performansı verdiği görülmüştür. 1979 ve 2011 yılları arasındaki tüm veri seti kullanılarak gerçekleştirilen tahmin modelinde ise GSA, IWO yöntemiyle karşılaştırılmış ve GSA daha iyi bir performans elde etmiştir.
