Öğrenme Analitiği Yaklaşımıyla Yabancı Öğrencilerin Türkçe Yazılı Metinlerinin Otomatik İncelemesi

OpenAlex Turkish

Bu çalışma, yabancı öğrencilerin Türkçe yazılı metinlerini otomatik dilsel metrikler aracılığıyla analiz etmeyi ve bu metriklerin öğrenci performansını değerlendirmedeki potansiyelini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Araştırma, öğrenme analitiği uygulamalarına veri sağlayabilecek betimleyici nitelikte bir ön çalışma olarak tasarlanmıştır. Çalışma grubunu bir üniversitede Türkçeyi yabancı dil olarak öğrenen ve A2–B1 düzeylerinde yazma becerisine sahip 12 uluslararası öğrenci oluşturmaktadır. Katılımcılar, “Benim Bir Günüm”, “Tatilde Ne Yaptım?” ve “Hayalimdeki Meslek” başlıklı üç yazma görevi doğrultusunda metin üretmiş; veriler 2024–2025 öğretim yılı bahar döneminde altı haftalık süreçte doküman incelemesi yoluyla toplanmıştır. Toplanan metinler Python programlama dili ve Zemberek NLP kütüphanesi kullanılarak işlenmiş ve kelime sayısı, sözcük çeşitliliği oranı, ortalama cümle uzunluğu, ortalama cümle sayısı ve yazım hatası gibi temel dilsel ölçütler analiz edilmiştir. Bulgular öğrenciler arasında belirgin bireysel farklılıklar bulunduğunu göstermiştir. Ortalama kelime sayısı 654, sözcük çeşitliliği oranı 0,239, ortalama cümle uzunluğu 4,92 kelime, ortalama cümle sayısı 136 ve ortalama yazım hatası 9,17 olarak belirlenmiştir. Bu değerler, öğrencilerin üretkenlik düzeyi, söz varlığının çeşitliliği, sözdizimsel tercihleri ve yazım doğruluğu hakkında nesnel veriler sunmaktadır. Çalışma, Türkçenin eklemeli ve morfolojik açıdan karmaşık yapısı göz önüne alındığında otomatik yazılı değerlendirme sistemlerinin eğitim sürecine önemli katkılar sağlayabileceğini göstermektedir. Bununla birlikte daha gelişmiş derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi, öğretmenlerin veri temelli geri bildirim mekanizmalarını kullanması ve etik veri yönetimi ilkelerinin uygulanması gerektiği vurgulanmaktadır. Sonuç olarak otomatik metin analizi Türkçe öğretiminde nesnel değerlendirme fırsatları sunmaktadır ancak bütüncül bir öğrenme analitiği modeli oluşturmak için ek veri kaynaklarına ve daha kapsamlı araştırmalara ihtiyaç duyulmaktadır.