Search

Cebirsel düşünme üzerine son yıllarda yapılan araştırmaların çoğunda cebirsel düşünme ve işlem becerilerinin yetersiz olduğu görülmüştür. Bu durum ise cebirsel düşünme becerisi üzerine araştırma yapmaya yöneltmiştir. Araştırmanın amacı; cebirsel düşünme becerisi ile ilgili yapılan çalışmaları, meta-sentez yöntemi ile cebirsel düşünmede ön koşul beceriler ve kritik süreç açısından incelemektir. Bu bağlamda, Yüksek Öğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi resmi sitesinin veri tabanından `cebir` ve `cebirsel düşünme` anahtar kelimeleri kullanılarak yapılan tarama sonucu yayınlandığı 2005-2016 yılları arasında cebir ile ilgili erişime açık 472 yüksek lisans tezi ile erişime açık 160 doktora tezine, Eğitim Araştırma ve Bilgi Merkezi olan ERIC veri tabanından `algebraic thinking` anahtar kelimesi aranarak erişime açık olan 59 teze, `algebra` kelimesi aranarak ise erişime açık 958 teze, Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi olan ULAKBİM resmi sitesinin veri tabanından `cebirsel düşünme` anahtar kelimesi kullanılarak 55 teze ulaşılmıştır. Ulaşılan tezlerden dahil edilme kriterlerine uygun olan 23 çalışma incelenmiş ve sonuçlar araştırmacı önerileriyle desteklenerek sunulmuştur. İncelenen çalışmaların büyük kısmında cebirsel düşünmede, ön koşul beceriler için örüntü genellemelerinin ve kritik süreç olarak da 4-12 yaş aralığının belirtildiği görülmüştür. Bu nedenle, cebirsel düşünme becerisinin gelişimi için okul öncesinden itibaren cebirsel düşünmenin temeli olan örüntü genelleme etkinlikleriyle cebire giriş yapılması yararlı olacaktır. Ayrıca okul öncesi ve ilkokul müfredatlarında örüntülere kavramsal ve işlemsel anlamayı geliştirecek şekilde kapsamlı olarak yer verilmelidir. Algebraic thinking skills and algebraic achievements seem to be inadequate in the most of the researches in recent years. This leds to the research into algebraic thinking skills. Purpose of research, examine algebraic thinking in terms of prerequisite skills and critical process. In this study, meta-synthesis method was used. In this context, it has been reached published 472 masters dissertation and 160 doctoral dissertation related to algebra which published between 2005 and 2016 by using keywords `algebra` and `algebraic thinking` from the database of Council of Higher Education National Science Center. By searching key word `algebraic thinking` from database ERIC reached 59 dissertation and by searching key word `algebra` reached 958 dissertation. Using key word `algebraic thinking` from database ULAKBİM reached 55 dissertation. 23 research which suitable for inclusion criteria in study are examined and presented with support of researcher. In the large part of studies examined, it has been found that both pattern generalizations for prerequisite skills and critical period is between 4-12 years for algebraic thinking. To improve algebraic thinking skills, it will be useful to begin algebra with pattern activities from beginning of the pre-school because pattern activities have important role in development of algebraic thinking. Therefore, patterns should be comprehensively included in pre-school and primary school curriculum to develop both conceptual and procedural meaning. 91

Güvenilir, hızlı ve otomatik şekilde, kimlik tespiti ve doğrulaması yapabilen biyometrik sistemler, kriminal vakalarda ve güvenlik gerektiren alanlarda, biyometrik özellikleri ilgi odağı haline getirmiştir. Son zamanlarda yüz ve yürüyüş şekli biyometrik özelliklerinin ölçülmesi çalışmalarıyla, güvenliği tehdit edici, terörizm gibi insan temelli olayları önceden tahmin edebilmek amaçlanmaktadır. Diğerlerine göre yürüyüş şekli, düşük çözünürlükteki kameralarla uzaktan, termal ve kızılötesi kameralarla karanlıkta ve karmaşık ortamlarda alınabilen, gizlenmesi ve taklidi zor olan bir biyometrik özelliktir. Bu özellikleriyle ilgi toplayan yürüyüş şekli, yakın gelecekte önemli güvenlik noktalarında biyometrik sistemlere hizmet edecektir.Yürüyüş şeklini belirlemek için, video akışında kişinin modeli oluşturulur veya siluetten yürüyüş örüntüleri üretilir. Sonra model veya örüntülerdeki dinamik değişimlerin makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla yürüyüş imzaları çıkartılır. Daha sonra çevrimiçi üretilen imzaların, referans imzalarıyla benzeşimleri hesaplanarak tanıma gerçekleştirilir.Bu tezde, yürüyüş şeklinin siluetlerden üretilen yürüyüş örüntüsüne dayalı belirlenmesine ve tanınmasına çalışılmıştır. Bunun için yürüyüş örüntülerinden doğrusal ve doğrusal olmayan uzaylarda yapılan analizlerle, küçük boyutlarda yürüyüş imzaları üretilip, birbirine benzeşimleri en yakın komşuluk (EYK) ve destek vektör makineleri (DVM) ile hesaplanmıştır. Bu çalışmada yürüyüş örüntüsü üretme, Gauss çekirdek fonksiyonu için otomatik parametre kestirimi, sınıflandırılacak özniteliklerin normalizasyonu ve örnekler arası uzaklık hesaplamalarında katkılar yapılmıştır. Ayrıca özellik çıkarımı için yürüyüş örüntülerinde daha önce denenmemiş direk doğrusal ayrıştırma analizi (D-DAA) ve çekirdek direk ayrıştırma analizi (ÇDAA) yaklaşımları uygulanmıştır. Geliştirilen gerçek zamanlı sistemlere uyarlanabilir uygulamalarla, yaygın kullanılan CMU, SOTON, USF ve CASIA uluslar arası yürüyüş veritabanlarında performans artışı sağlanmıştır. Biometric systems capable of performing reliable, fast and autonomous human identification and identity verification focused scientific attention on biometric feature extraction especially in criminal cases and other events demanding high level of security. The goal of recent studies on face and gait recognition is to foresee and prevent human-based unlawful incidents such as terrorism threatening security. Gait is a biometric feature with differentiating characteristics including remote profile formation by using low resolution video cameras, measurability in dark and complicated environments via thermal and infrared video cameras, and imitation and concealment hardness. Due to its distinguishing attributes, in the near future, human identification based on gait is expected to serve as the core component of biometric systems located at critical security points.First, style of walking is determined using either model-based or silhouette-based approaches. Subsequently, walking signatures of dynamic changes in models or patterns are constructed by means of machine learning techniques. Finally, human identification is accomplished by calculating the similarities between constructed and reference signatures.This work focused on gait recognition based silhouettes. Walking signatures have been created using feature extraction methodologies on gait patterns. The similarities among walking signatures have been estimated using nearest-neighbor and support vector machine learning algorithms. This study contributed to the areas including gait pattern production, automatic parameter estimation for Gaussian kernel, attribute normalization and distance calculation. Furthermore, direct linear discrimination and its kernel approaches have been applied for feature extraction. By means of the application of the methods developed in this work which can be adopted in real-time systems, a performance increase has been observed in widely used CMU, SOTON, USF and CASIA databases. 168