Öğretmen Adaylarının Önermelerinin Sembolik ve Sözel Formları Arasında Tercüme Yapabilme Becerilerinin İncelenmesi

DergiPark: 642192tredBu çalışmanın amacımatematik öğretmeni adaylarının matematiksel önermelerin sembolik ve sözelformları arasında tercüme yapabilme becerilerinin sınıf seviyesine göre nasılgeliştiğini incelemektir. Araştırmada bu beceri; sözel formda verilmiş birönermenin sembolik formunu tanıma ve oluşturma, sembolik formda verilmiş birönermenin sözel formunu tanıma ve oluşturma olmak üzere 4 alt beceri ilekarakterize edilmiştir. Araştırmada veri toplama aracı olarak her bir altbeceriye yönelik 4’er soru içeren ve toplamda 16 sorudan oluşan bir testkullanılmıştır. Araştırmanın katılımcılarını bir devlet üniversitesininİlköğretim Matematik Öğretmenliği programının farklı sınıflarında öğrenimgörmekte olan 145 öğrenci oluşturmaktadır. Araştırmadan elde edilen bulgular, odaklanılanbeceriye göre öğrencilerin performanslarının farklılaştığını göstermiştir.Bununla birlikte, önermelerde yer alan niceleyicileri tercüme etmek içinkullanılan sıfatların önermenin anlamını kavramada etkili olduğubelirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda gelecek araştırmalar içinönerilerde bulunulmuştur.

Problem-solving and posing skills in middle school students: The impact of gender, school type and grade level

This paper examined the problem-solving and problem-posing skills of middle school students in terms of whether the factors of gender and school type have an impact, as well as to illustrate these skills with respect to grade levels. A total of 461 students from different middle school levels of both private and public schools participated in the study. The instrument and framework reported by Cai (2003) were applied in the data collection and analysis phases of the study. The results revealed no significant differences between private and public schools in terms of problem-solving and problem-posing skills. In terms of gender, similar characteristics were found in terms of problem-solving skills, while differences in problem-posing skills were noted. In addition, some differences were observed in terms of problem-solving and problem-posing skills according to grade level. These results are discussed in the context of the existing literature

Prediction of preterm delivery in symptomatic women using PAMG‐1, fetal fibronectin and phIGFBP‐1 tests: systematic review and meta‐analysis

Objective To assess the accuracy of placental alpha microglobulin‐1 (PAMG‐1), fetal fibronectin (fFN) and phosphorylated insulin‐like growth factor‐binding protein‐1 (phIGFBP‐1) tests in predicting spontaneous preterm birth (sPTB) within 7 days of testing in women with symptoms of preterm labor, through a systematic review and meta‐analysis of the literature. The test performance of each biomarker was also assessed according to pretest probability of sPTB ≤ 7 days. Methods The Cochrane, MEDLINE, PubMed and ResearchGate bibliographic databases were searched from inception until October 2017. Cohort studies that reported on the predictive accuracy of PAMG‐1, fFN and phIGFBP‐1 for the prediction of sPTB within 7 days of testing in women with symptoms of preterm labor were included. Summary receiver–operating characteristics (ROC) curves and sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV) and positive (LR+) and negative (LR–) likelihood ratios were generated using indirect methods for the calculation of pooled effect sizes with a bivariate linear mixed model for the logit of sensitivity and specificity, with each diagnostic test as a covariate, as described by the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy. Results Bivariate mixed model pooled sensitivity of PAMG‐1, fFN and phIGFBP‐1 for the prediction of sPTB ≤ 7 days was 76% (95% CI, 57–89%), 58% (95% CI, 47–68%) and 93% (95% CI, 88–96%), respectively; pooled specificity was 97% (95% CI, 95–98%), 84% (95% CI, 81–87%) and 76% (95% CI, 70–80%) respectively; pooled PPV was 76.3% (95% CI, 69–84%) (P < 0.05), 34.1% (95% CI, 29–39%) and 35.2% (95% CI, 31–40%), respectively; pooled NPV was 96.6% (95% CI, 94–99%), 93.3% (95% CI, 92–95%) and 98.7% (95% CI, 98–99%), respectively; pooled LR+ was 22.51 (95% CI, 15.09–33.60) (P < 0.05), 3.63 (95% CI, 2.93–4.50) and 3.80 (95% CI, 3.11–4.66), respectively; and pooled LR– was 0.24 (95% CI, 0.12–0.48) (P < 0.05), 0.50 (95% CI, 0.39–0.64) and 0.09 (95% CI, 0.05–0.16), respectively. The areas under the ROC curves for PAMG‐1, fFN and phIGFBP‐1 for sPTB ≤ 7 days were 0.961, 0.874 and 0.801, respectively. Conclusions In the prediction of sPTB within 7 days of testing in women with signs and symptoms of PTL, the PPV of PAMG‐1 was significantly higher than that of phIGFBP‐1 or fFN. Other diagnostic accuracy measures did not differ between the three biomarker tests. As prevalence affects the predictive performance of a diagnostic test, use of a highly specific assay for a lower‐prevalence syndrome such as sPTB may optimize management

II. Abdülhamit döneminde İstanbul'da belediyecilik hizmetleri (1876-1909)

19.yüzyıl Osmanlı tarihinin önemli padişahları arasında yer alan Sultan II. Abdülhamid birçok farklı açıdan incelenmiştir; fakat döneme dair belediyecilik kapsamında yapılan çalışmalar oldukça sınırlıdır. II. Abdülhamid Dönemi İstanbul'u için ise bu alanda müstakil bir çalışma yoktur. II. Abdülhamid Dönemi İstanbul'u belediyeciliğine eğilen bu tez, hem İstanbul şehir tarihine güçlü bir katkı hem de II. Abdülhamid Dönemi'nin daha iyi anlaşılmasına anlamlı bir hizmet olacaktır. Bu noktadan bakıldığında metropol şehir İstanbul'un belediyecilik tarihinin incelenmesi büyük önem arz etmektedir. İşte bu çalışmada Osmanlı arşiv belgeleri ışığında şehirde belediyeciliğe dair hususlar \" Şehremaneti gelir kalemleri, zahire tedariki, Şehremaneti bütçesi, nüfus işleri, belediye- matbuat ilişkisi, Şehremaneti merkezi ve idari yapısı, belediyeciliğe dair hukuki düzenlemeler, Şehremaneti ile esnaf ilişkisi, inşaat faaliyetleri, Şehremaneti ve sosyo-kültürel gelişmeler ve sağlık, temizlik ve su hizmetleri\" başlıkları dikkate alınarak incelenmiş ve birtakım değerlendirmelerde bulunulmuştur.Abdülhamid II, one of the most significant sultans of the Ottoman nineteenth century history has been studied from many different perspectives; but academic studies regarding Ottoman municipal work of the nineteenth century are extremly limited and there is currently no academic studies on this topic focusing upon İstanbul, the capital of the Ottoman Empire, in the era of Abdülhamid II. In this respect, the following thesis about İstanbul municipal work in the era of Abdülhamid II wıll be both a strong contribution to the history of İstanbul city and a meaningfull service to the understanding of Abdülhamid II's reign. Considering this ıt is paramount importance to examine the municipal history of İstanbul as it is metropolitan city. In this study, municipal developments such as \" revenue items of the Şehremaneti, the supplying of foods, the budget of the Şehremanet, population works, the relationship of the municipality and the press, the relationship of the municipality and artisans, the governing and central structure of the Şehremaneti, legal arrangements on municipal work, building works, the Şehremaneti and socio-cultural developments and the works for medical, cleaning and water purposes\" were examined in the light of Ottoman archival materials and a few evaluations were made

Tarımsal biyokütleden antimikrobiyel molekül elde edilmesi ve ksilan temelli biyobozunur filmlerde kullanımı.

Cotton stalk lignin extractions were performed via alkaline methods at different conditions. Crude and post treated cotton stalk lignins, olive mill wastewater and garlic stalk juice were examined in terms of antimicrobial activity. Antimicrobial lignin was isolated depending on alkaline extraction conditions. Lignin extracted at 60°C exhibited significant antimicrobial effect towards both Escherichia coli and Bacillus pumilus. However different post treatments such as ultrasonication and TiO2-assisted photocatalytic oxidation did not result in antimicrobial compounds. Olive mill wastewater and garlic stalk juice exerted substantial antimicrobial effects towards tested microorganisms. Xylan-based biodegradable films containing lignin, garlic stalk juice, tannic acid and olive mill wastewater were characterized against both B. pumilus and E. coli by means of their antimicrobial activities. E. coli exhibited lesser sensitivity to all tested antimicrobial xylan films except tannic acid-integrated xylan film than B. pumilus. Antimicrobial lignin integrated-xylan film exhibited stronger effect towards tested microorganisms than tannic acid-integrated film. In the case of both antimicrobial lignin and tannic acid integrated xylan films, 4% was found to be the maximum antimicrobial compound percentage in film forming solutions to observe continuous film formation. Lignin samples with/without antimicrobial activity were characterized by means of their chemical structure via FTIR and LC-MS. FTIR results revealed that cotton stalk lignins were significantly broken down via alkaline treatment and this breakdown resulted in the formation of new fractions and also ester & ether bonds between antimicrobial hydroxycinnamic acids and lignin were cleaved during the alkaline treatments of cotton stalk lignins. By FTIR results, C=C bonds were found to be characteristic for antimicrobial lignin sample and it was suggested that these bonds might be the reason of the antimicrobial activity. By LC-MS qualitative mass analysis, antibacterial lignin fractions were found to be quite different from non-antibacterial lignin fractions. LC-MS results indicated that the antimicrobial lignin fractions might be lignin-derived oligomers and/or might be flavonoids. Cotton stalk lignin fractions demonstrated different antimicrobial activities depending on the method of isolation and chemical treatment.M.S. - Master of Scienc

Nesnelerin interneti için derin öğrenme ile veri odaklı ağ saldırı sınıflandırma sistemi

Sensör ve iletişim teknolojilerinin hızla gelişmesiyle birlikte, internete ve birbirine bağlı cihazların endüstriyel uygulamalarda kullanımı yaygınlaşmaya başlamıştır. Son dönemlerde maliyetlerin düşmesi ve nesnelerin interneti (Internet of Things - IoT) kavramının tanımlanması, birbirine bağlı bu cihazların uygulama alanını son kullanıcı seviyesine kadar genişletmiştir. Bu da aynı zamanda IoT teknolojisinin çok çeşitli uygulama alternatifleri sunmasına ve günlük yaşamın bir parçası haline gelmesine yol açmıştır. Buna karşın, yeterli seviyede korunamayan bir IoT ağının sürdürülebilir olmadığı ve sadece cihazlar üzerinde değil, aynı zamanda ağa bağlı kullanıcılar üzerinde de olumsuz etkilere neden olabileceği değerlendirilmektedir. Güvenlik açığı oluştuğu durumlarda ise geleneksel saldırı tespit sistemlerini kullanan mekanizmaların yetersiz kaldığı bilinmektedir. Davetsiz misafirlerin uzmanlık seviyesi arttıkça, yeni tür saldırıların tanımlanması ve önlenmesi daha zor hale gelmektedir. Bu nedenle olası güvenlik ihlallerinin üstesinden gelmek için doğal veri akışını öğrenebilen akıllı algoritmalar gereklidir. Tekil saldırı türleri için modeller öneren literatürdeki birçok çalışma, belli bir noktaya kadar başarılı çıktılar gösterse de çoklu ve dengesiz dağılımlı saldırı türlerini tespit etmeyi amaçlayan çalışmaların çoğunun tek bir model ile bu saldırıların tamamını başarılı bir şekilde tespit edemediği görülmektedir. Bu çalışmada çoklu saldırı türlerinin tek bir model ile yüksek başarımla tespit edilebilmesi için neler yapılabileceği üzerine bir araştırma yürütülmüştür. Bu amaçla IoT sistemlerinde görülebilecek çeşitli saldırı tipleri üzerinde yüksek F1 puanı ile tespit yapabilecek bir derin yapay sinir ağı modeli tasarlanmış ve eğitilmiştir. Karşılaştırılabilir sonuçlar için saldırı verileri düzensiz olarak yayılmış, görece zorlu bir veriseti seçilmiş ve ulaşılan sonuçlar literatürdeki güncel çalışmalar ile kıyaslanmıştır. Çalışmanın ilk fazı ortalama sonuçlar ele alındığında ağırlıklı ortalamada %99.94 F1 puanına ulaştığı görülürken, örneklem sayısı az olan saldırı tipleri özelinde başarımın diğerlerine göre düşük kaldığı gözlenmiştir. Bu nedenle çalışma kapsamında dengesiz veri probleminin üstesinden gelmek için üç adet farklı sentetik veri üretme tekniği de önerilmiş, ardından sınıf dağılımlarına tepki verebilen adaptif bir eşik fonksiyonu geliştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemlerin gözlemlenebilen literatürdeki diğer çalışmalar içinde en yüksek verimi sağladığını göstermiştir.With the rapid development of sensor and communication technologies, the use of internet and interconnected devices in industrial applications has become widespread. Recently, the decrease in costs and the practical use cases of the Internet of Things (IoT) have extended the application area of these interconnected devices to the end user level. This has also led IoT technology to offer a wide variety of application alternatives and become a part of daily life. On the other hand, it is considered that an IoT network that is not adequately protected is not sustainable and may cause adverse effects not only on devices but also on users connected to the network. It is known that traditional intrusion detection systems are insufficient in cases where novel security vulnerabilities occur. As the level of expertise of intruders increases, new types of attacks become more difficult to identify and prevent. Therefore, intelligent algorithms that can learn the natural data flow are required to overcome potential security breaches. Although many studies in the literature suggesting models for single attack types show successful outputs up to a certain point, it is seen that most of the studies aiming to detect multiple and unevenly distributed attack types cannot successfully detect all of these attacks with a single model. In this study, a research was conducted on what can be done to detect multiple attack types with a single model with high performance. For this purpose, a deep artificial neural network model that can detect various attack types that can be seen in IoT systems with a high F1 score has been designed and trained. For comparable results, the attack data is unevenly spread, a relatively difficult dataset is selected, and the results are compared with current studies in the literature. Although the first phase of the study gave a relatively good output when the average results were considered, it was observed that the performance was lower than the others in the attack types with a small number of samples. Therefore, within the scope of the study, a number of synthetic data generation techniques are also proposed to overcome the unbalanced data problem, and then an adaptive threshold value function that can respond to class distributions is developed. Experimental results showed that the proposed methods provided the highest efficiency among other studies in the observed literature