Product prototypeEducation · Assessment

AI English Exam Evaluation

A teacher-configurable system for scoring and explaining performance across writing, listening, reading, and speaking tasks.

Project record

This page reports the maturity and evidence documented in Ethosoft's working archive. It does not imply peer review, regulatory clearance, or clinical validation.

Methods and evidence

Product prototypeEducation · Assessment

AI English Exam Evaluation

A teacher-configurable system for scoring and explaining performance across writing, listening, reading, and speaking tasks.

Input: Typed answers, photographed written papers, audio, and generated listening/reading material.
Assessment: Teacher-defined rubrics with model-assisted scoring and personalized feedback.
Prototype stack: Gemini 2.5 Flash with planned mobile and web delivery.

Responsible-use requirement: reliability should be measured against multiple human raters before scores are used for consequential assessment.

Expanded project brief

One rubric across four language skills.

The English-assessment system is designed for writing, listening, reading, and speaking rather than only text classification. Writing answers can be typed or captured from photographed paper; reading and listening tasks can be generated at a target level; and speaking responses are collected as audio. Gemini 2.5 Flash is proposed as the evaluation and content-generation layer, constrained by teacher-defined criteria.

The flow is intentionally teacher-configurable: a teacher sets the rubric, a student submits a response through mobile or web, the service evaluates grammar, vocabulary, coherence, pronunciation, fluency, comprehension, and answer correctness, and the result returns with feedback. A useful deployment would preserve the original response, rubric, model version, and explanation so a teacher can audit or override the score.

Assessment boundary: automated scores should be calibrated against human raters, tested for accent and dialect bias, and presented as feedback rather than an unreviewable final grade.

Verbatim project material

Original source text

The following text is reproduced exactly from the supplied project files. It is preserved for provenance; it may be in Turkish, use Markdown notation, or contain draft statements.

ingilizce/🤖 İngilizce Sınavlarını Otomatik Değerlendiren Yapay Zeka Sistemi.md

Download original file

**Writing, Listening, Reading ve Speaking Testlerinin Otomatik Puanlanması**

## 1. Giriş

Dil öğrenimi ve öğretimi süreçlerinde değerlendirme önemli bir yer tutar. Geleneksel sınav değerlendirme yöntemleri zaman alıcı ve manuel süreçler gerektirmektedir. Bu projede, **İngilizce sınavları için writing, listening, reading ve speaking testlerini** otomatik olarak değerlendiren bir **yapay zeka sistemi** geliştirilmiştir. Bu sistem, hem **mobil uygulama** hem de **web platformu** üzerinden çalışabilir ve öğrencilere daha hızlı geri bildirim sağlamak amacıyla geliştirilmiştir.

---

## 2. Amaç

Proje, **Gemini 2.5 Flash** yapay zeka modelini kullanarak **writing**, **listening**, **reading** ve **speaking** testlerinin otomatik olarak değerlendirilmesini hedeflemektedir. Bu sistem:

- Öğrencilerin **writing** (yazılı sınav) cevaplarını, telefon kamerası aracılığıyla çekilen yazılı kağıtlardan ya da doğrudan sisteme girilen metinlerden otomatik olarak puanlayacaktır.

- **Listening**, **reading** ve **speaking** sınavları için ise, yapay zeka tarafından oluşturulmuş içerikler üzerinden değerlendirme yapılacaktır.

- Bu değerlendirme, öğretmenlerin belirlediği kriterlere dayalı olarak yapılacak ve daha hızlı geri bildirim sağlanacaktır.

---

## 3. Sistemin Temel Özellikleri ve İşleyişi

### 3.1 Writing Testi

- **Yazılı sınavlar**, öğrencilerin telefon kamerası aracılığıyla çekilen yazılı kağıtlardan veya doğrudan sisteme girilen metinlerden değerlendirilir.

- **Gemini 2.5 Flash** yapay zekası, öğrenci metnini analiz eder, gramer, dil bilgisi, kelime dağarcığı, cümle yapısı ve anlam bütünlüğü gibi unsurları değerlendirir.

- Öğrencinin yazdığı metin öğretmenin belirlediği kriterlere göre, **kelime seçimi**, **dil bilgisi doğruluğu**, **anlam bütünlüğü** ve **akıcılık** gibi özelliklere göre otomatik puanlanır.

### 3.2 Listening Testi

- Öğrencilere ait **dinleme sınavları** için, sistem tarafından **yapay zeka tabanlı içerikler** oluşturulur.

- Dinleme testleri, öğrenciye sesli metinler dinlettikten sonra, verilen cevaplar yapay zeka tarafından analiz edilir.

- **Gemini 2.5 Flash** yapay zekası, öğrencinin verdiği cevapları **anlam** ve **doğruluk** açısından değerlendirir.

- Öğrencinin doğru ve yanlış cevapları sayısal verilere dönüştürülerek puanlanır.

### 3.3 Reading Testi

- **Reading sınavları**, öğrencilere verilen metinlerin okunup analiz edilmesinden oluşur.

- Öğrencinin verdiği cevaplar, sistem tarafından **okuduğunu anlama**, **mantıklı çıkarımlar yapma** ve **detayları yakalama** gibi becerilere göre değerlendirilir.

- Yapay zeka, metin üzerindeki **ana fikir**, **detaylar**, **yargılar** ve **yanıt doğruluğu** gibi unsurları analiz eder.

### 3.4 Speaking Testi

- **Speaking sınavı**, öğrencilere sesli komutlar verilerek **Gemini 2.5 Flash** yapay zekası ile değerlendirilir.

- Öğrenciler, sistemden gelen sesli talimatlara göre sesli yanıt verir.

- Yapay zeka, **aksan**, **doğru telaffuz**, **akıcılık**, **gramer ve kelime kullanımı** gibi özelliklere dayanarak öğrenci konuşmasını değerlendirir.

- Sesli yanıtlar doğal dil işleme algoritmaları kullanılarak puanlanır.

---

## 4. Teknolojik Altyapı ve Kullanılan Araçlar

### 4.1 **Gemini 2.5 Flash Yapay Zeka Modeli**

Proje kapsamında kullanılan **Gemini 2.5 Flash** yapay zeka modeli, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi alanında son derece güçlü bir platformdur. Bu model, dil becerilerini analiz etmek ve değerlendirmek için eğitilmiştir ve **writing**, **speaking**, **reading** ve **listening** testlerinin doğruluğunu artırmaktadır.

- **Writing Test**: Gramer, dil bilgisi, anlam bütünlüğü ve dil becerilerinin otomatik değerlendirilmesi için kullanılır.

- **Speaking Test**: Sesli yanıtların değerlendirilmesi ve öğrencinin telaffuzunun, kelime seçimlerinin ve dil becerilerinin analizi için kullanılır.

### 4.2 **Mobil Uygulama ve Web Platformu**

- **Mobil uygulama**: Öğrenciler ve öğretmenler için kolay erişim sağlamak amacıyla **Android** ve **iOS** platformları için geliştirilecektir.

- **Web platformu**: Sistemin web tabanlı erişim imkanı sunarak, hem öğretmenler hem de öğrenciler için kullanım kolaylığı sağlanacaktır.

### 4.3 **Yapay Zeka Tabanlı İçerik Üretimi**

**Listening ve Reading** testleri için, sistem **yapay zeka destekli içerik üretme** yeteneğine sahip olacaktır. Bu içerikler, öğrencilere yönelik seviyelerine ve ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş testler sunacaktır.

---

## 5. Sistemin İşleyiş Akışı

1. **Öğrenci Sisteme Giriş Yapacak**: Hem mobil uygulama hem de web platformu üzerinden giriş yapılabilir.

2. **Writing Testi İçin Metin Girilecek**: Öğrenciler ya da öğretmen, yazılı metinleri sisteme yükler veya telefon kameralarıyla yazılı kağıtları sisteme çeker.

3. **Listening ve Reading Testleri İçin İçerikler Oluşturulacak**: Sistem tarafından yapay zeka ile sesli içerikler üretilecek ve öğrenci bu içerikleri dinleyecek.

4. **Speaking Testi İçin Sesli Yanıtlar Alınacak**: Öğrenciler, sistemden gelen sesli komutlara yanıt vererek konuşma testine katılacaklar.

5. **Yapay Zeka Puanlama Yapacak**: **Gemini 2.5 Flash** yapay zekası, her dört test türü için öğrenci performansını analiz ederek anında puanlama yapacak.

---

## 6. Gelecek Adımlar

- **Veritabanı Geliştirmeleri**: Kullanıcı verilerinin güvenliği için daha gelişmiş şifreleme yöntemleri entegre edilecektir.

- **Yapay Zeka Modelinin İyileştirilmesi**: **Gemini 2.5 Flash** modelinin doğruluğu, kullanıcı geri bildirimleri ve yeni verilerle daha da geliştirilecektir.

- **Test Çeşitleri Eklenmesi**: Farklı dil seviyelerine göre özel testler eklenerek kullanıcı deneyimi zenginleştirilecektir.

---

## 7. Sonuç

**İngilizce Sınavlarını Otomatik Değerlendiren Yapay Zeka Sistemi**, öğretmenler ve öğrenciler için önemli bir araç olmayı hedeflemektedir. Yapay zeka tabanlı **otomatik puanlama** ile sınav değerlendirmeleri hızlandırılacak, öğrencilere anında geri bildirim sağlanacak ve eğitim sürecinde **daha etkili** bir değerlendirme yöntemi sunulacaktır. **Mobil uygulama** ve **web platformu** üzerinden ulaşılabilir olacak bu sistem, öğrencilerin dil becerilerini geliştirmelerine yardımcı olacak önemli bir adım teşkil etmektedir.