Web madenciliği kısaca Web sayfaları ve servislerinden otomatik olarak bilgi çekip bunlardaki kalıpları keşfetmek için veri madenciliği tekniklerinin kullanılması olarak tanımlanabilir. Acaba makina öğrenme (machine learning) ve veri madenciliği (data mining) tekniklerinin özel bir dalı olan web madenciliği yöntemleri ile daha iyi e-öğrenme sistemleri geliştirmek mümkün müdür?
Missouri-Columbia Üniversitesinden James Laffey ve Jiye Ai'nin "
Web Mining as a Tool for Understanding Online Learning" başlıklı makalesi bu ve benzeri sorulara olumlu cevaplar vermenin yanısıra güzel ve pratik bir örnek de gösteriyor: Yazıda somut olarak bir Blackboard (webct) e-öğrenme sisteminin web madenciliği ile nasıl daha da faydalı ve verimli hale getirilebileceği anlatılıyor.
Araştırmacılar, makalenin başında web madenciliği tekniklerinin başlıca şu üç noktada ciddi fayda getireceğini belirtmişler:
devamı burada...
öncelikle şunu söylemeliyim: ben dilimize yabancı sözcüklerin girmesinden rahatsızlık duymuyorum. bunun doğal bir şey olduğunu, dilin de yaşayan bir "şey" olduğunu, bu yüzden çevresel etkilerden etkilenmesinin gayet normal olduğunu düşünüyorum.
yabancı kelime girmesin diye zorlarsak, dil kısırlaşır.
her yabancı kelimeye "mutlaka" bir türkçe karşılık bulmalıyız diye düşünürsek bu defa da "komik" durumlar söz konusu olabilir. malum her uydurma sözcük "bilgisayar" kadar başarılı değil..
fakat sözcüğün yerli malı olması, yabancı olması bir şey, bunu yanlış yazmak başka bir şey..
fakat biz daha kendi kelimelerimizi bile doğru yazamıyoruz, kalkıp da konjonktur mü yazmak lazım, konjenktür mü yazmak lazım diye tartışmak ne kadar anlamlı ya da yapıcı olur emin değilim.
eğer yazının hedef kitlesi "selamsss naber yaw" diye selam veren internet insanlarıysa zaten tıp bu konuda çaresiz :)