Bu çalışma, 2018–2024 yılları arasında uygulanan LGS Fen Bilimleri sorularını sözcük temelli doğal dil işleme (NLP) teknikleriyle analiz ederek sınavın kavramsal yapısını ortaya koymayı amaçlamaktadır. 120 soruluk veri seti, Zemberek-NLP kütüphanesi aracılığıyla işlenmiş; durdurucu kelimeler temizlenmiş ve sözcük türlerine ayrılmıştır. Ardından, kelime frekansı, TF-IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency) analizi, kavram kümelenmesi ve kelime bulutu teknikleri uygulanmıştır.

Analiz sonuçları, LGS sorularının büyük ölçüde 8. sınıf kazanımlarına dayandığını ve özellikle Canlılar ve Yaşam ünitesine sistematik bir ağırlık verildiğini göstermiştir. “DNA”, “tohum”, “bezelye” gibi genetik temelli kavramlar hem frekans hem de TF-IDF skorları bakımından öne çıkmıştır. Madde ve Endüstri, Basınç ve Fiziksel Olaylar üniteleri de istikrarlı biçimde sorulmuş; “özdeş”, “sıvı”, “deney” gibi kelimeler öne çıkmıştır. Buna karşın Dünya ve Evren gibi bazı üniteler sınavlarda oldukça sınırlı biçimde yer almıştır.

Sonuçlar, LGS’nin belirli kavram kümelerine odaklandığını, bilimsel süreç becerilerini önemsediğini ve sınav yapısında konu dengesizliği bulunduğunu göstermektedir. Çalışma, sınav hazırlığı sürecinde öğretmenler ve içerik geliştiriciler için veri temelli bir rehber sunmakta, yapay zeka destekli analizlerin eğitimde nasıl kullanılabileceğine dair örnek oluşturmaktadır.