Geri Dön

KPSS sonuçlarının veri madenciliği yöntemleriyle tahmin edilmesi

Predicting KPSS results using data mining methods

  1. Tez No: 180572
  2. Yazar: HÜSEYİN ÖZÇINAR
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. SEZAİ TOKAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

PAMUKKALE ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜTEZ ÖZET B LD R FORMUB LG SAYAR MÜHEND SL Ğ ANAB L M DALIKPSS SONUÇLARININ VER MADENC L Ğ YÖNTEMLER YLE TAHM N ED LMESHüseyin ÖZÇINARÖZETAraştırmada materyal olarak sınıf öğretmenliği A.B.D. öğrencilerinin lisans eğitimlerisüresince bazı derslerden aldıkları ders geçme notları, genel not ortalamaları, öğretim türleri veKPSS puanları kullanılmıştır. Çalışmada ilk olarak toplanan veriler temizlenip birleştirilmiş ve verimadenciliği uygulamasında kullanılabilecek şekilde düzenlenmiştir. Daha sonra veriler verimadenciliği uygulamasında kullanılmak üzere öğrencilerin üniversiteye giriş yılına göre ayrılarakdört farklı veri kümesi oluşturulmuştur.Toplanan verinin anlaşılabilmesi için frekans analizi ve regresyon analizi yöntemleri kullanılarakderslere ve yıllara göre verinin özellikleri incelenmiştir. Yapılan inceleme sonucunda bazı derslerdeA1 ve A2 gibi yüksek notlarla geçen öğrencilerin oranı % 5-6 civarında iken C ile geçen öğrencilerintüm veri kümesi için oranının % 38,6 olduğu görülmüştür. Bu aşamada bazı derslerin notdağılımlarının yıllara göre % 10 ile %20 arasında değişimler gösterebildiği saptanmıştır.Modelleme aşamasında tahmin doğruluklarının karşılaştırılabilmesi için yapay sinir ağı veregresyon modelleri oluşturulmuştur. Yapay sinir ağı modelini oluşturmak için öğrenme yöntemiolarak geriye yayılım algoritmasını kullanan çok katmanlı perseptron kullanılmıştır. Regresyonmodelini oluşturmak için çoklu doğrusal regresyon yöntemi kullanılmıştır.Frekans analizi yöntemiyle veri kümesinin özellikleri belirlenmiştir. Oluşturulan regresyonmodeli ile KPSS sonuçlarının değişimi üzerinde anlamlı katkısı olan değişkenler incelenmiş veoluşturulan modellerin tahmin doğrulukları, ortalama mutlak hata ve ortalama hata kareler köküdeğerleri kullanılarak karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

PAMUKKALE ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜTEZ ABSTRACT B LD R FORMUGRADUATE PROGRAM IN COMPUTER ENGINEERINGPREDICTING KPSS RESULTS USING DATA MINING METHODSHüseyin ÖZÇINARABSTRACTIn this study, general point average, grades of lessons and type of school were to predictKPSS results. Initially collected data were cleaned, merged and formated which could beused in data mining application. Data tables were splitted according to universtiy entry dateof students and four data sets were created.Data sets were examined with frequency and regression analysis techniques to get a betterunderstanding of collected data. The analysis results showed that while the percentage ofhigh grades like A1, A2 were about %5-6, the percentage of students who get C was % 38,6.At this stage it was noted that the grade distributions of some of lessons were changed % 10,% 20 with respect to years.At the modeling stage, artificial neural networks model and regression model were createdin order to compare predictive accuracy of these data mining techniques. Multilayerperceptron with backpropagation used for artificial neural network model and multiplelinear regression technique used for regression model.Frequency analysis was used to explore data set charecteristics and variables which havesignicant effect on KPSS results found using regression model. The error term of modelswere compared using mean absolute error and root mean squared error.

Benzer Tezler

  1. Yüksek riskli sınavlarda başarıyla ilişkili değişkenlerin veri madenciliği yöntemleriyle incelenmesi

    Evaluating the variables related to success in high-stakes exams by using data mining methods

    AYŞEGÜL BOZDAĞ KASAP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLARA BAKAN KALAYCIOĞLU

  2. Spor bilimlerinde öğrenim gören öğrencilerin akademik öz yeterlilik, KPSS sınavına hazırlık kaygısı ve tükenmişlik algılarının incelenmesi

    Investigation of academic self-efficacy, KPSS exam preparation anxiety and burnout perceptions of students studying in sports sciences

    MAHMUT BARMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    SporMuş Alparslan Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Eğitimi Anabiilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH GÜMÜŞAY

  3. Türkiye'de yükseköğretim finansman politikaları ve kurum başarısına etkisi

    Higher education policies and their effects on institutional success

    SÜLEYMAN KARATAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    EkonomiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. HASAN HÜSEYİN BAYRAKLI

  4. Türkiye'deki istatistik bölümlerinin göreli etkinliklerinin veri zarflama analizi ile belirlenmesi

    Determining relative efficiencies of statistics departments in Turkey with data envelopment analysis

    CENK İÇÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HARUN SÖNMEZ

  5. Öğretmen adaylarının KPSS sınavına ilişkin görüşleri (Ankara örneği)

    Examination of prospective teachers' perceptions of KPSS (Ankara sample)

    SEDA ODABAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Eğitim ve ÖğretimSakarya Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ESKİCUMALI