Yükseköğretimde öğrenci başarılarının sınıflandırılmasında yapay sinir ağları ve lojistik regresyon yöntemlerinin kullanılması
The usage of artifical neural network and logistic regression methods in the classification of student achievement at higher education
- Tez No: 311755
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMAY ÇOKLUK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Akademik başarı, Lojistik regresyon modelleri, Yapay sinir ağları, Yükseköğretim, Yükseköğretim kurumları, Öğrenci başarısı, Üniversite öğrencileri, Üniversiteler, Academic achievement, Logistic regression models, Artificial neural networks, Higher education, Higher education institutions, Student achievement, University students, Universities
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmada, Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Değişkenler Anketi kullanılarak elde edilen bilgilerle öğrencilerin başarı durumlarına göre sınıflandırılmasında yapay sinir ağları ve lojistik regresyon yöntemlerini toplam doğru sınıflandırma oranlarından faydalanarak karşılaştırmak amaçlanmıştır. İlişkisel tarama modelinde olan araştırmanın çalışma grubunu 2011-2012 eğitim öğretim yılının bahar döneminde Ankara Üniversitesi'nin bazı fakülte ve lisans programlarında öğrenim gören 419 3. sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Araştırmada öğrencilerin genel akademik başarı not ortalaması bağımlı değişken olarak alınmıştır. Anketlerden elde edilen veriler SPSS 20 paket programı ile analiz edilmiştir. Araştırma sonucunda lojistik regresyon analizi ile amaçlanan modele ilişkin toplam doğru sınıflandırma oranı %66.10, yapay sinir ağları analizi ile %70.16 olarak bulunmuştur. Buna göre öğrencilerin başarı durumlarına göre sınıflandırılmasında yapay sinir ağlarının lojistik regresyon analizine göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmektedir. Ayrıca öğrencilerin akademik başarısını etkileyen değişkenlere ilişkin yapılan lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağları analizi karşılaştırmasında Ortaöğretim Mezuniyet Ortalaması, Mezun Olunan Lise ve Üniversiteye Giriş Puanı ortak değişkenler olarak belirlenmiştir. Yapay sinir ağları analizi sonucu akademik başarının en önemli ilk belirleyicisi (%100) Üniversiteye Giriş Puanı , Lojistik regresyon analizi sonucu Mezun Olunan Lise olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, according to the information obtained from the ?Variables which affect the success of university students? survey?, the achievement of the students was classified using Artificial Neural Networks and Logistic Regression methods by taking advantage of the total correct classification rates. The group of the scanning study is consisting of 419 students who are 3 grade students from 2011-2012 spring semesters taken from some faculties and departments from Ankara University. The overall academic grades of the students are taken as the dependent variable. The information obtained from the surveys was analyzed with the package program SPSS 20. In the results of the study, it is seen that the total correct classification percentages for Logistic Regression and Artificial Neural Networks methods are %66.10 and %70.16 respectively. According to these results it can said that Artificial Neural Networks is better than Logistic Regression analysis. Besides these results, the Artificial Neural Networks and Logistic Regression analyses are compared according to the variables which most affect the development of students' academic achievement. These variables are ?Per Secondary School Graduation, High School Graduation and University Admission Score
Benzer Tezler
- Current models in higher education governance
Yükseköğretim yönetiminde çağdaş modeller
BAYRAMGELDI HUDAYBERDIYEV
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet ÜniversitesiEğitim Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM HAKAN KARATAŞ
- Sınavlarda kopya çekim vakalarını azaltacak bir uygulama: Bartın Üniversitesi örneği
An application for reducing cheating cases in exams: Sample of Bartın University
ELİF KARAKÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimBartın ÜniversitesiHayat Boyu Öğrenme ve Yetişkin Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇİL EDA ÖZKAYRAN
- Yabancı dil dersinde uzaktan ve yüzyüze eğitimin akademik başarı açısından karşılaştırılması: Harran Üniversitesi örneği
A comparison of distance and face-to-face education in a foreign language course in terms of academic success: The case of Harran University
MEHMET BAKIR BÜTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimHarran ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN ATASOY
- Yükseköğretime devam eden görme engelli öğrencilere yönelik öğretimsel uyarlamalar hakkındaki görüşler
Opinions about the instructional adaptations regarding the visually impaired students who continue higher education
AHMET NEDİM GÜNDOĞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimHasan Kalyoncu ÜniversitesiÖzel Eğitim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE NİLAY KAYHAN
- İlk yıl öğrencilerinin akademik performansına etki eden faktörlerin araştırılması ve bu faktörlere bağlı olarak başarılarının tahminine yönelik bir karar destek sistemi tasarımı
A research on the factors effecting freshmen students performance and a decision support system design for predicting their academic achievement based on those factors
TUĞRUL CABİR HAKYEMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İşletmeSakarya ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERMAN COŞKUN