Development of a data mining software on higher educational data
Yüksek öğretim verisi üzerinde veri madenciliği yazılımı geliştirilmesi
- Tez No: 332745
- Danışmanlar: PROF. DR. MELTEM ÖZTURAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Danışmanlar, Eğitim, Eşleştirme kuralları, Karar destek sistemleri, Veri madenciliği, Yazılım, Öğrenciler, Üniversiteler, Consultants, Education, Association rules, Decision support systems, Data mining, Software, Students, Universities
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı Boğaziçi Üniversitesi'ndeki öğrenci verilerini inceleyip, birliktelik kuralları yaratıp öğrencilere ders seçimi konusunda tavsiyeler verecek bir yazılım geliştirilmesidir.Geliştirilen yazılım iki farklı veri kümesi üzerinde çalışmaktadır. İlk veri kümesi, notları olduğu gibi kabul ederek çalışır, böylece not kümesi 8 nottan oluşur (AA, BA, BB, CB, CC, DC, DD and F). İkinci veri kümesi benzer notları gruplandırarak birlikte işler, böylece not kümesi 4 nottan oluşur (HIGH(AA-BA),MID(BB-CB,CC),LOW(DC-DD), FAIL(F)).Yazılım iki ana kısımdan oluşmaktadır.İlk kısım, ?Kural Yaratıcı Araç?, Boğaziçi Üniversitesi'ndeki geçmiş veriyi inceleyerek kuralları yaratır.Bu kısımda yazılım birliktelik kuralları madenciliği algoritmasını kullanır.İkinci kısım ?Kullanıcı Aracı?, bir öğrencinin geçmiş verilerini inceler ve o öğrenci için geçerli kuralları bulur.Kuralları bulduktan sonra öğrenciye ders seçimi ile ilgili tavsiyeler verir.Çalışmanın sonuçları bu yazılımı kullanarak yapılan tahminlerin isabet oranlarının rastgele yaklaşıma göre 2 kat, çoğunluk yaklaşımına göre 1,5 kat daha yüksek olduğunu göstermiştir. Böylece öğrencilerin aldıkları dersler ve notların birbirleri ile ilgisi, veri madenciliği yöntemlerinin kullanmaya uygun olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The purpose of this study is to develop a software which anlayzes the student data in Bogazici University, creates association rules and makes suggestions to the students about the course selection.The software works on two datasets. The first dataset accepts the grades as they are, so the grade set consists of 8 grades (AA, BA, BB, CB, CC, DC, DD and F). The second dataset groups similar grades and processes them together, so the gradeset consists of 4 grades such as (HIGH(AA-BA),MID(BB-CB,CC),LOW(DC-DD), FAIL(F)).The software consists of two main parts. The first part is the ?Rule Creator Tool?, which analyzes the past data in the Bogazici University database and creates the rules. In rule creating part, the software uses association rules mining algorithm.The second part is the ?User Tool?, which analyzes one student?s past data and finds the rules which are suitable for that student. After finding suitable rules, the software makes suggestions to the students about the course selection.The result of the study shows that the prediction accuracy may be increased about 2 times better than the naïve approach and 1.5 times better than the majority approach. This shows the data is suitable to run association rules mining algorithm.
Benzer Tezler
- Bir finansman modeli olarak risk sermayesi ve Türkiye'de uygulanabilirlik imkanlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
ALİ İHSAN ÖZEROĞLU
- Süreç madenciliği yaklaşımı kullanılarak süreç geliştirme metodolojisi: Devlet üniversitesi elektronik belge yönetimi sistemi örneği
Process development methodology using the process mining approach: The case of state university electronic document management system
HÜSEYİN BAŞKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMİL CEYLAN
- Yükseköğretimde okuyan öğrencilerin bilişsel stilleri aracılığıyla girişimciliğe yönelik tutumlarının incelenmesi: Pamukkale Üniversitesinde bir uygulama
Examination of attitudes towards entrepreneurship through the cognitive styles of students attending university: An application in Pamukkale University
DİLEK ŞENEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriPamukkale ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAMİL ORHAN
- Veri madenciliği ve makine öğrenmesi yaklaşımı ile tiroit kanserinin tanılanması
Diagnosis of thyroid cancer using data mining and machine learning approach
MEHMET EMİN ASAN
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TAŞKIN
- Nesneye dayalı yazılımların tasarım kalitesini ölçmek için öğrenme tabanlı bir yöntem
A learning-based measurement method for design quality of object oriented software systems
NURDAN CANBAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA