Öğrencilerin akademik başarılarının veri madenciliği metotları ile tahmini
Prediction of student's academic achievements by using the data mining methods
- Tez No: 333873
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET TEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Eğitsel Veri Madenciliği, Öğrencilerin Başarılarının Tahmini, Yapay Sinir Ağları, Karar Ağaçları, Educational Data Mining, Prediction of Student?s Academic Achieve-ments, Artificial Neural Networks, Decision Trees
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Kaliteli bir eğitim için Yükseköğretim kurumları yönetimsel ve eğitimsel anlamda doğru kararlar verebilmelidir. Yanlış veya eksik yapılan akademik planlama, başarısız olabilecek öğrenciler, mezun öğrencilerin yol haritaları, okuldan ayrılabilecek öğrenciler gibi konular Yükseköğretim kurumlarının problemlerindendir. Bu problemlerin çözülmesi ve tedbirlerin alınması eğitimin kalitesi için son derece önemlidir. Yükseköğretim kurumlarında eğitime ait giderek artan veriler bulunmaktadır. Giderek artan bu verilerin yönetime, eğitimcilere veya eğitime hiçbir yararı yoktur. Bahsedilen problemler hakkında yüksek oranlardaki doğruluklarla tahminler yapılabilmekte ve anlamlı sonuçlar, veri madenciliği yöntemleri ile ortaya çıkarılabilmektedir. Veri madenciliği yöntemleri akademik müdahaleler için güçlü bir araçtır. Bu tez de, veri madenciliği yöntemlerinden olan Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Karar Ağaçları (KA) kullanılarak Fırat Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü (BÖTE) öğrencilerinin mezuniyet notlarının tahmin edilmesi gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda 2011 yılında mezun olmuş 127 BÖTE öğrencisinin 4 yıl süresince almış olduğu toplam 49 kültür ve mesleki dersin yılsonu notları kullanılmıştır. Mezuniyet notunun tahmini için iki farklı senaryo denenmiştir. İlk senaryoda, öğrencilerin sadece birinci ve ikinci sınıfa ait derslerinin yılsonu notları kullanılarak mezuniyet notu tahmin edilmiştir. İkinci senaryo da ise ilk üç sınıf notları ile mezuniyet notlarının tahmini gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen benzetim çalışmalarında YSA'nın, KA'ya oranla daha iyi tahmin başarımı sağladığı ve ikinci senaryonun, birinci senaryoya oranla daha iyi tahminler yaptığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
For an eligible education, higher education institutions are to conclude the right decision by means of administrative and educational aspect. For academic planning being missing or incorrect, students being unsuccessful, determining the roadmap for graduates, student?s dropping out are the subject of higher education institution?s problem. Solving these problems and taking measures are very important for eligible education. There is a bulk of increasing data belonging to education of higher education institutions. These increasing data has nothing to do with administration, academician and education. These data can be meaningful by processing with the methods of data mining, estimations can be done with higher accuracy rate and measures can be taken. Data mining methods are powerful tools for academic interventions. In this thesis, several prediction techniques in data mining such as artificial neural networks and Decision tree methods are used to help the educational institutions to predict the students? graduation scores. In this context, 127 unique student records of Computer Education and Instructional Technology department are used, where the students were in the university between 2006-2010 and 2007-2011. Two different scenarios are investigated. Firstly, we used the students? first two years scores. Secondly, students? first three years scores are used for prediction. According to the experimental results, it is observed that the ANN yielded better performance than the Decision tree and the second scenario yielded better results than the first scenario.
Benzer Tezler
- A web based multi-criteria decision support system for department selection process of vocational high school students
Meslek lisesi öğrencilerinin bölüm seçim süreci için web tabanli çok kriterli karar destek sistemi
MUSTAFA COŞKUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgi ve Belge YönetimiBoğaziçi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELTEM SEBA ÖZTURAN
- Lise çağı ergenlerde internet kullanımı ile yalnızlık düzeyleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
The relationship between internet use and loneliness in adolescents
AÇELYA ESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
PsikolojiHaliç ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEHRA BANU SAYINER
- Resimlendirmelerin fen derslerinde okuma anlamaya etkisi
Başlık çevirisi yok
BERRAK KOCAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Eğitim ve ÖğretimUşak Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. METİN DEMİR
- The effects of story telling and role playing on young learners' vocabulary learning and retention
Hikaye anlatım ve rol oynama yöntemlerinin genç öğrenicilerin kelime öğrenimi ve hatırlamasına etkileri
OSMAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ÇAKIR
- 8 haftalık futbol antrenmanının 14-16 yaş grubundaki öğrencilerin fiziksel ve fizyolojik özellikleri üzerine etkileri
The effects of an eight weeks football workout on the physical and physiological features of students in the 14-16 age group
METİN KOCADAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
SporHarran ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞEBNEM ŞARVAN CENGİZ