Geri Dön

Öğrencilerin akademik başarılarının veri madenciliği metotları ile tahmini

Prediction of student's academic achievements by using the data mining methods

  1. Tez No: 333873
  2. Yazar: DÖNÜŞ ŞENGÜR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET TEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Eğitsel Veri Madenciliği, Öğrencilerin Başarılarının Tahmini, Yapay Sinir Ağları, Karar Ağaçları, Akademik başarı, Karar ağacı, Veri madenciliği, Öğrenciler, Üniversite öğrencileri, Educational Data Mining, Prediction of Student?s Academic Achieve-ments, Artificial Neural Networks, Decision Trees, Academic achievement, Decision tree, Data mining, Students, University students
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. İlkokul çağı erkek çocuklarında inmemiş testis anomalisi ve insidansı

    The anomaly and incidence of cryptorchidism in primary school boys

    SERDAR SEZGİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    ÜrolojiGazi Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı

  2. Orta öğretimdeki sporcu öğrencilerin sorunları

    Başlık çevirisi yok

    FÜSUN ÖZBEKÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    SporUludağ Üniversitesi

    Spor Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUAT ANAR

  3. Kalıp hazırlama teknikleri dersinde ders araçlarının öğrenci başarısına etkisi

    Başlık çevirisi yok

    FATMA BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Giyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HIFZI DOĞAN

  4. Test sınavlarının güvenirliğinin araştırılması ile ilgili bir çalışma

    An Investigation on the reliability of multiple,choice examinations

    CANDAN İĞCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. ÖZEL ERGEN