Öğrenci başarılarının yapay sinir ağları ile kestirilmesi ve lojistik regresyon analizi ile etki modellerinin etkililiğinin karşılaştırılması.
Estimation of student successes by artificial neural networks and comparison of efficacy of impact models by logistic regression analysis.
- Tez No: 480193
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜROL ZIRHLIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Bu çalışmada, öğrencilerin dönem sonunda ulaşacakları başarı ölçülerinin dönem içerisinde kestirilmesi ve kestirilen bu ölçülerle ortaya çıkan başarı durumları referans alınarak, başarılarını etkileyen örgütsel unsurların neler olabileceğinin dönem içerisinde belirlenmesi amaçlanmaktadır. Böylece, öğrencilerin başarılarını etkileyen unsurların olumlu ya da olumsuz yönlerinin biçimlendirici değerlendirme esasıyla gözlenebilmesi ve gerekli müdahalelerin yapılabilmesi imkânının sağlanabileceği düşünülmektedir. Araştırma verileri Yüzüncü Yıl Üniversitesi 2015 – 2016 Öğretim Yılı Güz Dönemi ve bu dönemde öğrenim gören 2. ve 3. sınıf öğrencilerini kapsamaktadır. Araştırma, amaçlı örnekleme esasıyla, 657'si 3. sınıf ve 392'si 2. sınıf olmak üzere 1049 öğrenci üzerinden yürütülmüştür. Veriler, araştırmacı tarafından geliştirilen iki adet anket formu aracılığıyla elde edilmiştir. Modelleme gereği, araçlardan biri demografik-bilişsel yapıda, diğeri ise, örgütsel unsurları yansıtan likert tipte cevaplama özelliğinde olan bir yapıda işlev göstermiştir. Çalışmada, 17'si girdi, 1'i çıktı olmak üzere 18 değişkenin yer aldığı Yapay Sinir Ağları yöntemiyle geliştirilen bir tahmin modeli ve 1'i yordanan (bağımlı), 23'ü yordayıcı (bağımsız) olmak üzere 24 değişkenin yer aldığı Lojistik Regresyon Analizi yöntemiyle geliştirilen iki etki modeli yer almıştır. Etki modellerinin birinde kestirilen ölçülerin esas alındığı başarı durumları, diğerinde ise gözlenen ölçülerin esas alındığı başarı durumları yordanan değişken pozisyonunda olup, modellerin yordayıcı değişkenleri iki model için de aynı değişkenler olmuştur. Yapay Sinir Ağları ile tahmin modelinin geliştirilmesi 3. sınıf öğrenci verileri kullanılarak gerçeklemişken, tahmin ve etki modellerinde 2. sınıf öğrenci verileri kullanılmıştır. Bu modellemelerle elde edilen sonuçlar, Sınıflama (Kontenjans) Tabloları, Ki-kare testi, Basit Doğrusal Regresyon Analizi ve Korelasyon Analizi yöntemleri aracılığıyla doğrulanmış ve karşılaştırılmıştır. Tüm analiz çalışmaları istatistik paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, kestirilen başarı ölçüleri ile gözlenen başarı ölçülerinin ve bu ölçülerle oluşan başarılı/başarısız şeklindeki başarı durumlarının önemli ölçüde benzerlik gösterdiği görülmüştür. Aynı şekilde, süreç içerisinde kestirilen ölçülerin temsil ettiği başarı durumlarına etki eden örgütsel unsurlar ile süreç sonunda gözlenen ölçülerin temsil ettiği başarı durumlarına etki eden örgütsel unsurların da büyük ölçüde benzerlik gösterdiği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, it is aimed to estimate the success scores that the students will have at the end of the term, during the term; by using these scores and by taking success status as reference that comes out from these estimeted success scores, it is also aimed to determine the possible organisational factors that effects the student's success during the term. Thus, it is considered that on the basis of formative evaluation it will be possible to tackle either negative or positive aspects of the factors which roles on the student's success and be possible to make necessary interventions. Data of the study comprises Yuzuncu Yil University 2015-2016 School Year's Fall Term and second and third grade students who study at the university during the term. Research was carried out on 1049 students, including 657 students from third grade and 392 students from second grade, on the basis of purpose ful sampling. Data were obtained by means of two survey forms developed by the researcher. İn the light of model requirement, one of the surveys had demographic-cognitive structure and the other had the structure having the feature of likert-type scale response reflecting organisational factors. Developed with Artficial Neural Networks method, an estimation model, in which 18 variables, including 17 inputs and 1 output took part, was used in the study. Besides, developed with Logistic Regression Analysis method, two impact models, in which 24 variables, including 23 predictors (independent) and 1 predicted (dependent) took part, were used. While estimated scores-based success status were at the predicted variable position in one of the impact models, observed scores-based success status were at the predicted variable position in the other. However, predictor variables of the models were the same for both models. While development of estimation model with Artifical Neural Networks was made by using third grade students' data, in estimation and impact models, second grade students' data were used. The findings, obtained with these modellings, were confirmed and compared by means of Contingency (Classification) Tables, Chi-Square Test, Basic Linear Regression Analysis and Correlation Analysis. All analysis studies were carried out by using statistical package programs. According to the findings, it was observed that estimated success scores showed similarity with the observed success scores greatly and with the success status formed by these scores as succussful/ unsuccessful. Similarly, it was deduced that organisational factors, influencing the success status consisted of estimated scores during the process, showed similarity with the organisational factors, influencing the success status consisted of observed scores at the end of the process, greatly.
Benzer Tezler
- 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
GÜLÇİN ÇIRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiÖlçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMAY ÇOKLUK
- Sınıf Öğretmeni Adaylarının Fen ve Teknoloji Öğretimi Ders Başarılarının Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi
Modeling of Science and Technology Teaching Course Achievements of Elementary Teacher Candidates with Artificial Neural Networks
ERGÜN AKGÜN
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimKütahya Dumlupınar ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN DEMİR
- Mesleki ve teknik lise öğrencilerinin fen dersleri (fizik- kimya- biyoloji) başarılarının yapay sinir ağları ile tahmini ve başarısızlık için alınacak tedbirler (Türkiye-Malezya karşılaştırması)
Estimation of the vocational high school students' science courses (physics- chemistry-biology) academic achievements with artificial neural network and precautions to avoid failure (Turkey-Malaysia comparison)
ALİ YAĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇEVİK
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile ortaokul öğrenci başarılarının tespiti ve bir uygulama
Determination of secondary school students achievements with machine learning methods and an application
SUAT ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve Öğretimİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
- PISA 2022 Türkiye örnekleminde bilgi ve iletişim teknolojisi kaynakları kullanımının okuma performansını yordama durumunun veri madenciliği teknikleriyle incelenmesi
Examining the predictive status of information and communication technology resources use on reading performance in PISA 2022 Turkey sample with data mining techniques
BARIŞ ŞAYBAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimBursa Uludağ ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SALİH BİRİŞÇİ