Öğrencilerin matematik başarılarını etkileyen faktörlerin rastgele orman, çok katmanlı algılayıcı ve radyal tabanlı fonksiyon yapay sinir ağları yöntemleri ile tahminleme yeteneği açısından karşılaştırılması: Türkiye örneği
Comparison of mathematics achievement of students with random forest, multi-layer based sensors and radial function neural network methods in terms of forecasting ability: Turkey example
- Tez No: 558847
- Danışmanlar: PROF. DR. FEVZİ ERDOĞAN, PROF. DR. MURAT KAYRİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 172
Özet
Bu tez çalışmasında, PISA 2015 verilerine göre Türkiye'deki öğrencilerin matematik başarılarını etkileyen faktörleri belirlemek için, Karar Ağaçları ailesinden Rastgele Orman ve Yapay Sinir Ağları ailesinden Çok Katmanlı Algılayıcı Yapay Sinir Ağları (MLPANN) ve Radyal Tabanlı Fonksiyon Yapay Sinir Ağları (RBFANN) yöntemleri uygulanmıştır. PISA 2015 sınavına katılan 2165'i (%49) erkek ve 2257'si (%51) kız olmak üzere, toplam 4422 öğrenciden toplanan bilgiler kullanılmıştır. PISA 2015 sınavına giren öğrencilerin matematik testinden almış oldukları puanlar bağımlı değişken; bağımlı değişken ile kuramsal olarak ilişkisi olduğu düşünülen 25 adet değişken ise bağımsız değişken olarak modele dâhil edilmiştir. Bu çalışmada, üç yöntem, tahminleme yeteneği açısından karşılaştırılmış, model test edildiğinde; birçok performans göstergeleri açısından, Rastgele Orman yönteminin diğer iki yönteme göre daha düşük hatalar ile modeli tahminlediği görülmüştür. Bu nedenle; Rastgele Orman yönteminin, performans ölçütleri açısından daha kararlı, tutarlı olduğu ve tahminleme yeteneğinin az da olsa MLPANN ve RBFANN'ye göre daha yüksek düzeyde olduğu söylenebilir. Ayrıca; MLPANN ve RBFANN yöntemleri karşılaştırıldığında, MLPANN'nin RBFANN'ye göre daha iyi performans gösterdiği, diğer taraftan; RBFANN ve RF yöntemleri karşılaştırıldığında ise, RF yönteminin daha başarılı olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this dissertation study, in order to determine the factors affecting the Mathematics literacy of students participating in PISA 2015 test in Turkey, the methods of Random Forest from Decision Trees and Multilayer Perceptron Artificial Neural Networks (MLPANN) and Radial Basis Function Artificial Neural Networks (RBFANN) from Artificial Neural Networks (ANN) were implemented according to PISA 2015 data. The information, which was collected from a total of 4422 students, 2165 (49%)of whom were boys and 2257 (51%) of whom were girls having participated in PISA 2015 test, was used. The scores, which the students, having gone in for PISA 2015 test, got from mathematics test were included in the model as dependent variables; and 25 variables, which were thought to have connection with dependent variables institutionally, were included in the model as independent variables. In the study, three methods were compared in terms of predictability; and when the model was tested, it was observed that Random Forest method estimated the model with fewer errors in terms of a number of performance indicators compared to the other methods. Therefore, it is possible to say that Random Forest is more consistent in terms of performance criteria; and its estimating ability is a little higher compared to MLPANN and RBFANN. Moreover, when MLPANN and RBFANN methods are compared, it is concluded that MLPANN exhibited a better performance compared to RBFANN; on the other hand, when MLPANN and RF were compared, it was found out that RF was more successful.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile eğitim başarısına etki eden faktörlerin matematiksel modellemesi
Mathematical modelling of the effects on educational success by machine learning algorithms
ZEYNEP BAKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ KANBAY
- Uluslararası öğrenci değerlendirme programı 2018 matematik ve fen başarılarında ülkeler arası karşılaştırmaların makine öğrenmesi yöntemleri ile incelenmesi
Examining the comparisons between countries in international student assessment program 2018 mathematics and science achievements using machine learning methods
EZGİ GÜLENÇ BAYİRLİ
Doktora
Türkçe
2023
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERSOY ÖZ
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Contribution of some factors to eighth grade students science achievement in Turkey: TIMSS 2007
Bazı faktörlerin Türkiye'nin sekizinci sınıf öğrencilerinin fen bilgisi başarısına katkısı: TIMSS 2007
FETTAH KORKMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiOrtaöğretim Fen ve Matematik Alanları Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER GEBAN
- The effect of computer assisted instruction on eight grade students' permutation-combination-probability achievement and attitudes towards computer assisted instruction
Bilgisayar destekli eğitimin 8. sınıf öğrencilerinin permütasyon-kombinasyon-olasılık başarısına ve öğrencilerin bilgisayar destekli eğitime ilişkin tutumlarına etkisi
TUĞBA KAPUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNCİ BATMAZ
DOÇ. DR. ÖZLEM İLK
- TIMSS 2011 sekizinci sınıf öğrencilerinin matematik başarılarını etkileyen faktörlerin çok düzeyli yapısal eşitlik modeliyle incelenmesi
Investigation of the factors affecting mathematics achievement of TIMSS 2011 eighth grade students with multilevel structural equation modeling
ÖZGE ERŞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DERYA ÇOBANOĞLU AKTAN