Uzaktan eğitim öğrencilerin mezuniyet durumlarının veri madenciliği yöntemleri ile tahmini: Amasya Üniversitesi Örneği
Predicting the status of the graduating students in distance learning with the help of data mining methods:Amasya University Sample
- Tez No: 573713
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ ÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Amasya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Teknoloji ve İnovasyon Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Eğitim-öğretim süresince öğrencilerin doğru yönlendirilmesi, ileride karşılaşabilecek başarısızlıkların önlenmesi açısından oldukça önemlidir. Zamanında mezun olamayan öğrenciler, genç iş gücünün azalmasının yanı sıra hem aile hem de ülke ekonomisinin olumsuz yönde etkilenmesine neden olabilmektedir. Bu durum zamanında mezun olamayan öğrenciler ile ilgili çalışmaları gerekli kılmaktadır. Öğrenciler ile ilgili eğitsel verilerin analiz edilmesi bu amaca yönelik çalışmalar içerisinde yer almaktadır. Özellikle yükseköğretim kurumlarında her yıl çok sayıda eğitsel verinin biriktiği değerlendirildiğinde, bu verilerin çeşitli yöntemler ile analiz edilmesi daha önemli hale gelmektedir. Bu çalışma kapsamında, Amasya Üniversitesi Uzaktan Eğitim Çocuk Gelişimi, Tıbbi Dokümantasyon ve Sekreterlik, İnternet ve Ağ Teknolojileri, Mekatronik ve Elektrik programlarına 2016-2017 güz döneminde kayıt yaptıran ön lisans öğrencilerinin zamanında mezun olabilme durumlarına ilişkin çıkarımlarda bulunulmaya çalışılmıştır. Tahmin için Karar ağacı, Naive bayes, Destek vektör makinesi, Random forest ve Yapay sinir ağları algoritmaları kullanılmıştır. Algoritmalar ile yapılan analiz sonucunda oluşan sınıflandırma performans ölçütlerine (accuracy, kappa, recall, precision, f-measure) karşılaştırılmalı olarak çalışmada yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Correct orientation of students during education is very crucial for preventing future failures. Students who cannot graduate at the time may cause negative impacts on the family and the country's economy as well as the decrease of the young labor force. This situation requires the studies to be held concerning the students who cannot graduate in time. Analyzing the educational data related to the students is included in this kind studies. Considering the accumulation of large number of educational data in higher education institutions, it becomes more important to analyze these data with various methods. In data mining, which is one of the methods used to analyze the data, estimation, classification and clustering methods are benefited. In this study, inferences were tried to be made about whether the students who enrolled to Amasya University Distance Education Child Development, Medical Documentation and Secretariat Associated Degree Programs in 2016-2017 will be able to graduate on time or not. Decision tree, Naive Bayes, Support vector machine, Random forest and Artificial neural networks algorithms are used for estimation. The classification performance criteria (accuracy, kappa, recall, precision, f-measure) which occurs as the result of the analysis with algorithms are included comparatively in the study.
Benzer Tezler
- Açık öğretim liseleri öğrencilerinin okul terki ve mezuniyet durumlarının eğitsel veri madenciliği ile incelenmesi
Examining dropout and graduation status of open high school students using educational data mining
AHMET POLAT
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BARIŞ HORZUM
- Öğrenci başarısının yapay sinir ağları ile kestirilmesi: Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sistemi örneği
Predicting achievement with artificial neural networks: The case of Anadolu University Open Education system
HİLAL SEDA YILDIZ AYBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiUzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUHAMMET RECEP OKUR
- Çok kullanıcılı 3 boyutlu sanal ortamda tarih öğretiminin tasarımı ve değerlendirmesi
Design and evaluation of history teaching in multi-user 3D virtual environment
ŞENAY AYDIN
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimTrabzon ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA KELEŞ
- Çevrimiçi öğrenmede akıllı duyuşsal geri bildirimin öğrenen bağlılığı, memnuniyeti ve algılanan öğrenmeye etkisi
The effect of intelligent affective feedback on learner engagement, satisfaction and perceived learning in online learning
ASLI KIMAV
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiUzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HAKAN AYDIN
- Yükseköğretimde araştırma-öğretim etkileşimi: Eğitim fakülteleri örneği
The research-teaching interaction in higher education: Sample of education faculties
AYŞE DURMAZ
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEN BAKİOĞLU