Machine learning model to predict an adult learner's decision to continue ESOL course
Yetişkin bir öğrencinin ESOL kursuna devam etme kararını tahmin etmek için bir makine öğrenme modeli
- Tez No: 580199
- Danışmanlar: Prof. Dr. HASAN DAĞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Bu çalışmada, demografik ve duyuşsal değişkenlerinin yetişkin öğrencilerin ESOL kursuna devam etme kararını öngörme yeteneği araştırılmıştır. Çalışmaya, İstanbul FLS kurumunda, ESOL kursuna kayıtlı 278 yetişkin öğrenci katıldı. Sonuç, devam eden veya bırakılan grupların, demografik değişkenlerinin (yerleştirme testi puanı) istatistiksel farklar gösterdiğini (.378) ve bunun etkisinin çok büyük olduğunu ortaya koymuştur. Ek olarak, sonuç duyuşsal değişkenlerin algılanmasındaki etkinin büyüklüğünü (motivasyon, tutum ve kaygı) göstermiştir. Bu gruplara devam eden ve bırakanlar arasındaki varyasyonun yaklaşık% 50'sini oluşturmaktadır. Bunu takiben, üç makine öğrenme modeli önerildi; Üç modelin karşılaştırılmasında olası tüm alt kümeler regresyon analizi kullanılmıştır. Demografik değişkene (yerleştirme testi puanı) ve duygusal değişkenlere (motivasyon, tutum ve endişe) uyan uygun model, yetişkin öğrencilerin ESOL kursuna devam etme kararının% 83,3'ünü doğru bir şekilde öngörmüştür. Model yaklaşık% 68 uygunluk gösterdi. Bu bulguların kültürel sonuçları, gelecekteki araştırma önerileri ile birlikte tartışılmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study investigated the ability of the demographic and the affective variables to predict the adult learners' decision to continue ESOL courser. 278 adult learners, enrolled on ESOL course at FLS institution in Istanbul, Turkey, participated in the study. The result showed that the continued or dropped out groups, demonstrated statistical differences in the demographic variable (the placement test score) with a magnitude of large effect size (.378). Additionally, the result showed the effect size in the perception of the affective variables (motivation, attitude, and anxiety), accounts for about 50% of the variation between the continuation and dropout groups. Following that, three machine learning models were proposed; all possible subset regression analysis was used to compare the three models. The adequate model, which fitted the demographic variable (the placement test score) and the affective variables (motivation, attitude, and anxiety), correctly predicted 83.3% of the adult learners' decision to continue ESOL course. The model showed about 68% goodness-of-fit. The cultural implications of these findings are discussed, along with suggestions for future research.
Benzer Tezler
- Demir eksikliği anemisi olan kadınlarda HBA1C düzeylerinin makine öğrenmesi tabanlı belirlenmesi
Machine learning-based determination of HBA1C levels in women with iron deficiency anemia
KADRA MOHAMED ABDILLAHI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyokimyaKocaeli ÜniversitesiBiyokimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA CEYLA ERALDEMİR
DR. ÖĞR. ÜYESİ İRFAN KÖSESOY
- Prediction of survival and graft versus host disease in allogeneic hematopoietic stem cell transplant patients using machine learning
Makine öğrenmesi kullanılarak allojenik hematopoetik kök hücre nakli yapılan hastalarda sağkalım ve graft versus host hastalığı tahmini
HİKMET CAN ÇUBUKÇU
Doktora
İngilizce
2025
HematolojiAnkara ÜniversitesiKök Hücre ve (Rejeneratif) Yenileyici Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİT ÖZCAN
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile demans tahmini
Prediction of dementia by machine learning methods
TUĞBA TUNA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİYE AYLİN SUNGUR
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Yapay zekâ ve demokrasi
Artificial intelligence and democracy
AYŞE NUR YAZICILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖZSOY BOYUNSUZ
- Makine öğrenmesi teknikleri ile sağlık davranışlarına dayalı diyabetin tahmin edilmesi
Predicting of the diabetes based on health behavior with machine learning techniques
HAITHM FADHL MOHAMMED AL-SHARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMatematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER ODABAŞ