Mesleki ve teknik eğitim öğrencilerinin teknoloji bağımlılıklarının veri madenciliği ile analizi
Data mining analysis of technology dependencies of vocational and technical education students
- Tez No: 582553
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ BULDU, DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Kontrol Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Teknolojik aletlerin ve uygulamaların ulaşabilirliğinin artması ile birlikte, insanların zaman ve mekândan bağımsız olarak her yerde iletişim içinde olma istekleri, bireylerin teknolojiye olan ilgilerinin ve ihtiyaçlarının artmasına sebep olmuştur. Hayatımızı kolaylaştıran teknolojik gelişmelerin tüm olumlu yanları ile birlikte, bireylerin teknolojik aletlere bağlı kalma süreleri ise gün geçtikçe hızlı bir şekilde artmaktadır. Bu durum, teknoloji bağımlılığı ve dijital ortamda oluşan büyük miktardaki veride saklı bulunan, değerli bilginin elde edilmesi için, kullanılan veri madenciliği kavramlarının, bilimsel çalışmalarda daha fazla yer almasına, neden olmuştur. Bu çalışma, mesleki ve teknik eğitimde, eğitimlerini sürdüren öğrencilerin, teknoloji bağımlılıklarının veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerinden, C4.5 karar ağacı algoritmasına dayalı olarak belirlenmesi amacıyla yürütülmüştür. Çalışmada, öğrencilerin teknoloji bağımlılıklarını belirlemek için anket düzenlenmiştir. Ankette öğrencilere, demografik özellikleri ile birlikte teknoloji bağımlılığı ile ders başarısı arasında olumlu ya da olumsuz herhangi bir bağ bulunmamaktadır sorusu sorulmuştur. Veri setinde yer alan soru sınıfı gösterirken, demografik bilgiler özellikleri göstermektedir. Veri seti 411 adet gözlemden oluşmaktadır. Karar ağacı algoritmasını gerçekleştirmek için R programlama dili kullanılmıştır. Cinsiyet, doğum tarihi, kardeş sayısı, öğrenim gördüğü sınıf, meslek alanı gibi demografik bilgilerin sınıf üzerindeki etkisi, C4.5 karar ağacı algoritması ile oluşturulan modele göre belirlenmiştir. Araştırma sonucunda modelin doğruluk oranı %84.42'i ve cevapları belirleyen, en önemli özelliğin ise cinsiyet olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
With the increasing availability of technological tools and applications, the desire of people to communicate everywhere regardless of time and space has led to an increase in individuals' interest and needs in technology. Together with all the positive aspects of technological developments that make our lives easier, individuals' adherence to technological tools increases rapidly. This has led to the fact that the concepts of data mining, which are used in order to obtain valuable information hidden in the large amount of data generated by technology dependence and digital media, have become more involved in scientific studies. This study was carried out to determine the technology dependence of the students in vocational and technical education based on data mining classification methods based on C4.5 decision tree algorithm. In this study, a questionnaire was used to determine the technology dependence of the students. In the questionnaire, the students were asked whether there is any positive or negative relationship between demographic characteristics and technology addiction and course success. Demographic information shows characteristics while the question class in the data set shows the class. The data set consists of 411 observations. R programming language is used to realize the decision tree algorithm. The effect of demographic information such as gender, date of birth, number of siblings, class of study and occupation on the class was determined according to the model created by C4.5 decision tree algorithm. As a result of the research, it was found that the accuracy rate of the model was 84.42% and the most important feature determining the answers was gender.
Benzer Tezler
- Mesleki ve teknik eğitim öğrencilerinin internet ve sosyal medya kullanım alışkanlıklarının değerlendirilmesi
Evaluation of the internet and social media usage habits of vocational and technical education students
YAKUP KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilim ve TeknolojiBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN UZUNBOYLU
PROF. DR. ADEM KARAHOCA
YRD. DOÇ. DR. DİLEK KARAHOCA
- 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
- Mesleki ve teknik okulların bilgisayar bölümü öğrencilerinin bilgisayar kullanma öz-yeterlik algılarının incelenmesi
The study of self efficiency perception of the students who study computers at vocational and technical schools
FATİH AVİS
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilim ve TeknolojiYeditepe ÜniversitesiEğitim Yönetimi ve Denetimi Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. BERİL SİPAHİ
- A multiple case study: Identifying innovational capacities of technical and vocational high schools
Mesleki ve teknik liselerinin inovasyon kapasiteleri üzerine bir çoklu durum çalışması
HİLAL ZEYNEP ALTINIŞIK
Doktora
İngilizce
2022
Eğitim ve ÖğretimBahçeşehir ÜniversitesiEğitim Teknolojisi Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN ADIGÜZEL
- Mesleki ve teknik eğitimde öğrencilerin (toplumsal) cinsiyetine göre aldıkları roller
The gender roles taken by students in occupational and technical education
BANU DEMİROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiTeknoloji Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA ÜNAL