Student performance prediction using deep belief network
Denir inanç ağını kullanarak öğrencilerin performans tahmini
- Tez No: 611871
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Veri madenciliği tekniklerini içeren eğitim araştırması hızla artıyor. Veri madenciliği teknikleri, eğitim geçmişinde gizli bilgi ve öğrenci performans modellerini keşfetmek için eğitim bilgi madenciliği olarak bilinir. Bu çalışma, öngörü için bu çalışmada seçilen UCI (California Irvine Üniversitesi) makine öğrenme veri havuzu için öğrenciye yönelik bir akademik tahmin modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. İç işaretler, katılım işaretlerinin, iki sınavdan alınan ortalama işaretlerin ve ödev işaretlerinin birleşimidir. Öğretmenler bu nedenle öğrencileri sınıflandırabilir ve performanslarını erken bir aşamada tahmin etmeye başlayabilir. Zaman içindeki performansı arttırmak için sistemik yaklaşımlar benimsenebilir. Erken tahminler ve çözümler nedeniyle final sınavlarında daha iyi sonuçlar beklenebilir.
Özet (Çeviri)
Education research involving techniques of data mining is growing rapidly. Data mining techniques are known as educational information mining to explore hidden knowledge and patterns of student performance in educational backgrounds. This work seeks to develop an academic prediction model for the student for the UCI (University of California Irvine) machine learning repository dataset selected in this work for prediction. Internal marks are a combination of attendance marks, average marks from two examinations and marks of assignment. The teachers can therefore classify students and start predicting their performance at an early stage. To improve performance over time, systemic approaches can be adopted. Better results can be expected at the final examinations due to early predictions and solutions.
Benzer Tezler
- A novel framework for student performance prediction using optimized ai techniques
Başlık çevirisi yok
ZAINAB ALI MOHAMMED ALRUBAYE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Öznitelik seçme ve makine öğrenmesi yöntemleriyle eğitmen performansının tahmin edilmesi
Predicting instructor performance by feature selection and machine learning methods
FATİH ÇİFÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN KALELİ
- Derin öğrenme yöntemleri ile lisans öğrencilerinin akademik performanslarına dayalı mezuniyet tahmini
Prediction of graduate students for bachelor's degree based on their academic performance using deep learning techniques
RUMEYSA ÇINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR GÜREL
- Çevrimiçi BİT dersindeki öğrenci davranışlarının ve öğrenme performanslarının öğrenme analitiği ile incelenmesi
An examination of student behaviours and learning performances in online ICT course with learning analytics
SEMİH ORKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYFER ALPER
- Pandemi sürecinde uzaktan eğitimde senkron, asenkron ve hibrit yapılmış derslerde veri madenciliği ile öğrenci performansı analizi
Student performance analysis with data mining in distance education synchronous, asynchronous and hybrid courses in the pandemic process
MEHMET YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR KIRIŞOĞLU