Geri Dön

Developing classifier for the prediction of students' performance using data mining classification techniques

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 612405
  2. Yazar: ABUBAKAR AUWAL RIMI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ BAYAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Veri madenciliği, akademik kurumlarda sınıflandırma tekniklerini kullanan öğrencilerin performansını tahmin etmek için kullanılır. Bu teknikler, tahmine temel olarak kullanılabilecek makul kalıpları bulmak için öğrencilerin özelliklerine uygulanır. Öğrencilerin verilerinin dijital formda bulunması ve bilgisayar sistemlerinin işlem gücünün artması, tüm süreci gerçeğe dönüştürmektedir. Öğrencilerin büyük başarısızlığını önlemek için bu yönde çok sayıda araştırma yapılmıştır. Bununla birlikte, bu araştırmalar esas olarak diğer ülkelerden gelen öğrencilerin tahminine odaklanmaktadır. Az sayıda yerli araştırmacının bu yönde araştırma yapma çabaları olmasına rağmen, en yaygın olarak kullanılan özellikleri araştırmamışlardır. Bu araştırmanın temel amacı, doğru performans tahmini için yerel olarak oluşturulan öğrencilerin özelliklerini kullanarak bir sınıflandırıcı geliştirmektir. Öğrencilerin farklı kaynaklardan toplanan özellikleri ön işleme tabi tutulmuş, daha sonra özellik seçimi ve nihayetinde öğrenme ve test için weka'ya dahil edilmiştir. En doğru sınıflandırıcı olarak ortaya çıkan saf bayes sınıflandırıcısı, performans tahmin aracımızda seçildi ve uygulandı. Araç, başka bir özellik seti kullanılarak test edildi ve değerlendirme sonucu, aracın öğrencilerin gelecekteki sınavlarındaki performansını tahmin edebileceğini gösteriyor.

Özet (Çeviri)

Data mining is used in academic institutions to predict the performance of students using classification techniques. These techniques are applied on students' features in order to find reasonable patterns that can be used as basis for the prediction. The availability of students' data in digital form and increase in processing power of computer systems makes this whole process a reality. There are numerous researches done in this direction in order to prevent massive failure of students. However, these researches are focused mainly on the prediction of students from other countries. Although there are efforts by few indigenous researchers to perform research in this direction, they have not explored the most widely used features. The main aim of this research is to develop a classifier using locally generated students' features for accurate performance prediction. The students' features that are collected from different sources underwent preprocessing, which later were introduced into the weka for feature selection and eventually for learning and testing. The naïve bayes classifier which emerged as the most accurate classifier was selected and implemented in our performance predictor tool. The tool was tested using another set of features and the evaluation result shows that the tool can predict the performance of students in their future examinations.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    849235

    Eğitim verileri analizinde regresyon ve sınıflandırma algoritmaları: Öğrenci performansının modellenmesi

    Eğitim verileri analizinde regresyon ve sınıflandırma algoritmalari: öğrenci performansinin modellenmesi

    ERDAL ÖZKUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Kültür Üniversitesi

    Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH UÇAR

  2. Tez No

    145026

    The significance and the contribution of 6+1 traits of writing to the success of the students in writing courses in English language teaching

    Yazmanın 6+1 özelliğinin İngilizce öğretiminde yazılı anlatım derslerindeki öğrenci başarısına katkısı ve önemi

    ÖZLEM YAZAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    İngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PAŞA TEVFİK CEPHE

  3. Tez No

    46411

    Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları

    Expert systems and using them in transportation

    A.BURAK GÖKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. HALUK GERÇEK

  4. Tez No

    619815

    Multivariate analysis of school principals' technology leadership competencies, learning school environment and schools' social network structures

    Okul müdürlerinin teknoloji liderliği yeterlikleri, okullardaki örgütsel öğrenme ortamı ve örgüt-içi sosyal ağ yapıları arasındaki ilişkinin çok yönlü analizi

    KÖKSAL BANOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜNEVVER ÇETİN

  5. Tez No

    75347

    İnşaat sektöründe ekip çalışması

    Başlık çevirisi yok

    TUĞBA GÖKÇEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bina Yapım Yönetimi Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA HEYECAN GİRİTLİ

Geri Dön