Predicting students professional identity using datamining techniques
Öğrencilerin veri madenciliği tekniklerini kullanarak profesyonel kimlik tahmini
- Tez No: 672307
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 158
Özet
Sunulan tez, mezun üniversite öğrencileri arasındaki evrim derecesini araştırarak profesyonel kimlik gelişimi (PID) olarak adlandırılan sosyal bir konuyu tartışıyor ve profesyonel kimliğin gelişiminin çeşitli veri madenciliği teknikleri kullanılarak kolayca tahmin edilebileceğini öne sürüyor. Altınbaş üniversitesi öğrencilerinin / fen ve mühendislik yüksek lisans okulunun profesyonel kimliğini değerlendirmek için profesyonel kimlik beş faktörlü ölçek (PIFFS) adı verilen bir anket gerçekleştirildi, sonuçlar SPSS tarafından istatistiksel anket analizi prosedürü kullanılarak analiz edildi. Öte yandan, hesaplanan profesyonel kimlik çok değişkenli değerlere aktarılır ve tahmin aşamasında hedef olarak kullanılır. Tahmin metodolojisi, hedefe uygulanan ve performans açısından karşılaştırılan çoklu veri madenciliği algoritmalarını kullanır. Algoritmanın virgülle ayrılmış dosya (CSV) ile veritabanı tablolarında depolanan veriler arasındaki veri erişim yörüngesini ve verileri bölmenin genel algoritma performansı üzerindeki etkisini karşılaştırmak için uygulanan farklılaştırma yaklaşımı. Ayrıca karşılaştırma, platform mimarisinin tahmin oluşturma üzerindeki etkisini değerlendirmek için daha önce bahsedilen yaklaşımı Azure bulut sunucusuna kıyasla Windows platformunda uygulamayı içerir. Son olarak, öğrencilerin profesyonel kimliğini tahmin etmek için Azure bulutuna bir web hizmeti olarak yüklenecek en verimli algoritmayı zaman ve doğrulukla seçmek için her yol altında madencilik algoritmaları performansı sunmak.
Özet (Çeviri)
The presented dissertation, debates a social topic called professional identity development (PID) by investigating its degree of evolution among graduated university students as well as suggesting that the development of professional identity can be easily predicted using various data mining techniques. A survey called professional identity five-factor scale (PIFFS) was carried out to evaluate the professional identity of altinbas university student's/Inistitue of graduate studies, the results analyzed using statistical survey analysis procedure using SPSS. On the other hand, the calculated professional identity transferred to multivariant values and employed as a target in the prediction phase. The prediction methodology uses multiple data mining algorithms which applied to the target and compared in terms of performance. Differentiation approach carried out to compare the algorithm's data access trajectory between comma-separated file (CSV) and data stored in database tables and the impact of splitting data on the overall algorithm performance. Besides, the comparison includes applying the previously mentioned approach on windows platform in comparison to the Azure cloud server to evaluate the effect of platform architecture on the prediction. Finally, presenting mining algorithms performance under each route to select the most efficient algorithm in a matter of time and accuracy to be uploaded as a web service in Azure cloud for predicting students' professional identity.
Benzer Tezler
- Sınıf öğretmenlerinin öğretim programı okuryazarlık algılarını yordayan değişkenlerin incelenmesi
An investigation of the variables predicting primary school teachers' curriculum literacy perceptions
TUĞBA ERKMEN BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimSivas Cumhuriyet ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EBRU BOZPOLAT
- Ortaokul öğretmenlerinin öğretim programına bağlılıklarını yordayan değişkenlerin incelenmesi
An investigation of the variables predicting secondary school teachers' curriculum fidelity
EBRAR ULUDAĞ ÇINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimSivas Cumhuriyet ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU BOZPOLAT
- A career recommendation framework to high school studentsusing similar freshman students
Öğrenciler için mümkün en iyi kariyer seçimini tahmin etmek vetavsiye etmek
SAAD SHAHID SALEEM ANSARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE YÜCEL KASAP
- Türkiye'de ilköğretimin geleceği üzerine stratejik öngörüler
Strategic foresights on the future of primary education in Türkiye
FİDAN BUDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERKAN KOŞAR
- Geomatik mühendisliğinde proje yönetimi ve planlaması
Project management and planning in geomatics engineering
YAPRAK AKYILDIZ ÇAPRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CİHANGİR ÖZŞAMLI