Makine öğrenmesi yöntemleri ile ortaokul öğrenci başarılarının tespiti ve bir uygulama
Determination of secondary school students achievements with machine learning methods and an application
- Tez No: 672600
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 156
Özet
Makine Öğrenmesi; verinin analiz edilerek anlamlı sonuçlar çıkarılması, girdi verisinin kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmesi amacıyla, eğitim de dahil olmak üzere birçok alanda uygulanmaktadır. Bu tez çalışmasında ortaokul öğrencilerine ait sosyoekonomik, demografik özellikleri ve ders notları verisi kullanılarak sene sonu ağırlıklı not ortalamalarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi ve başarıya en fazla etki eden niteliklerin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada kullanılan veri seti İstanbul ili Tuzla ilçesinde bulunan bir ortaokuldan temin edilmiştir. Veri seti üzerinde özellik seçimi yapılarak akademik başarı üzerinde en fazla etkiye sahip değişkenler tespit edilmiş olup modellemede bu nitelikler kullanılmıştır. Hedef niteliğin sınıflandırılması amacı ile; K-En Yakın Komşu, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regresyon ve Naive Bayes olmak üzere 7 adet makine öğrenmesi algoritması uygulanmış ve modellerin başarım performansları karşılaştırılmıştır. Model performans değerlendirmesi sonuçlarına göre en başarılı model Rastgele Orman algoritması olarak belirlenmiştir. Öğrencilerin akademik geçmişine ait nitelikler (geçmiş yıllar not ortalaması, Türkçe dersi 1. dönem ortalaması ve Matematik dersi 1. dönem ortalaması) başarıyı en fazla etkileyen öznitelikler olarak tespit edilmiştir. Devamsızlık durumu başarıyı etkileyen bir diğer önemli faktör olarak belirlenmiştir. Demografik ve sosyoekonomik özelliklerin akademik başarıya çok fazla etkisi olmamakla birlikte tahmin başarısına katkısı olduğu görülmüştür. Çalışmanın sonunda Rastgele Orman modeli kullanılarak, ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarının tahminine yönelik örnek bir sistem geliştirilmiştir. Örnek sisteme https://model-tahmin.herokuapp.com adresinden ulaşılabilmektedir. Geliştirilen sistemin eğitim yöneticileri tarafından kullanılabileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Machine Learning; It is applied in many fields, including education, in order to draw meaningful results by analyzing the data and to develop prediction models using input data. In this thesis, it is aimed to predict the year-end weighted grade point averages with machine learning methods by using the socioeconomic, demographic characteristics and course grades data of secondary school students and to determine the qualities that affect the success the most. The data set used in the study was obtained from a secondary school in Tuzla, Istanbul. By choosing the features on the data set, the variables that have the most impact on academic achievement have been determined and these attributes have been used in modeling. With the aim of classifying the target attribute; 7 machine learning algorithms, K-Nearest Neighbor, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines, Artificial Neural Networks, Logistic Regression and Naive Bayes, have been applied and the performance performances of the models have been compared. According to the model performance evaluation results, the most successful model has been determined as the Random Forest algorithm. The qualifications of the students' academic background (past years grade point average, Turkish lesson first term average and Mathematic lesson first term average) have been determined as the attributes that affect the success the most. Absenteeism has been identified as another important factor affecting success. Although demographic and socioeconomic characteristics do not have much effect on academic success, it has been observed that they contribute to prediction success. At the end of the study, a sample system has been developed for predicting the academic success of secondary school students using the Random Forest model. The sample system can be reached at https://model-tahmin.herokuapp.com. It is thought that the developed system can be used by education administrators.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ortaokul öğrencilerinin başarılarının değerlendirilmesi
Evaluation of middle school students' achievements using machine learning methods
ZEYNEP GÖKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimİSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ HAYDAR ESER
- Akademik başarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi
Prediction of academic success by machine learning methods
ZEYNEP BARUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN ALTUNTAŞ
- Ortaokul öğrencilerinin başarılarını etkileyen faktörlerin veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmesi
Analysis of factors affecting middle school student achi-evement using data science and machine learning methods
FERİT ÖZTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiBatman ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMETTİN SEZGİN
- Ortaokul öğrencilerinin cebirsel kavramları soyutlama süreçlerinin incelenmesi
Investigating secondary school students' abstraction processes of algebraic concepts
MUSTAFA ÇAĞRI GÜRBÜZ
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimBursa Uludağ ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. EMİN ÖZDEMİR
- Orta okul görsel sanatlar dersi öğretiminde seçilmiş bazı klasik müzik eserlerinin etkisi (A. Vivaldi Dört Mevsim Konçertosu)
The effect of some selected classical music works in middle school visual arts teaching (A. Vivaldi Four Season Concerto)
AHMET GÖKTUĞ KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve Öğretimİnönü ÜniversitesiGörsel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN YALIM