BESYO aday öğrencileri arasından kazanan öğrencilerin farklı makine öğrenmesi yöntemleri yardımı ile tahmin edilmesi
Predicting the winning students from BESYO candidate students with the help of different machine learning methods
- Tez No: 704015
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA MİKAİL ÖZÇİLOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kilis 7 Aralık Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Her yıl Kilis 7 Aralık Üniversitesi, Beden Eğitimi ve Spor Yüksekokulu'na (BESYO) ortalama 1000 öğrenci başvuru yapmaktadır. Başvuru yapan aday öğrencilerin hepsi Özel Yetenek Sınavına (ÖYS) tabi tutulmaktadır. Aday öğrencinin başarılı olması için ÖYS puanına ek olarak birkaç kriter daha aranmaktadır. Örnek olarak; Temel Yeterlilik Testi Puanı (TYT-P), Sporcu Özgeçmiş Puanı (SÖP), Orta Öğretim Başarı Puanı (OBP). Bizim bu araştırmada ki amacımız bu bilgiler ışığında aday öğrencilerin asil veya yedek öğrenci olarak başarılı sayılmasını ve bölüme kayıt hakkı kazanmasını daha sonraki seneler için tahmin etmektir. Bu tahmin için önceki yıllarda kazanan ve kazanmayan öğrencilerin test süreleri ve sınav puanları kullanılacaktır. Yapacağımız bu çalışmanın önemi ise farklı makine öğrenmesi metotlarının aynı veri seti üzerindeki performanslarının farklı olduğunu göstermektir. Ayrıca, modeller üzerinde değişiklik yaparak her metottan farklı modeller sayesinde farklı hata oranlarının elde edilebileceğini göstermektir. Makine öğrenmesi metodu olarak Genel¬leştirilmiş Regresyon Sinir Ağı (GRSA), Ağaç Destekleme (AD), Radyal Temelli Fonksiyon Ağı (RTF), Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKT), Destek Vektör Makinası(DVM) ve Tekli Karar Ağacı (TKA) kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Every year, an average of 1000 students apply to Kilis 7 Aralik University, School of Physical Education and Sports. All of the applicant students are subjected to the Special Talent Exam. In addition to the Special Talent Exam score, a few more criteria are sought for the candidate student to be successful. For instance; Basic Proficiency Test Score, Athlete Background Score, Secondary Education Achievement Score. In the light of this information, our aim in this research is to predict whether the candidate students will be considered successful as permanent or substitute students and to gain the right to enroll in the department for the following years. Test times and exam scores of students who won and did not win in previous years will be used for this estimate. The importance of this study is to show that the performance of different machine learning methods on the same data set is different. It is also to show that different accuracy can be obtained from different models from each method by modifying the models. As a machine learning method, General Regression Neural Network, Tree Boost, Radial Bases Function Network, Multilayer Perceptron, Support Vector Machine and Single Decision Tree are used on our study.
Benzer Tezler
- Dumlupınar Üniversitesi Beden Eğitimi ve Spor Yüksekokulu 1999-2000 eğitim-öğretim yılı özel yetenek sınavını kazanan ve kazanmayan adayların bazı fiziksel ve motorik özelliklerinin karşılaştırılması
Comparison of some physical and motor features of the candidates who could win and couldt'nt win the special ability exam of Dumlupınar University physical education and sports college in 1999-2000 education year
ALİ OSMAN GÜNGÖR
- Türkiye'deki beden eğitimi ve spor yüksekokullarının öğrenci seçim yöntemlerinin incelenmesi (Bartın – Manisa –Düzce karşılaştırması)
Investigation of student selection methods of various schools of physical education and sports in Turkey (Comparison of Bartın - Düzce- Manisa)
ZEKAİ ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimBartın ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Öğretmenliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR USLU
- BESYO özel yetenek sınavlarına giren öğrencilerin anksiyete düzeylerinin değerlendirilmesi
The evaluation of the anxiety levels of students attending to special ability exams of BESYO
KAĞAN MURAT PEŞİNCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Sporİstanbul Gelişim ÜniversitesiAntrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEHİM COŞAN
- BESYO okuyan ve okumayan üniversite öğrencilerinde bigoreksiya ile sosyal görünüş kaygısı ilişkisinin incelenmesi
The association between bigorexia and social appearance anxiety in sports science and other university students
BÜŞRA AKGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
PsikolojiİSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİPsikoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EYYÜB ENSARİ CİCERALİ
- Beden eğitimi ve spor yüksekokul öğrencilerinin, kaynaştırma öğrencilerine karşı tutum ve öz duyarlılıklarının incelenmesi
Examination of physical education and sports high school students' attitudes and self-sensitivity towards integration students
KERİM RÜZGAR