Geri Dön

Lise öğrencilerinin üniversiteye giriş başarılarının eğitsel veri madenciliği ile tahmin edilmesi

Estimation of high school students 'success of enterence to university with educational data mining

  1. Tez No: 713853
  2. Yazar: SAKIN CAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ALTAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Beykent Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 123

Özet

Eğitimin çok önemli olduğu günümüz Türkiye'sinde, birçok üniversite bölümü ile lisans eğitimi seçeneği sunulmaktadır. Üniversite sınavlarında başarılı olmak için birden fazla etken söz konusudur. Eğitim alanında devam eden araştırmalara ve çalışmalara katkı sağlamak amacıyla üniversite sınavına katılan kişilerden toplanan veriler ile veri madenciliği ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak sınavda başarı oranının tahmini yapılmıştır. 1979-2020 yılları arasında üniversite sınavına katılan 677 kişinin katıldığı anket verilerinden yola çıkılarak üniversiteye yerleştirilmeye hak kazanılmasının veriler aracılığı ile tahmin edilmesine yönelik veri madenciliği makine öğrenmesi algoritmalarından en verimli sonuçları veren karar ağaçları sınıflandırması, doğrusal regresyon, rastgele orman algoritması, destek vektör makineleri, K-en yakın komşu algoritması ve Gaussian NB algoritması kullanılmıştır Veri setinde katılımcıların; cinsiyeti, okuduğu alanın ders notları, okuduğu okul türü, özel ders bilgisi, kaynaklarına ulaşım kolaylıkları, ders çalışma saatleri, sınıf mevcudu ve tüm değişkenler eğitimsel değişken olarak belirlenmiştir. Seçilen değişkenlere göre veri setleri oluşturulup öğrenme ve tahmin yapılarak algoritmaların sonuç üzerine etkisi değerlendirildiğinde Gaussian NB sınıflandırma modeli %73.77 'lik bir doğruluk oranı ile en yüksek tahmini yapmıştır. Aynı zamanda sınavı kazanma ile ilgili önemli değişkenler hakkında bilgi edinilmiştir.

Özet (Çeviri)

In today's Turkiye where education is essential, there are so many Universities provide undergraduate education. There are multiple factors to be successful in university exams. In order to contribute ongoing research and studies in the field of education,“the success rate in the exams”are estimated using data mining and machine learning algorithms with the data collected from the people who took the university exam. The study is based on the survey data of 672 participants who participated in the university exam between 1979-2020. Based on the data the most effective data mining and machine learning algorithms such as“decision classification”,“linear regression”,“orbit forest algorithm”,“support vector properties”,“K-N Nearest neighbor algorithm”and“Gaussian NB algorithm”are used to predict the“the success rate in the exams”. In the data set, educational variables are set as the participants'; gender, course grades of the field of study, school type, getting private lesson, easy access to education resources, studying hours, class population. After data sets were created according to the selected variables and the effect of algorithms on the results were evaluated by learning and predicting,“the Gaussian NB classification model”made the highest estimation with an accuracy rate of 73.77% At the same time, we obtained valuable information about the variables of“passing the exam”.

Benzer Tezler

  1. Lise giriş sınavında öğrenci başarılarının makine öğrenmesi teknikleri ile analizi

    Analysis of student achievement in high school entrance exam with machine learning techniques

    MEHMET ŞENLİGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİM BUYRUKOĞLU

  2. Lise öğrencilerinin akademik yönelimlerinin belirlenmesinde mükemmeliyetçilik özellikleriyle başarı amaç yöneliminin etkisi

    The effect of achievement goal orientation with perfectionism characteristics in determining the academic orientations of high school students

    AYLİN SALTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHİDDİN ÖĞÜLMÜŞ

  3. İzmir ili lise öğrencilerinde benlik imajı - başarı ilişkisi

    Başlık çevirisi yok

    A. GÜLAY ERDİNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül Üniversitesi

    Eğitimde Psikolojik Hizmetler Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MELAHAT KÖKTÜRK SUVARLI

  4. Artırılmış gerçeklik uygulamalarının teknik resim dersinde ortaöğretim öğrencilerinin akademik başarıları, tutumları ve uzamsal görselleştirme becerilerine etkisi

    The effect of augmented reality applications on academic achievement, attitudes and spatial visualization skills of vocational school students in technical drawing course

    SÜMEYYE ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimBursa Uludağ Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEHNAZ BALTACI GÖKTALAY

  5. Yükseköğretimde öğrenci başarılarının sınıflandırılmasında yapay sinir ağları ve lojistik regresyon yöntemlerinin kullanılması

    The usage of artifical neural network and logistic regression methods in the classification of student achievement at higher education

    GÜLÇİN ÇIRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMAY ÇOKLUK