Geri Dön

Identifying the factors affecting students' academic achievement using machine learning algorithms

Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak öğrencilerin akademik başarısını etkileyen faktörlerin tespit edilmesi

  1. Tez No: 717386
  2. Yazar: FATİH HÜSEYİN KAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİFE KODAZ
  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: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Konya Teknik 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: 115

Özet

Bu tez çalışmasında makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak öğrencilerin akademik başarısınıetkileyen faktörlerin tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Araştırmada ilk veri seti olarak Hindistan'ın Assameyaletinde gerçekleştirilen bir araştırmadan elde edilen veriler kullanılmıştır. İkinci veri seti olarakPortekiz'in Alentejo bölgesinden 2005 yılında iki devlet okulundan anket ile toplanmış verilerkullanılmıştır. Çalışmada uygulama çerçevesi çapraz endüstri standart işlem modeli kapsamındageliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, Doğruluk, F-1 Score sonuçları ile doğrulanmış ve karşılaştırılmıştır.Rastgele Orman, Aşırı Gradyan Güçlendirmesi ve Destek Vektör Makinaları ile sınıflandırma modellerioluşturarak öğrencilerin akademik başarısına etki eden önemli faktörler incelenmiştir. Buna göreöğrencilerin akademik başarısını etkileyen faktörlerin tespit edilmesinde Aşırı Gradyan Güçlendirmesi'ninen iyi sonuçlar verdiği görülmektedir. Ayrıca hesaplanan başarı ölçüleri ve tespit edilen faktörlerliteratürdeki benzer çalışmalar ile karşılaştırılmış ve önemli ölçüde benzerlik gösterdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The aim of this study was to identify the factors affecting students' academic achievement usingmachine learning algorithms. The first data covered in the study, the data obtained from a study conductedin the Assam state of India were used. The second data covers, data collected from two public schools in2005 from the Alentejo region of Portugal were used. The application framework in the study wasdeveloped under the cross industry standard process for data mining. Using classification models withRandom Forest, Extreme Gradient Boosting and Support Vector Machines, important factors affectingstudents' academic success were examined. The results obtained were verified and compared utilizingclassification Accuracy, F-1 Score results. By creating classification models with Random Forest, ExtremeGradient Reinforcement and Support Vector Machines, important factors affecting students' academicsuccess were examined. According to these results, it can be said that Extreme Gradient Boosting providesthe best results in identifying the factors affecting students' academic achievement. Besides these results, itwas predicted success scores and the identified factors were compared with similar studies in the literatureand it was seen that they showed significant similarity

Benzer Tezler

  1. Ortaokul matematik başarısını etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve iyileştirilmesine yönelik öğrenci, öğretmen ve veli görüşlerinin incelenmesi

    Determining the factors affecting secondary school mathematics achievement and examining the opinions of students, teachers and parents on improving these factors

    BEYZA YIRTAN ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİME ŞENAY ŞEN

  2. Aile yapısının girişimcilik eğilimi ve girişimcilik niyetine etkisi

    The effect of family structure on entrepreneurial inclination and entrepreneurial intention

    ALİ TEFEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeMersin Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEHAN ÇAKICI

  3. Uzaktan eğitimde sürdürülebilirlik analizi: Çok-paydaşlı çok-kriterli bulanık karar verme yaklaşımı

    Sustainability analysis in distance education: A multi-stakeholder multi-criteria fuzzy decision making approach

    HÜLYA YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. SEDA YANIK ÖZBAY

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  4. Yapay sinir ağları kullanarak öğretmen adaylarının akademik başarıları üzerinde psikolojik sağlamlık kabiliyetinin etkilerinin modellenmesi

    Modeling the effects of resilience ability on pre-service teachers' academic success using artificial neural networks

    FURKAN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA SERKAN ÖZTÜRK

  5. 5.sınıf öğrencilerinin beceri temelli problem çözme performanslarının, problem çözmede yaptıkları hata türlerinin ve hata yapma nedenlerinin belirlenmesi

    Determination of 5th grade students' skill-based problem solving performances, types of errors they make in problem solving and reasons for making errors

    MEHMET MÜJDAT BENLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Eğitim ve ÖğretimÇukurova Üniversitesi

    Matematik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PERİHAN DİNÇ ARTUT