PISA 2018 Türkiye örnekleminde okuma okuryazarlık düzeylerinin farklı veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri ile incelenmesi
Examination of reading literacy levels in PISA 2018 Turkey sample with different data mining classification methods
- Tez No: 722124
- Danışmanlar: PROF. DR. DUYGU ANIL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 146
Özet
Bu araştırmanın amacı PISA 2018 Türkiye örneklemine dayalı olarak öğrencilerin okuma becerileri başarısını etkileyen faktörlere ve başarı puanlarına göre başarı durumlarının ve okuma becerileri yeterlilik düzeylerinin Yapay Sinir Ağları, Karar Ağaçları, K-En Yakın Komşuluk ve Naive Bayes yöntemleri ile sınıflama doğruluklarının belirlenmesi ve başarı gruplarının genel karakteristiğinin incelenmesidir. Araştırmada PISA 2018 Türkiye uygulamasına katılan 6890 öğrenci anketi kullanılmıştır. Birinci aşamada kayıp veri incelenmiş ve eksik veriler tamamlanmıştır. İkinci aşamada alanyazın, PISA 2018 Teknik Rapor ve veriler incelenerek okuma becerileri başarısını etkilediği düşünülen 24 indis değişken belirlenmiştir. Üçüncü aşamada alt problemler dikkate alınarak öğrenciler PISA 2018 okuma becerileri başarı testi puanlarına göre“Başarılı-Başarısız”olarak 2 ve yeterlik düzeylerine göre“Düzey-1”,“Düzey-2”ve“Düzey-3”olarak 3 kategoride ölçeklenmiştir. Verilerin istatistiksel çözümlemeleri SPSS MODELER programı ile yapılmıştır. Araştırma sonunda başarı puanlarına göre; Karar Ağaçları C5.0 algoritmasının %89.6 ile en yüksek, QUEST algoritmasının %75 ile en düşük sınıflama oranına sahip olduğu, genel karakteristiğin incelenmesinde iki aşamalı kümeleme analizi yöntemiyle gruplandırılması sonucunda dağılımları oransal olarak birbirine yakın dört küme elde edildiği, başarı düzeylerine göre de Karar Ağaçları C5.0 algoritmasının %88.6 ile en yüksek, QUEST algoritması da %61.7 ile en düşük sınıflama oranına sahip olduğu, genel karakteristiğin incelenmesi sonucunda dağılımları oransal olarak birbirine yakın olmayan üç küme elde edildiği belirlenmiştir. Her iki kümeleme analizinde de 0,1 olarak hesaplanan Sihoutte Katsayısının 0 değerinden büyük olmasından dolayı veri setlerinin kümeleme yapılmaya elverişli olduğu ifade edilebilir. Hem başarı puanlarına hem de düzeylerine göre bütün veri madenciliği yöntemlerinin rastgele sınıflamanın ötesinde doğru sınıflandırma yapabilmesi sebebiyle öğrencileri sınıflandırmada kullanılabileceği sonucuna varılabilir.
Özet (Çeviri)
The purpose of research is to determine the classification accuracy of students' success status and reading skills proficiency levels according to the factors affecting the success of students' reading skills and their success scores based on the PISA 2018 Turkey sample by using Artificial Neural Networks, Decision Trees, K-Nearest Neighborhood and Naive Bayes methods and to examine the general characteristics of success groups. In the research, 6890 student questionnaires were used. Firstly, the missing data were examined and completed. Secondly, 24 index variables were determined by examining the literature, PISA 2018 Technical Report and data. Thirdly, the students were scaled in 2 categories as“Successful-Unsuccessful”according to the scores of PISA 2018 reading test and in 3 categories as“Level-1”,“Level-2”and“Level-3”according to their proficiency levels. Statistical analysis was conducted with SPSS MODELER. At the end of the research, Decision Trees C5.0 had the highest classification rate with 89.6%, QUEST had the lowest classification rate with 75%, and four clusters were obtained with the Two-Step Clustering analysis method to according to the success scores. C5.0 had the highest classification rate with 88.6% and the QUEST had the lowest classification rate with 61.7%, and three clusters whose distributions are not proportionally close to each other were obtained. It can be said that the data sets are suitable for clustering and according to both their achievement scores and their levels, all data mining methods can be used to classify students because of their ability to correctly classify beyond random classification.
Benzer Tezler
- PISA-2018 Türkiye örnekleminde okuma keyfinin performans puanlarına etkisinde üst bilişsel stratejilerin aracılık rolü
The mediating role of metacognitive strategies in the effect of reading enjoyment on performance scores in PISA-2018 Turkey sample
DERYA CİHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURİ DOĞAN
- PISA 2018 matematik okuryazarlığını etkileyen faktörlerin CHAID analizi ve C4.5 algoritması ile incelenmesi
An exploration of factors affecting PISA performance using CHAID analysis and C4.5 algorithm
ZEYNEP BEGÜMHAN ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVDA ÇETİN
- 2018 PISA sınavı Türkiye örnekleminin akademik başarısını etkileyen sosyokültürel ve sosyoekonomik faktörlerin incelenmesi
Investigation of socio-cultural and socioeconomic factors affecting the academic achievement of the PISA 2018 Turkey sample
ONUR CAN PEHLİVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ASLAN
- PISA 2018 Türkiye uygulamasında okul ve öğrenci değişkenlerinin öğrencilerin matematik okuryazarlığına etkisi
The effect of school and student variables on mathematical literacy in PISA 2018 Türkiye application
ELİF SAĞLAMOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimHasan Kalyoncu ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERVE YILDIRIM SEHERYELİ
- Öğretmenlerin mesleki gelişim uygulamaları açısından PISA'da başarılı bazı ülkeler ile Türkiye'nin karşılaştırılması
The comparison between some countries having the highest achievement in PISA and Turkey in terms of teacher professional practices
SUNA TAŞTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKNUR MAYA