Yapay zekâ destekli makine öğrenmesi algoritmaları ile eğitsel veri madenciliği alanında öğrenci akademik performanslarının tahmin edilmesi
Predicting student academic performance in the field of educational data mining with artificial intelligence supported machine learning algorithms
- Tez No: 784774
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTAÇ UĞUR YERDEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Gedik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Eğitim her kültürde ve her dönemde tüm toplumların en çok önem verdiği ve üzerinde durduğu, gözardı edilemeyecek kadar en temel gerçeklerden ve kurallardan biri olarak görülmüştür. Yazının ortaya çıkışından, içinde bulunduğumuz döneme kadar yaşanılan binlerce yıllık süreçte milyonlarca biçim ve format değişikliğine maruz kalmıştır. Eğitim, bütün bu yaşanılan süreçlerde toplumları, kültürleri biçimlendiren, etkileyen ve ayakta durmasını sağlayan devamlı değişime, gelişime rehber olan ve kendi içinde dinamiğini kaybetmeyen bir olgudur. Tüm dünyada eğitim sistemlerinin ve formatlarının devamlı değişikliğe uğrayarak dinamik bir şekilde büyümesi, eğitim kalitesinin milletleri ve bu milletlerin içinde bulunduğu toplumu her alanda etkilemesi ve bilgili bir toplumun ortaya çıkması ancak kaliteli bir eğitimle mümkündür. Bu tez çalışmasında EVM kapsamında makine öğrenmesi algoritması kullanılarak öznitelikler çıkarılarak öğrencilerin akademik performansını etkileyen faktörlerin neler olduğu ve öğrencilerin akademik dönem sonu notları tahmin edilmiştir. Bu tez çalışmasında beş farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır bunlar RF, KA, KNN, SVM ve NB'dir. Tahminleme işlemlerinde ikili sınıflandırma ve çoklu sınıflandırma işlemleri yapılmış her iki sınıflama yönteminde de sırasıyla 0,97 ve 0,93 başarı oranı ile Random Forest (RF) algoritması en yüksek başarı tahminle oranını vermiştir.
Özet (Çeviri)
Education has been seen as one of the most basic facts and rules that cannot be ignored, and which all societies give the most importance and emphasize in every culture and in every period. It has been exposed to millions of form and format changes in the thousands of years from the emergence of the writing to the current period. It is a phenomenon that shapes, affects, and sustains societies and cultures in all these processes guides continuous change and development, and does not lose the dynamic within itself. The dynamic growth of education systems and formats all over the world is only feasible by constantly changing; the quality of education affecting nations and the society of these nations in every field, as well as the emergence of a knowledgeable society is only possible with a quality education. In this thesis, the factors affecting the academic performance of the students and the end-of-term grades of the students were estimated by extracting the features using the machine learning algorithm within the scope of EVM. In this thesis, five different machine learning algorithms were used; these are RF, KA, KNN, SVM and NB. In estimation processes, binary classification and multiple classification processes were performed, and Random Forest (RF) algorithm gave the highest success prediction rate with 0.97 and 0.93 success rates, respectively, in both classification methods.
Benzer Tezler
- Konveyörlü elektrik fırınlarında pişirilen ürünlerin pişme seviyelerine göre makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılması
Classification of products baked in conveyor electric ovens according to their baking levels using machine learning algorithms
KEREM ARSLANGİRAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ SAVAŞ
- Makine öğrenmesi ile e-ticaret ürün yorumlarının analizi
Analysis of e-commerce product reviews with machine learning
MÜJDAT ÇABUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YÜCALAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ MANSUR ALP TOÇOĞLU
- Makine ve derin öğrenme yöntemleri ile ratlarda akciğer ve ovaryum histopatolojik görüntülerinin sınıflandırılması
Classification of lung and ovary histopathological images in rats using machi̇ne and deep learni̇ng methods
TUĞBA ŞENTÜRK
Doktora
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
- İklim değişikliğinin ve sosyo-ekonomik parametrelerin altyapı projeleri üzerindeki etkisinin yapay zekâ kullanılarak tahmin edilmesi: Adana ili örneği
Predicting the impact of climate change and socio-economic parameters on infrastructure projects using artificial intelligence: The case of Adana province
YUSUF BALTACI
Doktora
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN DEDE
- Türkçe E-ticaret yorumlarının çok etiketli analizi için derin öğrenme modellerinin uygulanması
Applying deep learning models for multi-label analysis of Turkish E-commerce comments
ABDULKADİR ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ZEHRA SOLAK