Geri Dön

Öğrencilerin akademik başarısını etkileyen faktörlerin yüksek boyutlu seyrek nitel tercih modelleri ve nedensel makine öğrenmesi teknikleri ile analizi

Analysis of factors affecting student's academic achievement with high-dimensional sparse discrete choice models and causal machine learning techniques

  1. Tez No: 794230
  2. Yazar: ELANUR TÜRKÜZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EBRU ÇAĞLAYAN AKAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 159

Özet

Nedensel etkinin sapmasız tahmini noktasında kontrol değişkenlerin doğru seçimi ekonometride önemli bir yere sahiptir. İhmal edilmiş değişkenden kaynaklı bir sapmaya neden olmamak için yüksek boyutlu bir uzaydan hangi kontrol değişkenlerin seçilmesi gerektiğinin bilinmediği çalışmalarda nedensel parametrelerin model seçim aşamasında meydana gelebilecek hatalara karşı robust tahmincilerle tahmin edilmeleri gerekmektedir. Bu tez çalışmasında Türkiye ve Singapur'daki öğrencilerin okula yapmış oldukları devamsızlığın, öğretmenleri tarafından verilen ödev sıklığının ve okul dışında aldıkları özel derslerin akademik başarılarının bir nedeni olup olmadığını araştırmak üzere yüksek boyutlu seyrek nitel tercih modelleri ile nedensel makine öğrenmesi tekniklerine başvurulmuştur. Kontrol değişkenlerin veri odaklı seçiminin önemini ortaya çıkartabilmek için nedensel parametreler önce düşük boyutlu Lojistik regresyon modeline bloklar halinde eklenen kontrol değişkenler ile tahmin edilmiş sonra elde edilen tahminler nedensel makine öğrenmesi teknikleri arasından otomatik model seçim özelliğine sahip DS-LASSO, PO-LASSO ve DML-LASSO tahmincilerinin yüksek boyutlu seyrek nitel tercih modellerinden elde ettikleri sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Kontrol değişken seçiminin önsel bilgiye dayandırıldığı Lojistik regresyon modellerine ait tahminler kendi içinde karşılaştırıldığında klasik tekniklerin model seçimine karşı önemli bir hassasiyet gösterdiği görülmüştür. Nedensel parametreleri yüksek boyutlu seyrek nitel tercih modelleri aracılığı ile tahmin eden DS-LASSO, PO-LASSO ve DML-LASSO tahmincilerine ait sonuçlar ise kendi aralarında tutarlı olup Türkiye ve Singapur'daki öğrencilerin akademik başarılarının her üç faktörden de etkilendiği ancak etki büyüklüklerinin ülkeler arasında farklılaştığına işaret etmektedir.

Özet (Çeviri)

The decision of how to control for covariates has been a long-standing topic in econometrics. However, since it is often not known which covariates one should select from a high dimensional space to obtain bias-free estimates of causal parameters, techniques which are robust to model selection mistakes have become much more desirable. This study investigates whether school absenteeism, the frequency of homework assigned by teachers, and private lessons have an impact on Turkish and Singaporean students' academic achievement with high-dimensional sparse discrete choice models and causal machine learning techniques. In order to reveal the importance of data-driven model selection, separate low-dimensional Logistic regression models were estimated for both countries. Control variables were added in blocks and estimates of the low-dimensional Logistic regression models were compared to those obtained by causal machine learning estimators such as DS-LASSO, PO-LASSO and DML-LASSO from high-dimensional sparse discrete choice models. Causal parameter estimates of low-dimensional Logistic regression models show significant sensitivity towards the selection of control variables based on priori information. Whereas the findings of the DS-LASSO, PO-LASSO and DML-LASSO estimators show internal consistency and indicate that all three factors affect students' academic achievement in Turkey and Singapore but differ in effect size.

Benzer Tezler

  1. Akademik başarıyı etkileyen faktörlerin etkili okul kavramı bağlamında incelenmesi

    Analysing the elements affecting academic success in the context of efficient school concept

    SELİN ALAMDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖMER KUTLU

  2. Hemşirelik öğrencilerinde akademik başarıyı etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi

    Evaluation of factors affecting academic achievement in nursing students

    ASLIHAN ERDOĞRUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Hemşirelikİstanbul Bilim Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA DURNA

  3. Ailelerin bakış açısı ile Tunceli ilindeki öğrencilerin TEOG başarılarını etkileyen faktörler

    Factors affecting the TEOG achievements of the students in Tunceli with the perspective of families

    NİLGÜN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimFırat Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HİLAL KAZU

  4. An evaluation of the EFL coursebook 'English File-Intermediate' from the perspectives of students and instructors

    Yabancı dil öğretiminde kullanılan 'English File Intermediate' ders kitabının öğrenci ve öğretim görevlileri açısından değerlendirilmesi

    İLKNUR SAYDAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FERDANE DENKÇİ AKKAŞ

  5. Invitational leadership practices at a school of foreign languages from a gendered perspective: A case study

    Bir yabancı diller yüksek okulundaki katılımcı liderlik uygulamalarının toplumsal cinsiyet çerçevesinde incelenmesi: Bir durum çalışması

    ZÜBEYDE DURNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Kadın Çalışmaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖLGE SEFEROĞLU