Students' success prediction on high school entrance exam by machine learning
Makine öğrenmesi ile öğrencilerin lise giriş sınavı başarı tahmini
- Tez No: 816439
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Teknolojik gelişmeler tüm sektörleri etkilemekle birlikte, eğitim sektörü de bu konuda bir istisna teşkil etmemektedir. Eğitimin öncelikli amacı öğrencilere gerekli bilgilerin aktarılması ve sonrasında da ölçümlenmesidir. Özelikle merkezi olarak ve her öğrencinin sadece bir kez girebildiği Lise Giriş Sınavı (LGS) için öğrencinin başarısının önceden tahmin edilebilmesi ve buna uygun olarak bir yol haritasının belirlenmesi hem öğrenciler için hem de aileleri ve öğretmenleri için çok büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı veri madenciliği yöntemlerini kullanarak öğrencilerin LGS sınavı başarısını tahmin etmektir. Bu amaçla son birkaç yıl içerisinde LGS sınavına girmiş olan öğrencilerden toplanan veriler ile Naive bayes, IBk (KNN), J.48, KStar, Multilayer Perceptron, Random Forest sınıflandırma metotları kullanılmıştır. Öğrencilerin LGS sınavı başarılarını tahmin etmede ise en iyi sonucu Random Forest algoritması vermektedir.
Özet (Çeviri)
Technological developments affect all sectors. The education sector is no exception in this regard. The primary purpose of education is to transfer the necessary information to the students and then to measure them. Predicting the success of the student and determining a road map has a great importance for both students, their families and teachers, especially for the High School Entrance Exam (LGS), which each student can take only once. The aim of this study is to predict the LGS exam success of students using data mining methods. For this purpose, Naive Bayes, IBk (KNN), J.48, KStar, Multilayer Perceptron, Random Forest classification methods were used with the data collected from the students who took the LGS exam in the last few years. Random Forest algorithm gives the best result in estimating students' LGS exam success.
Benzer Tezler
- Ortaokul öğrencilerinin matematiğe yönelik duyuşsal özellikleri ile Temel Eğitimden Ortaöğretime Geçiş (TEOG) sınavları öncesi yaşadıkları stresin matematik başarısına etkisi
The effect of secondary school students' affective features towards mathematics and the stress they experience before the teog exam (the exam for accessing to various types of high schools) on their mathematical success
AHMET KESİCİ
Doktora
Türkçe
2015
Eğitim ve ÖğretimDicle ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYRAM AŞILIOĞLU
- Liseye giriş sınavı (LGS)'nın yönetici, öğretmen, öğrenci ve veliye göre incelenmesi
Analysing highschool entrance examination in terms of administrators, teachers and students' parents
EVRİM YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimAkdeniz ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYRAM BIÇAK
- Görsel sanat eğitimi veren orta öğretim kurumlarının üniversiteye giriş tercih ve başarılarının belirlenmesi üzerine Kütahya ilinde bir araştırma
Determining the prefences and achievement of educational inititutions for visual arts on university entrance exams: A survey in Kütahya
FİSUN BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Eğitim ve ÖğretimDumlupınar ÜniversitesiGrafik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN TEPECİK
- Savunmacı kötümserliğin akademik başarı, bilişsel esneklik, kaygı ve kişilik açısından incelenmesi
An investigation of defensive pessimism in terms of academic achievement, cognitive flexibility, anxiety and personality
IŞIL TEKİN
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜGE YÜKSEL