Uzaktan eğitim öğrencilerinin başarılarının FPFS-kNN ile tahmini
Prediction of the success of distance students via FPFS-kNN
- Tez No: 828082
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMET MEMİŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Bulanık parametreli bulanık esnek k-en yakın komşu, Eğitim yönetim sistemleri, Makine öğrenmesi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Uzaktan eğitim, Çevrimiçi öğrenme, Öğrenci başarısı, FPFS-kNN, Education management systems, Machine learning, Machine learning methods, Distance education, Online learning, Student achievement
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Rumeli Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Uzaktan eğitim sistemleri gelişen eğitim teknolojileri ile daha yaygın hale gelmesiyle birlikte paralelinde öğrencilerin başarılarının tahmin edilmesi konusu da önem kazanmıştır. Öğrenci başarısını analiz etmek, öğrenciler, eğitimciler ve akademik kurumlar için de önemlidir. Bu çalışma, İstanbul Arel Üniversitesi'nde uzaktan eğitim yolu ile verilen Türk Dili I, Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi I, İngilizce I ortak derslerini alan bazı öğrencilerin 14 hafta süresince yapılan eş zamanlı ve eş zamansız ders etkinliklerine katılımlarının bir veri setini oluşturmaya ve bu veri setini bulanık parametreli bulanık esnek k-en yakın komşu (FPFS-kNN) algoritması ile kullanarak öğrencilerin başarılarının tahmin edilmesi üzerine odaklanmıştır. İlk olarak, eğitim öğretim faaliyetlerinin 14 haftaya yayıldığı bir dönem içindeki ders etkinliklerine katılım bilgileri anonimleştirilerek ham veriler elde edilmiştir. Daha sonra, bu veriler makine öğreniminde kullanılmak üzere işlenmiştir. Verilerden geçti-kaldı ve harf notları ile iki sınıflı ve çok sınıflı olmak üzere iki adet veri seti oluşturulmuştur. Ardından, her iki veri setine FPFS-kNN ile birlikte bilinen ve son teknoloji bazı makine öğrenimi yöntemleri uygulanmıştır. Sonuçlar, doğruluk, kesinlik, duyarlık, macro F-skor ve micro F-skor performans metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Son olarak, sonuçlar ve makine öğreniminin öğrenci başarı tahmini üzerine kullanımı hakkında bir tartışmaya yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
As distance education systems have become more familiar with virtual education technologies, the issue of estimating students' success has also gained importance. Analyzing student achievement is essential for students, educators, and academic institutions. This study aims to create a dataset of the participation of some students who took Turkish Language I, Atatürk's Principles and History of Revolution I, and English I joint courses given via distance education at Istanbul Arel University to synchronous and asynchronous course activities for 14 weeks and to predict the students' success by employing fuzzy parameterized fuzzy soft k-nearest neighbor (FPFS-kNN) and the dataset. First, the raw data was obtained by anonymizing the participation information in the lectures in a period in which the education period was spread over 14 weeks. Later, these data were processed to be used in machine use. Two data sets were obtained from the raw data whose class labels consist of two-class (pass/fail) and multi-class (letter grades). Then, FPFS-kNN and well-known/state-of-the-art machine learning methods were applied to the datasets. Results were compared by utilizing accuracy, precision, macro F-score, and micro F-score performance metrics. Finally, a discussion of performance results and the use of machine learning in predicting student achievement is provided.
Benzer Tezler
- Uzaktan eğitim öğrencilerinin başarılarının yapay zeka teknikleri ile tahmini
Predicting the success of distance education students using artificial intelligence techniques
FATMA ALTINSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASIM SİNAN YÜKSEL
- Uzaktan eğitim öğrencilerinin akademik başarılarının bireysel özellikler ile yordanması
Prediction of distance education students' academic achievement with individual traits
EKREM BAHÇEKAPILI
Doktora
Türkçe
2015
Eğitim ve ÖğretimAtatürk ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK KARAMAN
- Açıköğretim lisesi mesleki açık öğretim programı öğrencileri ile kız meslek liseleri öğrencilerinin akademik başarılarının karşılaştırılması
Comparing the academic success of open high school professional open teaching program students and girl vocational high school students
ÖZDEN ÖZKAHVECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. AYTEN ULUSOY
- Uzaktan eğitim sürecinde TGA stratejisine dayalı fen bilimleri öğretiminin ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarına ve derse yönelik tutumlarına etkisi
The effect of science teaching based on POE strategy on the academic achievement and attitudes of secondary school students in the distance education process
MUSTAFA ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimBursa Uludağ ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVGÜL ÇALIŞ
- Ortaokul öğrencilerinin fen bilimleri öğrenme çıktılarının uzaktan eğitim ve yüz yüze eğitim bakımından incelenmesi
Examination of science learning outcomes of middle school students with respect to distance and face-to-face education
SELDA ÜLKÜ KAVAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimKafkas ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATAMAN KARAÇÖP