Geri Dön

Uzaktan eğitim öğrencilerinin başarılarının fpfs-knn ile tahmini

Prediction of the success of distance students via fpfs-knn

  1. Tez No: 828082
  2. Yazar: SEMA KILIÇ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMET MEMİŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Rumeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 47

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

  1. 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

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ASIM SİNAN YÜKSEL

  2. Uzaktan eğitim öğrencilerinin akademik başarılarının bireysel özellikler ile yordanması

    Prediction of distance education students' academic achievement with individual traits

    EKREM BAHÇEKAPILI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK KARAMAN

  3. Uzaktan eğitim öğrencilerinin akademik başarıları, etkileşim ve gezinme örüntülerinin ilişkisel çözümlenmesi

    Interrelated analysis of academic achievement, interaction and navigation patterns of distance education students

    DENİZER YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASEMİN USLUEL

  4. Çevrimiçi öğrenme öğrencilerinin transaksiyonel uzaklık algısı, sorgulama topluluğu algısı ve öğrenme yaklaşımlarının akademik başarıları üzerindeki etkisi

    The impact of online learning students perceptions of transactional distance, community of inquiry, approaches to learning on academic achievement

    MEHMET ÖZKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Eğitim ve ÖğretimSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET BARIŞ HORZUM

  5. Uzaktan eğitimde ters yüz öğrenme modelinin ortaokul öğrencilerinin matematik dersine yönelik tutumlarına, akademik başarılarına ve bilişsel yüklerine etkisi

    The effect of the flipped learning model on the secondary school students' attitudes towards mathematic course, academic achievement, and cognitive loads in distance education

    SEDA KAVAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER KOÇAK