Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak ortaokul öğrencilerinin programlama becerilerinin tahmin edilmesi
Predicting middle school students' programming skills using machine learning algorithms
- Tez No: 841546
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Günümüzde gelişen teknoloji ile birlikte bilgisayar programlama becerisine sahip olan bireylere ihtiyaç artmıştır. Bu insan kaynağının erken yaşta tespiti ile bilgisayar ve yazılım alanlarında yetiştirilecek bireylerin küçük yaştan itibaren eğitim almalarının önemi giderek artmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak ortaokul öğrencilerinin programlama becerilerinin tahmin edilmesidir. Araştırmada Konya Bilim Merkezi atölye ve laboratuvar alanlarında programlama eğitiminde yer alan ortaokul öğrencilerinin Code.org klasik labirent uygulaması ve yetenek testi verileri kullanılmıştır. Katılımcıların programlama becerilerini tahmin etmek için iki farklı çalışma gerçekleştirilmiştir. Birinci çalışmada yetenek testi verilerinden öğrencilerin Code.org klasik labirent uygulaması puanları makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. İkinci çalışmada ise makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları yardımıyla yetenek testi verilerinden öğrencilerin başarı sınıfları tespit edilmeye çalışılmıştır. Öğrencilerin Code.org klasik labirent uygulaması puanlarını tahmin etmede Bayesian Regularization algoritması ile eğitilmiş YSA (R2=0,80), Code.org klasik labirent uygulaması başarı sınıflarının tahmin edilmesinde, DVM %94,8 doğrulukla en başarılı yöntemler olmuştur. Elde edilen sonuçlara göre yetenek testi verileri ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak ortaokul öğrencilerinin programlama becerilerinin tahmin edilebileceği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the rapid development of technology, there has been an increased demand for individuals who possess computer programming skills. It is becoming increasingly important to identify this resource early on and provide education and training in computer and software fields at a young age. The objective of this thesis is to predict the programming abilities of secondary school students through the use of machine learning algorithms. The study utilized the Code.org Classic Maze application and aptitude test data of middle school students who participated in programming education at the Konya Science Center workshop and laboratory areas. Two distinct studies were conducted to forecast the participants' programming skills. The first study attempted to predict the aptitude test scores of students using machine learning algorithms for the Code.org Classic Maze application. In the second study, machine learning classifiers were utilized to determine students' success categories based on aptitude test data. ANN (R2=0,80), trained with the Bayesian Regularization algorithm exhibited the highest degree of success in predicting students' scores on the Code.org Classic Maze application. Meanwhile, SVM %94,8 demonstrated the highest level of success in predicting students' success categories on the Code.org Classic Maze application. Based on the findings, it can be inferred that the coding proficiencies of middle school students are forecasted by utilizing aptitude test information coupled with machine learning algorithms.
Benzer Tezler
- Makine öğrenme yöntemleriyle öğrencilerin akademik performanslarının farklı öznitelik seçim teknikleri uygulanarak sınıflandırılması
Classification of students' academic performance by different feature selection techniques by machine learning methods
SEMA KAYALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN SAVAŞ
- Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ortaokul öğrencilerinin başarılarının değerlendirilmesi
Evaluation of middle school students' achievements using machine learning methods
ZEYNEP GÖKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimİSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ HAYDAR ESER
- Ortaokul öğrencilerinin matematik dersi akademik başarılarının makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmini
Prediction of secondary school students' academic achievement in mathematics with machine learning algorithms
BÜŞRA KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimSüleyman Demirel ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET DEMİRBİLEK
DOÇ. DR. TARIK TALAN
- Akademik başarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi
Prediction of academic success by machine learning methods
ZEYNEP BARUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN ALTUNTAŞ
- Makine öğrenmesi yöntemi ile eğitim başarısının tahmini modeli
A predictional model of educational success with the machine learning method
DENİZ ZİLYAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ