Geri Dön

Ortaokul öğrencilerinin matematik dersi akademik başarılarının makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmini

Prediction of secondary school students' academic achievement in mathematics with machine learning algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 848512
  2. Yazar: BÜŞRA KARACA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUHAMMET DEMİRBİLEK, DOÇ. DR. TARIK TALAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: makine öğrenmesi, akademik başarı, yapay zekâ, tahmin, sınıflandırma, matematik, machine learning, academic achievement, artificial intelligence, prediction, classification, mathematics
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Eğitimde dijital dönüşüm, teknolojik gelişmelerin ivme kazanmasıyla sürekli bir yükseliş trendindedir. Eğitim-öğretimin hemen her basamağında teknolojinin işe koşulması artık günümüzde oldukça yaygındır. Eğitim-öğretimin ölçme ve değerlendirme basamağında kullanılan optik okuyucularla katılımcı sayısı fazla olan sınavların değerlendirmeleri otomatik yapılmaktadır. Bu tür sınavlarda genellikle çoktan seçmeli soru formatına başvurulmaktadır. Bu tercih, değerlendirmenin otomatik sistemlerle gerçekleştirilmesi nedeniyle objektif bir değerlendirme sağlamakta ve kısa sürede sonuç alınabilmesine imkân tanımaktadır. Uluslararası alanda açık uçlu soruların otomatik değerlendirilmesine yönelik çalışmalar hız kazanmıştır ve yaygın kullanılmaktadır. Ülkemizin de dâhil olduğu TIMMS ve PISA sınavları bu durumun bir örneğidir. Ülkemizde, açık uçlu soruların otomatik değerlendirilmesi konusundaki çalışmalar henüz yeterli düzeyde değildir ve bu alandaki çabalar sınırlı kalmaktadır. Bu bağlamda, bu alanda yapılacak çalışmalara duyulan ihtiyaç kaçınılmaz bir gerçektir. Bu çalışmanın temel amacı açık uçlu matematik sorularını makine öğrenme algoritmaları ile otomatik olarak kısa sürede değerlendiren bir model oluşturmaktır. Çalışma kapsamında 350 ortaokul beşinci sınıf öğrencisinden veri toplanmış ve toplanan veriler dijital hale getirilmiştir. Çalışmada Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Karar Ağacı ve K-en Yakın Komşu makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Metin şeklinde olan öğrenci cevaplarının sayısal temsillerini oluşturmak için TF-IDF ve BoW öznitelik çıkarımı yöntemleri kullanılmıştır. Algoritmalar Doğruluk, F1 ölçütü, Hassasiyet ve Anma performans değerlendirme ölçütleri ile değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda TF-IDF yöntemiyle SVM algoritması %95.14 doğruluk değeri ile en yüksek sonucu vermiştir. Geliştirilen modelin değerlendirme sonuçları, açık uçlu soruların otomatik değerlendirilebileceğini göstermektedir. Bu alanda çalışma yapacak araştırmacılara, diğer sınıf seviyelerinde, daha kapsamlı veri seti ve farklı algoritmalar da kullanılarak modelin eğitilmesi ve geliştirilmesi önerilebilir.

Özet (Çeviri)

Digital transformation in education is in a constant upward trend with the acceleration of technological developments. It is now very common to use technology at almost every stage of education and training. Evaluations of exams with a large number of participants are made automatically with optical readers used in the measurement and evaluation phase of education. In such exams, multiple choice question format is generally used. This choice provides an objective evaluation since the evaluation is carried out with automatic systems and allows results to be obtained in a short time. Studies on automatic evaluation of open-ended questions have gained momentum internationally and are widely used. TIMMS and PISA exams, in which our country is included, are an example of this situation. In our country, studies on automatic evaluation of open-ended questions are not yet at a sufficient level and efforts in this field remain limited. In this context, the need for studies in this field is an inevitable reality. The main purpose of this study is to create a model that automatically evaluates open-ended mathematical questions in a short time with machine learning algorithms. Within the scope of the study, data was collected from 350 secondary school fifth grade students and the collected data was digitized. Support Vector Machines, Naive Bayes, Decision Tree and K-Nearest Neighbor machine learning algorithms were used in the study. TF-IDF and BoW feature extraction methods were used to create numerical representations of student answers in text form. Algorithms were evaluated with Accuracy, F1 criterion, Precision and Ration performance evaluation criteria. As a result of the study, the SVM algorithm with the TF-IDF method gave the highest result with an accuracy value of 95.14%. The evaluation results of the developed model show that open-ended questions can be evaluated automatically. Researchers who will work in this field may be advised to train and develop the model at other grade levels by using a more comprehensive data set and different algorithms.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    672600

    Makine öğrenmesi yöntemleri ile ortaokul öğrenci başarılarının tespiti ve bir uygulama

    Determination of secondary school students achievements with machine learning methods and an application

    SUAT ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL

  2. Tez No

    793716

    Fen öğretiminde yapay zekâ ile belirlenen çoklu zekâ alanlarına göre hazırlanmış e-öğrenme ortamlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi

    The analysis of e-learning settings, which are prepared on the basis of multiple intelligence domains determined by artificial intelligence in science instruction, as per different variables

    BURCU ALAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimFırat Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİKRİYE KIRBAĞ ZENGİN

  3. Tez No

    881467

    Öğrenme güçlüğü yaşayan ortaokul 5.sınıf öğrencilerinin artırılmış gerçeklik uygulamalarının matematik öğretimindeki akademik başarılarına ve kaygı durumlarına etkisinin incelenmesi

    Examining the effect of augmented reality applications on the academic achievement and anxiety levels in mathematics education of middle school 5th grade students with learning disabilities

    DURAN KÜÇÜKLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimMersin Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER FARUK İSLİM

    DOÇ. DR. BİLAL ÖZÇAKIR

  4. Tez No

    511068

    Mobil artırılmış gerçeklik teknolojisi ile yapılan fen öğretiminin ortaokul öğrencilerinin fen ve teknolojiye yönelik tutumlarına ve akademik başarılarına etkisi

    The impact of science teaching made with mobile augmented reality technology on science and technology attitudes and academic achievement of secondary school students

    PELİN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimFırat Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GONCA KEÇECİ

  5. Tez No

    456600

    Ters yüz sınıf uygulamalarının fen bilimleri 7. sınıf öğrencilerinin akademik başarı, zihinsel risk alma ve bilgisayarca düşünme becerileri üzerine etkisi

    The effect of flipped classroom on 7th grade students' academic achievement, cognitive risk taking skills and computational thinking skills in science education classroom

    ESRA ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN YAMAN

Geri Dön