Bütünleme sınavına girecek öğrenci sayısının karar ağacı ve yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
Prediction of the number of students who will take themake-up exam using decision trees and artificial neural networks
- Tez No: 857499
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİYE DEMİRCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Bütünleme sınavı, genel sınav sonucunda herhangi bir dersten başarısız olan öğrenciye dersten geçebilmesi için ikinci bir şans tanınması amacıyla yapılan ve genel sınav yerine geçen bir sınav türüdür. Ancak çeşitli nedenlerden öğrencilerin dikkate değer bir kısmı bütünleme sınavı hakkını kullanmamakta ve bu sınava girmemektedir. Bu tez çalışmasında sınava girmeyecek öğrenci sayısının öngörülmesi ile gereksiz sayıda soru kâğıdı basılması, sınav salonlarının gereksiz yere açılması ve gözetmenlerin gereksiz yere görevlendirilmesi gibi kaynak, enerji ve iş gücünün gereksiz harcanmasının önüne geçilmesi hedeflenmiştir. Bu tez çalışmasında kaynakların ve iş gücünün gereksiz kullanımını önlemek amacıyla sınava girmeyecek öğrenci sayısı öngörülmeye çalışılmıştır. Çalışma için her bir öğrenciye ait kişisel olmayan verilerin özellikleri ( cinsiyet, genel ağırlıklı not ortalaması, dönem not ortalaması, dersin ara sınav notu, genel sınav notu vb.) belirlenmiştir. Belirlenen bu özelliklere bakılarak derslere ait veri setleri oluşturulmuş bu veri setleri kullanılarak Yapay Sinir Ağları ve Karar Ağacı algoritması ile uygulamalar geliştirilmiştir. Bu iki sınıflandırma yönteminden elde edilen sonuçlar kıyaslandığında Yapay Sinir Ağı ile 88,70 doğruluk oranı elde edilmişken Karar Ağacı algoritmasında 87,96 doğruluk oranında elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Make-up exam is a type of exam held to give a second chance to the student who has failed a course as a result of the final exam to pass the course. However, for various reasons, a significant number of students do not exercise their right and do not take this exam. In this thesis, it is aimed to prevent unnecessary waste of resources, energy and labor, such as printing excessive exam papers, opening redundant exam halls and assigning invigilators unnecessarily, by predicting the number of students who will not take the exam. In this thesis, an attempt was made to predict the number of students who will not take the exam in order to prevent unnecessary use of resources and workforce. For the study, the characteristics of each student's non-personal data (gender, overall weighted grade point average, semester grade average, course midterm exam grade, final exam grade, etc.) were determined. Considering these determined features, data sets for some courses were created and applications were developed with Artificial Neural Networks and Decision Tree algorithms using these data sets. When the results obtained from these two classification methods are compared; The accuracy rate was obtained as 88.70 with the Artificial Neural Network and 87.96 with the Decision Tree algorithm.
Benzer Tezler
- Türk eğitim sistemi içerisinde özel dershanelerin yeri, gelişmesi ve fonksiyonları (Aydın Körfez Dershaneleri örneğinde)
Başlık çevirisi yok
TURAN ÖZTÜRK
- Bütünleme sınavına girecek öğrenci sayılarının aşırı öğrenme makinesi tabanlı yaklaşımlar ile tahmin edilmesi
Prediction of the number of students who will take the make-up exam by extreme learning machine-based approaches
EYÜP SIRAMKAYA
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN
- Açıköğretim Fakültesi öğrencilerinin televizyon ders programlarını izleme etkinliklerinin değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
BİLGİ GÜLTEKİN
- An analysis of the language levels of the eighth (8th) graders in state primary schools in Turkey according to common European framework criteria and content
Türkiye?de Milli Eğitim Bakanlığına bağlı ilköğretim okullarında 8. sınıf düzeyindeki öğrencilerin Avrupa ortak çerçevesi kriterleri ve içeriği açısından dil düzeylerinin incelenmesi
ÖZNUR KUL SARICA
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Eğitim ve ÖğretimPamukkale Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RECEP ŞAHİN ARSLAN
- Tarihi yapılarda algısal bütünleme teknikleri ve geleneksel malzemelerin birlikte kullanımı üzerine bir yöntem önerisi-Tomarza (Buzluk-Persek) Panaghia kilisesi
A method proposal on the combination of perceptual integration techniques and traditional materials in historical buildings-Tomarza (Buzluk-Persek) Panaghia church
KEVSER LALELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MimarlıkErciyes ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYRİYE HALE KOZLU