Veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarıyla lisans yabancı dil hazırlık programında öğrenmeyi etkileyen faktörlerin belirlenmesi
Determination of factors affecting learning in undergraduate foreign language preparatory program with data mining classification algorithms
- Tez No: 859713
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZERRİN AYVAZ REİS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Eğitim ve Öğretim, İstatistik, Science and Technology, Education and Training, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 182
Özet
Veri birçok alanda temel bir malzeme haline gelmiş ve teknolojik gelişmelerle birlikte veri potansiyeli her geçen gün artmıştır. Eğitim alanı, teknolojik gelişmelerden ve veri potansiyelinden etkilenen araştırma alanlarından biridir. Eğitimde veri analizi yeni bir uygulama olmamakla birlikte teknolojik gelişmeler eğitimde farklı yöntem, araç, teknik ve ortamların kullanılmasına yol açmıştır. Eğitim verilerinin veri madenciliği yöntemleri ile analiz edilmesi literatürde eğitimde veri madenciliği başlığı altında incelenmektedir. Yabancı dil öğrenimi, eğitim alanında uzun süredir ele alınan ve karmaşık bir konudur. Yabancı dil yeterliliği, günümüzün küreselleşen dünyasında temel bir beceri haline gelmiştir. Birçok araştırmacı, yabancı dil yeterliliğini etkileyen faktörleri araştırmaktadır. Duyuşsal, bilişsel, öğrenme ortamı, sosyal ve demografik özellikler gibi çeşitli faktörler birlikte ele alındığında, en etkili olanları belirlemek önem kazanmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı yabancı dil yeterliliğini etkileyen en önemli faktörlerin belirlenmesidir. Bu bağlamda, 2018-2021 yılları arasındaki üç akademik yıl boyunca Kadir Has Üniversitesi İngilizce Hazırlık Programı'nda öğrenim gören 1112 lisans öğrencisinden veri toplanmıştır. Veri kümesi, dil öğrenme stratejileri, motivasyon, dile dair deneyim, genel eğitim, hazırlık programı öğrenme deneyimi, sosyal ve demografik durum başlıkları altında yer alan 65 öznitelikten oluşmaktadır. Çalışma kapsamında bu veri kümesindeki özniteliklerden en etkili minimum sayıda özniteliği veren bir öznitelik alt kümesi elde edilmeye çalışılmaktadır. Bu alt kümeyi belirlemek için sınıflandırma amaçlı öznitelik seçimi yöntemleri ve araştırma kapsamında geliştirilen hibrit bir metodoloji kullanılmıştır. Bu metodolojiye göre sınıflandırma amaçlı öznitelik seçimi yöntemleriyle üç farklı alt küme oluşturulduktan sonra bu alt kümelerin kesişim ve birleşiminden oluşan iki yeni alt küme elde edilmektedir. Ardından bu alt kümelere farklı sınıflandırma algoritmaları uygulanmalıdır. Son olarak, farklı model değerlendirme ölçütlerine göre bir karşılaştırma yapılarak öznitelik alt kümesi seçimi gerçekleştirilmektedir. Çalışma sonucunda; veri kümesindeki 65 öznitelikten yola çıkarak yabancı dil yeterliliğini etkileyen en önemli 23 faktör belirlenmiştir. Bu faktörler; yabancı dil öğrenmeye başlama yaşı, başlangıç seviyesi, öğrencinin kayıtlı olduğu fakülte, özgüven, burs oranı, ailede yabancı dil bilen kişi varlığı, öğrenci katılımcılığı, öğrenci yakınlığı (sınıf arkadaşları ile), üniversite sınavı başarı sırası ve puan türü, öğrenme ortamı, kişisel kullanım, annenin çalışma durumu, babanın eğitim durumu, yabancı dil öğrenimi sürecinde zorlanma dereceleri (genel, gramer, kelime, okuma, yazma, konuşma, dinleme), üstbiliş ve telafi stratejileri olarak belirlenmiştir. Bu tez çalışması bir durum tespiti ortaya koymuş ve yeni araştırma sorularını beraberinde getirmiştir.
Özet (Çeviri)
Data has become a fundamental material in many fields, and data potential is increasing daily with technological advances. The education field is one of the research areas affected by technological improvements and data potential. Although data analysis in education is not a new practice, technological developments have led to the use of different methods, tools, techniques, and environments in education. We can analyze educational data with data mining methods, and these studies can be investigated in the field of educational data mining. Foreign language learning is a complex and long-standing topic in the field of education. Foreign language proficiency has become an essential skill in today's globalized world. Many researchers have investigated the factors affecting foreign language proficiency. When various factors such as affective, cognitive, learning environment, social and demographic characteristics are considered together, it becomes important to identify the most effective ones. The aim of this thesis study is to determine the most important factors affecting foreign language proficiency. In this context, data were collected from 1112 undergraduate students studying at Kadir Has University English Preparatory Program during the three academic years between 2018 and 2021. The dataset consists of 65 attributes under the headings of language learning strategies, motivation, background on language, general education, learning experience in preparatory program, and social and demographic status. Within the scope of the study, it is attempted to obtain a feature subset that gives the most effective minimum number of features from the attributes in this dataset. In order to determine this subset, feature selection methods for classification purposes were used and a hybrid methodology developed within the scope of the research. According to this methodology, after three different subsets are created with feature selection methods, two new subsets consisting of the intersection and union of these subsets are obtained. Then, different classification algorithms should be applied to these subsets. Finally, feature subset selection is performed by making a comparison according to different model evaluation criteria. In result, the 23 most important factors within 65 features affecting foreign language proficiency were determined. These factors are: age of starting to learn a foreign language, beginning level, faculty the student is enrolled in, self-confidence, scholarship rate, presence of foreign language speakers in the family, student involvement, student cohesiveness, university exam success rank and score type, learning environment, individual use, mother's working status, father's education status, difficulty levels in the foreign language learning process (general, grammar, vocabulary, reading, writing, speaking, listening), metacognitive, and compensation strategies. This thesis study has revealed a due diligence and has brought new research questions with it.
Benzer Tezler
- Lisansüstü programlara öğrenci kabulünde kullanılan kriter puanların işlevselliği üzerine bir veri madenciliği çalışması
Title of the thesis a data mining study on the functionality of the criteria scores used in student admission to graduate programs
SELCAN KESER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKERİYA NARTGÜN
- Detecting students at risk of substance abuse by using data mining classification algorithms
Madde bağımlısı olma riski altında olan öğrencilerin veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarıyla tespit edilmesi
FARUK BULUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İHSAN ÖMÜR BUCAK
- Veri madenciliğinin nefroloji alanına uygulanması
Application of data mining to the field of nephrology
YUNUS KÖKVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
- Güncel sürü zekâsı algoritmalarıyla sınıflandırma kurallarının keşfi
Classification rule mining with current swarm intelligence algorithms
SİNEM AKYOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTunceli ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ
- Veri madenciliği modelleri ve örnek bir uygulama
Data mining models and a sample application
ZAHİDE DENİZLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞENYAY