Geri Dön

Makine öğrenmesi yöntemleri ile eğitim başarısına etki eden faktörlerin matematiksel modellemesi

Mathematical modelling of the effects on educational success by machine learning algorithms

  1. Tez No: 875060
  2. Yazar: ZEYNEP BAKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FİLİZ KANBAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Sağlık, medya, bankacılık ve finans alanında sınıflandırma, kümeleme ve tahmin amacıyla kullanılan makine öğrenmesi günümüzde eğitim alanında da kullanılmaktadır. Bu çalışmada eğitim öğretim kurumlarının belirleyecekleri stratejilerde veya alacakları önlemlerde yol gösterici olması ve hatta daha büyük ana kütle, daha farklı okul türü ya da farklı kademelerde, farklı sektörlerde uygulanarak sonuçların genelleştirilmesine fayda sağlaması amacıyla makine öğrenmesi yöntemlerinden K-en yakın komşu, naive bayes, rastgele orman, destek vektör makineleri, karar ağaçları, boosting makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları ile kurulan matematiksel modellemeler ile öğrencilerin akademik başarılarını etkileyen faktörler araştırılmıştır. Kurulan matematiksel modelin başarısına etki eden hiperparametreler ızgara taraması yöntemi ile belirlenerek maksimum model başarısı sağlanmıştır. Matematiksel modellemelerde akademik başarı ölçütü çıktı olarak belirlenerek; kurulan matematiksel modellerde çıktı ve girdi sayılarına ait model başarılarının değişimi incelenmiş; çıktıların ve girdilerin sayısının çeşitli yöntemlerle (denetimli ve denetimsiz yöntemlerle) azaltılması işlemlerinin matematiksel model başarısına etkileri gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Machine learning, which is used for classification, clustering and prediction in the fields of health, media, banking and finance, is also used in the field of education today. In this study, by using the mathematical models established with machine learning classification methods such as K-nearest neighbour, naive bayes, random forest, support vector machines, decision trees and boosting; the factors affecting students' academic success were investigated to guide educational institution the strategies , to determine the measures to be taken, and even to benefit the generalization of the results by applying them to a larger population, different types of schools or at different levels, in different sectors. Maximum model success was achieved by determining the hyperparameters that affected the success of the established mathematical model by the grid scanning method. In mathematical modelling, the academic success criterion is determined as the output; The changes in the model success of the output and input numbers in the established mathematical models were examined; The effects of reducing the number of outputs and inputs by various methods (supervised and unsupervised methods) on the success of the mathematical model have been observed.

Benzer Tezler

  1. A scheme proposal for the development of machine learning-driven agent-based models through case studies

    Makine öğrenmesi destekli etmen tabanlı modellerin geliştirilmesine yönelik bir plan önerisi: Örnek modeller

    YAKUP TURGUT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CAFER ERHAN BOZDAĞ

  2. Context-aware remote sensing data processing for improvement of agricultural predictions

    Bağlam farkındalıklı uzaktan algılama veri entegrasyonu ile tarımsal tahminlerin iyileştirilmesi

    AYDA FITRIYE AKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  3. Borsa İstanbul'da işlem gören sanayi işletmelerinin finansal başarısızlıklarının öngörülmesi: 2007-2019

    Predicting financial failures of industrial companies listed in Borsa Istanbul: 2007-2019

    HASAN DEMİRHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MaliyeAnkara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜVEN SAYILGAN

  4. Öğrencilerin akademik başarısını etkileyen faktörler arası ilişkilerin DEMATEL yöntemi ile analizi

    The analysis of the relations between factors affecting the academic achievement of students by using DEMATEL method

    EDA GELİNCİK GÜLBAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ ÖZDEMİR

  5. 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