Geri Dön

Kaba kümeler teorisi ile PISA sonuçlarının değerlendirilmesi

Evaluation of PISA results with rough set theory

  1. Tez No: 881617
  2. Yazar: ESMANUR AKBAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP HANDE TOYGANÖZÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Matematik, İstatistik, Education and Training, Mathematics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 124

Özet

Eğitim; birey, toplum ve devletler için vazgeçilemeyen ve alternatifi olmayan bir olgudur. Kaliteli ve müreffeh bir hayat ancak devletlerin bireylere sağlayacakları iyi bir eğitim ile mümkün olmaktadır. Toplumu ayakta tutan temel yapının sağlamlığı ve sahip olduğu değerlerin bir sonraki kuşağa aktarılabilmesi için eğitim temel bir kavramdır. Devlet ve milletlerin vatandaşlarına vermiş oldukları eğitimin kalitesinin ölçülmesi önem arz etmektedir. Verilen eğitimin kalitesini ölçmek için pek çok ölçüm aracı geliştirilmiştir. Bu ölçüm araçlarından biri de Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA)'dır. Ekonomik İş Birliği ve Kalkınma Örgütü (OECD) tarafından ilki 2000 yılında olmak üzere, üç yıllık dönemler halinde uygulanmaya başlanan Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) sayesinde, katılım sağlayan ülkeler; sosyal ve toplumsal cinsiyet eşitliği, okul yapıları, eğitim kalitesi ve standartları, öğretmen profili, öğretmenin eğitimi ve mesleki gelişimi, bireylerin ilgi ve yetenekleri, aile içi sosyo-ekonomik düzeyler ve coğrafi konum gibi alanlardaki statüleri hakkında bilgi sahibi olmaktadır. PISA, bu özellikleri sayesinde ülkelerin, eğitim sistemlerini elverişli hale getirmek için ulaşmaları gereken temel amaçları belirler. Böylece ülkeler, en iyi verimi alabilmek ve eğitim sistemlerindeki başarıyı artırmak amacıyla bu önerileri dikkate alarak rekabet etmektedirler. Bu tez çalışmasında, Türkiye'nin de aralarında bulunduğu 37 ülkeden oluşan, OECD tarafından hazırlanan, katılım sağlayan ülkelerin 15 yaş grubunda öğrenim görmekte olan öğrencilerinin matematik, fen bilimleri ve okuma alanlarındaki okuryazarlıkları ölçmenin yanı sıra eğitim kalitesini ve ülkelerin sosyal faktörlerinin incelenmesini sağlayan PISA 2018 uygulamasının; matematik okuryazarlığı alanındaki puan ve verileri ele alınarak, 37 OECD ülkesinin bu uygulamada matematik alanında elde ettiği başarısı ve özellikle Türkiye'nin bu ülkeler arasındaki yeri incelenmiştir. Bunun için, OECD resmî web sitesinden elde edilen veriler ile önce ülkelerin kümeleme analizi yöntemlerinden hiyerarşik yöntemlerden biri olan k-en yakın komşuluk yöntemi ve hiyerarşik olmayan yöntemlerden biri olan k-ortalamalar yöntemleri ile kümelenmesi sağlanmıştır. Ardından Kaba Küme Teorisi ile değişkenlere ait veriler kullanılarak başarıya dair karar kuralları oluşturulmuştur. Sonuç olarak, başarıyı etkileyebileceği düşünülen değişkenler ile oluşturulan kümelemeler ve elde edilen karar kuralları ile Türkiye'nin başarısını artırması için nasıl bir yol izleyebileceği yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Education; it is a phenomenon that is indispensable and has no alternative for individuals, societies and states. A quality and prosperous life is only possible with good education that states provide to individuals. Education is a fundamental concept for the strength of the basic structure that sustains society and for transferring its values to the next generation. It is important to measure the quality of education that states and nations provide to their citizens. Many measurement tools have been developed to measure the quality of education provided. One of these measurement tools is the Program for International Student Assessment (PISA). Thanks to the Program for International Student Assessment (PISA), which was started to be implemented in three-year periods by the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), the first of which was in 2000, the participating countries; they gain information about their status in areas such as social and gender equality, school structures, education quality and standards, teacher profile, teacher education and professional development, individuals' interests and abilities, socio-economic levels within the family and geographical location. Thanks to these features, PISA determines the basic goals that countries should achieve in order to optimize their education systems. Thus, countries compete by taking these suggestions into account in order to get the best efficiency and increase the success in their education systems. In this thesis study, the PISA 2018 application, prepared by the OECD, consisting of 37 countries, including Turkey, is used to measure the literacy levels of the 15-year-old students of the participating countries in the fields of mathematics, science and reading, as well as to examine the quality of education and the social factors of the countries; by considering the scores and data in the field of mathematical literacy, the success of 37 OECD countries in the field of mathematics in this application and especially Turkey's place among these countries were examined. For this purpose, with the data obtained from the OECD official website, countries were first clustered using the k-nearest neighbor method, one of the hierarchical clustering analysis methods, and the k-means methods, one of the non-hierarchical methods. Then, decision rules for success were created using Rough Set Theory and data on variables. As a result, it has been interpreted how Turkey can follow a path to increase its success with the clusters created with the variables thought to affect success and the decision rules obtained.

Benzer Tezler

  1. Kaba kümeler teorisi ve trafik kazaları üzerine uygulaması

    Rough set theory and an application on traffic accidents

    CANER ERDEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATİH TÜYSÜZ

  2. Gizliliği korunmuş ortak filtreleme yöntemlerinin doğruluğunun kaba kümeler teorisi ile iyileştirilmesi

    Improving accuracy of privacy-preserving collaborative filtering methods by rough sets theory

    ADEM ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN KALELİ

  3. Genelleştirilmiş bulanık esnek kümenin sınıf uygulaması

    Class application of generalised fuzzy soft set

    AYŞENUR KESİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM ALİ ERSOY

  4. Kaba kümeler teorisi yardımı ile büyük veri topluluklarının analizi

    Analysis of huge data volumes with rough sets theory

    SEDAT TELÇEKEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BABANLI

  5. Yakın kümelerin topolojisi üzerine

    Topology of near sets

    SEDAT ÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    MatematikSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ATMACA