Geri Dön

Makine öğrenmesi ile BİLSEM'de öğrenci başarısını tahmin etme

Predicting student achievement in BİLSEM exam with machine learning

PDF İndir

  1. Tez No: 889585
  2. Yazar: HAKAN ESEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SELİM BUYRUKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Bu tez, Türkiye'deki üstün yetenekli öğrencilerin belirlenmesi süreçlerinde makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımını ve etkilerini incelemektedir. Çankırı ve Ankara'daki Bilim ve Sanat Merkezleri (BİLSEM) tablet uygulamasının birinci aşamasını geçen öğrencilerin verileri kullanılarak öznitelik seçimi ve model eğitimi yapılmıştır. Bu sayede uygulamada başarılı olacak öğrencilerin tahmin edilmesi sağlanmıştır. Kullanılan 19 öznitelik seçimi ve 12 tane model eğitim algoritması arasında en çok Variance Thereshold öznitelik seçimi algoritması ile birlikte RadialSVM model geliştirme algoritması 0.67 başarı oranı ile uygulamadaki başarılı öğrencilerinin tahminini yapmıştır. Bulgular, bu algoritmaların öğrenci başarılarını tahmin etmede yüksek doğruluk oranlarına sahip olduğunu göstermektedir. Öğrencilerin bireysel başarıları, ailelerin sosyo-ekonomik durumu, ebeveynlerin eğitim düzeyi ve okulun fiziksel koşulları gibi faktörlerin öğrenci başarıları üzerinde önemli bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Böylece, BİLSEM seçim sürecinde kullanılabilecek yeni bir karar destek sistemi önerilmiştir. Önerilen sistem, öğrenci verilerinin analizi ve modelleme süreçlerinde doğruluğu artırarak seçim sürecinin daha objektif ve adil yürütülmesini sağlamaktadır. Bu sayede, üstün yetenekli öğrencilerin erken yaşta tespit edilmesi ve uygun eğitim programlarına yönlendirilmesi mümkün olacaktır.

Özet (Çeviri)

This thesis examines the use and effects of machine learning algorithms in the process of identifying gifted students in Turkey. Using data from students who passed the first stage of the tablet application at the Science and Art Centers (BİLSEM) in Çankırı and Ankara, feature selection and model training were performed. This enabled the prediction of students who would be successful in the application. Among the 19 feature selection algorithms and 12 model training algorithms used, the combination of the Variance Threshold feature selection algorithm and the RadialSVM model development algorithm achieved a success rate of 0.67 in predicting successful students in the application. The findings indicate that these algorithms have high accuracy rates in predicting student success. Factors such as individual student achievements, the socio-economic status of families, parents' education levels, and the physical conditions of the school were found to have a significant impact on student success. Thus, a new decision support system that can be used in the BİLSEM selection process is proposed. The proposed system ensures a more objective and fair selection process by increasing accuracy in the analysis and modeling of student data. This way, it will be possible to identify gifted students at an early age and direct them to appropriate educational programs.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    827966

    Özel yetenekli öğrencilerin ortaokul tarih dersi öğretim programına yönelik görüşleri ve kültürel miras konuları örnekleminde özel yeteneklilere yönelik bir zenginleştirilmiş öğretim deseni geliştirilmesi

    Gifted pupils' views on the secondary school history curriculum and the development of an enriched teaching design for gifted pupils within the context of cultural heritage issue

    MEHPİKER DUMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimBursa Uludağ Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN ŞENŞEKERCİ

  2. Tez No

    870090

    Gelecek Farkındalığı Psikoeğitim Programı'nın uygulamadaki yansımaları

    Reflections of the science and art center's Future Awareness Psychoeducation Program in practice

    MUSTAFA AYDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimMersin Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIL TANRISEVEN

  3. Tez No

    855390

    Üstün yetenekli öğrencilere yönelik mühendislik tasarım sürecinin uygulanması: BİLSEM örneği

    Implementation of engineering design process for gifted students: A case of science and art centers

    MERVE ADIGÜZEL ULUTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET YILMAZ

  4. Tez No

    514226

    Bilim ve sanat merkezlerinde görev yapan müzik öğretmenlerinin karşılaştıkları sorunlar ve çözüm önerileri

    Problems of music teachers working in science and art centers and suggestions

    ARZU SATIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Güzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZÜHAL DİNÇ ALTUN

  5. Tez No

    588386

    Level and sources of anxiety affecting gifted students who attend science and art centers

    Bilim ve sanat merkezlerine devam eden üstün zekalı öğrencilerin kaygı seviyeleri ve kaynakları

    ELİFNUR YAZICI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Eğitim ve Öğretimİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİPAŞA AYAS

Geri Dön