Ortaokul öğrencilerinin dijital oyun bağımlılıklarının sınıflandırılmasında veri madenciliği yöntemlerinin kullanılması
Use of data mining methods in the classification of digital game addictions of secondary school students
- Tez No: 918212
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA SERKAN ABDÜSSELAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 157
Özet
Hayatımızın her alanında var olan dijital teknolojileri kullanmak geçmiş dönemde bir ihtiyaç olarak düşünülse de artık bir gereklilik olarak hayatımıza girdiği görülmektedir. Bu gerekliliği çok basit işlemlerde bile kullanma isteği zamanla yerini problematik bir boyuta taşıyabilmektedir. Her yaştan bireyin yaşamını büyük ölçüde kolaylaştıran dijital teknolojiler, kontrollü, bilinçli ve düzenli bir şekilde kullanılmadığında bağımlılığa yol açabilmektedir. Bu araştırmanın amacı, ortaokul öğrencilerinin dijital oyun bağımlılığı durumlarının veri madenciliği yöntemleri ile sınıflandırılmasıdır. Dijital oyun bağımlılığı için alanyazı incelenerek bağımlılığı etkileyen faktörlerin neler olduğu belirlenmiştir. Alanyazında belirlenen faktörler dikkate alınarak,“Öğrencilerin Sosyodemografik Özellikleri ile Dijital Oyun Bağımlılığını Etkileyen Değişkenler Anketi”(SODİBA) geliştirilmiş ve çocukların dijital oyun oynama davranışlarını değerlendirmek amacıyla“Dijital Oyun Bağımlılığı Ölçeği”(DOBÖ) uygulanmıştır. İlişkisel tarama modeli ile yürütülen bu çalışma grubunu 2023-2024 eğitim öğretim yılında Giresun ilinde bulunan 5.,6., 7. ve 8. Sınıflarda öğrenim gören 764 ortaokul öğrencisinden oluşturmaktadır. Veri analizi kısmında veri madenciliği tahmin modellerinden karar ağaçları, diskriminant analizi, lojistik regresyon, Navie Bayes, destek vektör makinesi, K-en yakın komşu, topluluk sınıflandırıcıları ve yapay sinir ağları algoritmaları tercih edilmiştir. Elde edilen veriler ile bağımlılık düzeylerinin değişkenlere göre sınıflandırılmasında lojistik regresyon ve yapay sinir ağları yöntemleri ile sınıflandırma oranlarından faydalanarak karşılaştırmak amaçlanmıştır. Anket ve ölçekten toplanan veriler MATLAB R2023b programında analiz edilmiştir. Dijital oyun bağımlılığını etkileyen en önemli öznitelikler MRMR yöntemiyle belirlenmiştir. Veri Madenciliği ile sınıflandırıcı birçok model oluşturulmuş ve bunlarla ilgili Karışıklık Matrisleri ve ROC Eğrilerine göre edinilen bulgular sonucunda belirlenen öznitelikler ile dijital oyun bağımlısı olmayanların sınıflandırılması makul düzeyde gerçekleşmiş olup, dijital oyun bağımlısı olan öğrencilerin sınıflandırmasında zayıf düzeyde kalmıştır. Lojistik Regresyon analizi ile amaçlanan modele ilişkin en iyi sınıflandırma oranı %71,6, Yapay Sinir Ağları analizi ile en iyi model oranı ise %69,6 olarak bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
Although using digital technologies that exist in every area of our lives was considered a need in the past, it is now seen that it has entered our lives as a necessity. The desire to use this requirement even in very simple operations can take its place to a problematic dimension over time. Digital technologies, which greatly facilitate the lives of individuals of all ages, can lead to addiction when not used in a controlled, conscious and orderly manner. The aim of this research is to classificate the digital game addiction status of secondary school students with data mining methods. By examining the field article for digital game addiction, It has been determined which factors are affecting addiction By Taking into account the factors determined in Literarture,“Sociodemographic Characteristics of the Students and the Variables Affecting the Digital Game Addiction Survey”(SCSS) was developed and the“Digital Game Addiction Scale”(DGAS) was applied in order to evaluate the digital gaming behavior of children. In the data analysis section, decision trees, discrininant analysis, logistics regression, Navie Bayes, support vector machine, K-nearest neighbor, community classifiers and artificial neural networks algorithms were preferred from data mining prediction models. With the data obtained, it was aimed to compare the classification of addiction levels according to variables by using logistic regression and artificial neural network methods and classification rates. This study group, which is carried out with the relational screening model, consists of 764 secondary school students from 5th, 6th, 7th and 8th grade students in city of Giresun in the 2023-2024 academic year. The data collected from the survey and scale were analyzed in MATLAB R2023b program. The most important attributes affecting digital game addiction were determined by MRMR method. Many classifier models were created with Data Mining and the classification of non-digital game addicts with the attributes determined as a result of the findings obtained according to the Confusion Matrix and ROC Curves related to them was realized at a reasonable level, but it remained at a weak level in the classification of students addicted to digital games.The best classification rate for the intended model with Logistic Regression analysis was found to be 71.6%, and the best model rate with Artificial Neural Networks analysis was found to be 69.6%.
Benzer Tezler
- Ortaokul öğrencilerinin dijital oyun bağımlılıklarının akademik güdülenme ve akademik erteleme davranışlarına etkisi
The effect of digital game addictions on academic motivation and academic procrastination behaviours of secondary school students
MERVE DORUK ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimAtatürk ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZU GÜLBAHÇE
- Ortaokul öğrencilerinin dijital oyun bağımlılıklarının dijital oyun oynama motivasyonu ve akademik erteleme davranışı ile ilişkisi
The relationship between mıddle school students' digital game addictions, digital game playing motivation, and academic procrastination behavior
GÜRKAN ÜRKMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimKırşehir Ahi Evran ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF ZİYA OLPAK
- Ortaokul öğrencilerinin dijital oyun bağımlılığı ve sosyal eğilimleri
Secondary school students' digital game addiction and social tendency
MELTEM ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimMersin ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET TAHİR KARABOĞA
- Ortaokul öğrencilerinin dijital oyun oynama motivasyon düzeyleri ile oyun bağımlılık düzeylerinin incelenmesi
A study of secondary school students' motivation level of playing digital games and their game addiction levels
MERVE EKİNCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM CANAN GÜNGÖREN
- Bilim ve sanat merkezlerindeki ortaokul öğrencilerinin dijital oyun bağımlılıklarının incelenmesi
Investigation of digital game addictions of middle school students in science and art centers
FIRAT MUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimDicle ÜniversitesiEğitim Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL KİNAY