Lise matematik sınavı sırasında kayıtlanan fizyolojik parametrelerin makine öğrenme algoritmalarıyla sınıflandırılarak soru zorluğunun kıyaslanması
Classification of physiological parameters recorded during high school mathematics exam with machine learning algorithms and comparison of question difficulty
- Tez No: 921741
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMET SERDAR BAŞÇIL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mühendislik Bilimleri, Mathematics, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Eğitim sistemindeki ölçme ve değerlendirme yöntemleri çoğunlukla geleneksel değerlendirme yöntemleri ile yapılmaktadır. Eğitim sisteminde ölçme ve değerlendirmeyi iyileştirme yönünde bir boşluk bulunmaktadır. Bu çalışmada, lise öğrencilerine uygulanan matematik sınavının başarı oranlarının, fizyolojik parametreler ile bağlantısı ve bu parametrelerin birbirleri ile olan etkileri karşılaştırılarak araştırılmış ve bu sınavın uygulanabilirliği için öğretmenlere destek sağlanmak istenmektedir. Öğrencilerden matematik sınavı sırasında kaydedilen fizyolojik parametreler (SpO2, Nabız, Vücut Sıcaklığı, Solunum Sayısı, Sıvı Tepkisi ve Dolaşım Hızı) kullanılarak test sonuçları makine öğrenmesi algoritmalarıyla sınıflandırılmıştır. Soruların zorluk derecesini karşılaştırarak testlerin uygulanabilirliği konusunda öğretmenlere destek sağlanması amaçlanmıştır. Çalışmada 109 öğrencinin fizyolojik bilgileri Masimo Rad-G cihazı ve termometre yardımıyla toplanmıştır. Her öğrenciye 5 soru sorulmuş ve bu soruların her biri için 30 saniyelik veri kaydedilmiştir. Ölçme aracının değerlendirmesi kolay, normal ve zor olmak üzere üç eşit aşamada yapılmıştır. Bu aşamada öğretmenin belirttiği değerlendirme sonrası elde edilen sonuçlar, sınıflandırma sonrası elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Çalışma sırasında iki farklı grupta sınav sorusu üç farklı kademedeki öğrencilere yöneltilmiştir. Sonuç olarak, Karar Ağacı, KNN ve SVM sınıflandırıcıları ile kayıtlanmış olan fizyolojik parametreler, sorular, gruplar ve sınıflar bazında ayrı ayrı sınıflandırılmıştır. Ayrıca sınıflandırma doğruluklarının güvenilirliğinin artırılması için k-katmanlı çapraz doğrulama (k=10) tekniği kullanılmıştır. Soruların sınıflandırılmasında, %100-%99,5 aralığında üstün bir sınıflandırma başarısına, gruplar bazında da %99,4-%96,9 aralığında oldukça yüksek bir başarı oranına ve sınıflar bazında %98,1-%72,6 aralığında yüksek bir başarıya ulaşılmıştır. Elde edilen sonuçlar istatistiki bilgilere dayalı geleneksel ölçme ve değerlendirme yöntemleri ile kıyaslamalı olarak sunulmuştur. Makine öğrenme algoritmaları ve fizyolojik parametreler kullanılması, eğitimdeki geleneksel ölçme ve değerlendirme yöntemlerine ek olarak, öğrencilerin zorlanma durumları ile ilgili öğretmenler için anlamlı bilgiler sunmaktadır. Bu çalışma, literatürde bir ilk olarak katkı sağlamaktadır. Ayrıca, çalışma ile sınav sorularını, öğrenci gruplarını ve sınıf kademelerini daha doğru bir şekilde değerlendirilmesi ve eğitim kalitesinin artırabileceği ön görülmektedir.
Özet (Çeviri)
Measurement and evaluation methods in the education system are mostly done with traditional evaluation methods. There is a gap in the education system towards improving measurement and evaluation. In this study, the success rates of the mathematics exam applied to high school students were investigated by comparing the physiological parameters and the effects of these parameters with each other, and it is aimed to provide support to teachers for the applicability of this exam. The physiological parameters recorded from students during the mathematics exam (SpO2, Pulse, Body Temperature, Respiratory Rate, Fluid Response and Circulatory Rate) were used to classify the test results with machine learning algorithms. It is aimed to support teachers for the applicability of the tests by comparing the difficulty level of the questions. In the study, physiological information of 109 students was collected with the help of Masimo Rad-G device and thermometer. 5 questions were asked to each student and 30 seconds of data were recorded for each of these questions. The evaluation of the measurement tool was made in three equal stages as easy, normal and difficult. In this stage, the results obtained after the evaluation specified by the teacher were compared with the results obtained after the classification. During the study, the exam questions were directed to students at three different levels in two different groups. As a result, physiological parameters recorded with Decision Tree, KNN and SVM classifiers were classified separately based on questions, groups and classes. In addition, k-layer cross-validation (k=10) technique was used to increase the reliability of the classification accuracies. In the classification of the questions, a superior classification success in the range of 100%-99.5%, a very high success rate in the range of 99.4%-96.9% in groups and a high success rate in the range of 98.1%-72.6% in classes was achieved. The results obtained are presented comparatively with traditional measurement and evaluation methods based on statistical information. The use of machine learning algorithms and physiological parameters, in addition to traditional measurement and evaluation methods in education, provides meaningful information for teachers about the difficulty levels of students. This study contributes to the literature as a first. In addition, it is anticipated that the study will evaluate exam questions, student groups and class levels more accurately and increase the quality of education.
Benzer Tezler
- Lise son sınıf öğrencilerinin yetenek ve il gilerine uygun meslek tercihleri yapmalarında mesleki rehberlik uygulamalarının etkinliğinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
BÜNYAMİN ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ZAFER GÖKÇAKAN
- Liselerde matematik puanının fen, türkçe ve sosyal puanları arasındaki ilişkileri
Relations between mathematics scores and science, Turkish and social scores in lycees
ASLI YAKICI
- Orta Öğretim Kurumları Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Sınavı'nın yordama geçerliğine ilişkin bir araştırma
A research on the predicitve validity of the Secondary School Institutions Student Selection and Placement Test
İSMAİL KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiÖlçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMER KUTLU
- Ortaöğretim, ÖSS ve İngilizce yeterlik sınavı başarıları arasındaki ilişkiler ve bu değişkenleri etkileyen faktörler
The relations among high school success, the scores of the student selection exam for university and the scores of English proficiency exam and yhe factors that affect these variables
EBRU ÇUHACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAHATTİN GELBAL
- Lise öğrencilerinin geometri başarıları ile öğretim duygu iklimi arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between high school students' geometry achievement and teaching emotional climate
AYŞE GÜLÇİN DAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN YILMAZ KARTAL