Yükseköğretimde öğrencilerin okulu bırakma nedenlerinin veri madenciliği yöntemleri kullanılarak incelenmesi
Investigation of students' dropout reasons in higher education using data mining methods
- Tez No: 940831
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, Psikoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Son yıllarda yükseköğretim, bireylerin değişen dünya koşullarına uyum sağlaması ve doğru kariyer yolunu bulması açısından kaçınılmaz bir gereklilik hâline gelmiştir. Bu artan talep hem ulusal hem de uluslararası düzeyde üniversite terk oranlarını önemli bir sorun olarak gündeme taşımıştır. Üniversite sayısı ve kontenjanlar arttıkça okulu bırakma oranı da yükselmiş, bu durum risk altındaki öğrenciler için önleyici politikaların geliştirilmesini ve gerekli tedbirlerin alınmasını zorunlu kılmıştır. Bu tezin amacı, yükseköğretim düzeyinde öğrencilerin okulu bırakma olgusunu veri madenciliği yöntemleriyle analiz ederek bırakma nedenlerini belirlemek ve elde edilen bulgular doğrultusunda politika ve uygulama önerileri sunmaktır. Bu çalışma, 2022-2023 eğitim-öğretim döneminde Türkiye genelindeki 72 üniversiteden iradi örnekleme yöntemiyle çevrimiçi toplanan verilerle gerçekleştirilmiştir. Toplam 396 öğrenciden demografik bilgiler ile üniversite öncesi, üniversite dönemi ve sonrası süreçleri kapsayan bilgiler elde edilmiştir. Veri madenciliği sürecinde karar ağaçları, destek vektör makineleri (SVM) ve lojistik regresyon algoritmaları kullanılarak öğrencilerin okulu bırakma durumları tahmin edilmiştir. Veri setinin dengesizliği göz önüne alındığında, alt ve üst örnekleme yöntemleri ile sentetik veri setleri oluşturulmuş, ayrıca normalizasyon işlemi uygulanmıştır. OCSWM ve C5.0 algoritmaları, yüksek doğruluk oranları ile başarılı sonuçlar vermiştir. Bu sonuçlara dayanarak, veri madenciliği analizleriyle daha detaylı incelemeler yapılmış ve risk faktörlerinin belirlenmesi sağlanmıştır. Analizler, öğrencilerin ilgi ve yeteneklerine uygun olmayan bölümlere yerleşmeleri, maddi yetersizlik, ekonomik nedenlerle çalışma zorunluluğu, iş bulma kaygısı ve barınma sorunlarının önemli risk faktörleri olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, ebeveyn eğitim düzeyi ile aile ve arkadaş desteği de öğrencilerin okulu bırakma kararında etkili olmuştur. Bu bağlamda çalışma, öğrenci destek mekanizmalarının güçlendirilmesi ve risk grubundaki bireylerin erken belirlenmesine katkı sunmayı hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, higher education has become an inevitable necessity for individuals to adapt to changing global conditions and find the right career path. This increasing demand has brought university dropout rates to the forefront as a significant issue, both at national and international levels. As the number of universities and student quotas increase, the dropout rate has also risen, making it mandatory to develop preventive policies and take necessary measures for at-risk students. The aim of this thesis is to analyze the phenomenon of university dropout at the higher education level using data mining methods to identify the reasons for dropout and provide policy and implementation recommendations based on the findings. This study was conducted using data collected online from 72 universities across Turkey during the 2022-2023 academic year, using a voluntary sampling method. Data were obtained from 396 students, including demographic information and details about pre-university, university, and post-university processes. In the data mining process, decision trees, support vector machines (SVM), and logistic regression algorithms were used to predict students' dropout statuses. Considering the imbalance in the dataset, synthetic datasets were created using under sampling and oversampling methods, and normalization was applied. The OCSWM and C5.0 algorithms produced the most accurate results. Based on these results, further detailed analysis was conducted using data mining techniques, which helped identify risk factors. The analysis revealed that students' enrollment in programs not suitable for their interests and abilities, financial insufficiency, the necessity to work due to economic reasons, concerns about finding a job, and accommodation problems were significant risk factors. Additionally, parental education levels and support from family and friends were found to influence students' decisions to drop out of school. In this context, the study aims to contribute to the strengthening of student support mechanisms and the early identification of individuals in risk groups.
Benzer Tezler
- Üniversite sınavını kazanamayan özel dershane öğrencilerinin ortak özellikleri ve özel dershanelerin bu öğrencilere ÖSS'deki puan getirisi
The Common features the students who couldnt pass university entrance exam and the use special course to these studentsas mark (in Kayseri example)
AHMET ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Eğitim ve ÖğretimErciyes ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ARSLAN
- Yabancı diller yüksek okulu hazırlık bölümü öğrencilerinin yükseköğretimde hizmet kalitesi ve üniversiteye güven algıları
Perceptions of students in school of foreign languages preparatory department of service quality and trust in higher education
YEŞİM ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimAbant İzzet Baysal ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKAN ARGON
- Qualities of effective EFL teachers at higher education level: Student and teacher perspectives
Yükseköğretimde etkili İngilizce öğretmeninin özellikleri: Öğretmen ve öğrencilerin bakış açılarından
ELİFCAN ATA KIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PERİHAN SAVAŞ
- Cumhuriyet Üniversitesi Yabancı Diller Yüksekokulu yabancı dil İngilizce II dersi öğretim programı hakkında öğretim elemanı ve öğrenci görüşleri
The views of instructors and students on Cumhuriyet University School of Foreign Languages English II course curriculum
RIZA ÖZUTKU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimErciyes ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA GÜÇLÜ