Enhancing student retention: A predictive study on dropout rates and remedial strategies
Öğrenci tutulmasını artırmak: Terk oranları ve telafi stratejileri üzerine öngörücü bir çalışma
- Tez No: 975710
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. GİZEM TEMELCAN ERGENECOSAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Beykoz Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Eğitim, öğrencilerin ve kurumların dünya çapında okulu bırakmasının bir endişe kaynağı olduğu ekonomik ve sosyal refah için önemlidir. Bu çalışma, öğrencilerin okulu bırakmalarını ve telafi stratejilerini tahmin ederek öğrencilerin tutulmasını iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Tahmin algoritmaları, okulu bırakma olasılığı en yüksek olan zayıf akademik başarıya, demografiye ve sosyal davranışa sahip öğrencileri belirleyebilir. Bu çalışmada, makine öğrenimi teknikleri, öğrencilerin erken aşamalarda okulu bırakmasını veya tutmasını analiz etmek için tahmini bir model oluşturmak için kullanılmıştır. Notlar, kayıt yaşı, alınan küfürler, onaylanan dersler, cinsiyet, öğrenim ücreti durumu, sınıf süresi vb. gibi temel özellikler, Random Forest sınıflandırıcısı ve korelasyon analizi kullanılarak değerlendirilir ve analiz edilir. Çalışmanın bulguları kurumsal sorunların, sosyoekonomik faktörlerin, akademik zorlukların, kişisel ve psikolojik faktörlerin terk oranları üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Çıktı, kurumda kalma veya kurumdan ayrılma olasılığı yüksek öğrencileri, tutma stratejilerini yapılandırmak ve artırmak için yardımcı olabilecek veri odaklı bir tahmin modeliyle göstermektedir. Bu tez yalnızca tutma stratejilerini şekillendirmeye yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda danışmanlar, idareciler ve politika yapıcılar için farklı ekonomik, sosyal, eğitimsel ve psikolojik geçmişlere sahip öğrenciler için şekillendirilebilecek böyle bir eğitim yapısını uygulayarak bir destek mekanizması oluşturmak için ayrıntılı analiz sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
Education is important for economic and social well-being where dropout is a concern for students and institutions worldwide. This thesis seeks to improve students' retention by predicting the students' dropouts and remedial strategies. Prediction algorithms can identify students with poor academic achievement, demographics, and social conduct who are most likely to drop out. In this thesis, the machine learning techniques are used to build a predictive model to analyze dropout or retention of the students at early stages. Key features like grades, age of enrollment, courses taken, courses approved, gender, tuition fees status, class duration etc. are evaluated and analyzed using Random Forest classifier and correlation analysis. The findings of the thesis show that institutional issues, socio-economic factors, academic challenges, personal and psychological factors have a significant impact on dropout rates. The output shows the students who are likely to be retained or dropped out from the institution with a data-driven predictive model that can be helpful to structure and increase strategies for retention. This thesis not only helps in shaping retention strategies but also can provide detailed analysis for advisors, administrations and policy makers to create a support mechanism by applying such educational structure that can be shaped for students having different economical, social, educational and psychological backgrounds.
Benzer Tezler
- Tüm fiziksel tepki-hikaye anlatımının genç öğrencilerin kelime becerileri üzerindeki etkisi
The effects of total physical response-storytelling on young learners' vocabulary skills
HİLAL KIRMEMİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA SERKAN ÖZTÜRK
- Investigating the effectiveness of ai-based computer games versus traditional games in vocabulary retention among middle school EFL learners
Ortaokul ingilizce öğrencilerinde kelime bilgisini kalıcı hale getirmede yapay zeka tabanlı oyunların ve geleneksel oyunların etkinliğinin karşılaştırılması
HÜDAİ YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Eğitim ve Öğretimİstanbul Aydın ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EYYÜP YAŞAR KÜRÜM
- Türkçenin yabancı dil olarak öğretiminde sözcüksel yaklaşım:“al-”örneği için bir uygulama
Lexical approach in teaching turkish as a foreign language: The implementation of the verb“al-”
HÜLYA KATANALP BİROĞUL
Doktora
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAK ÜMİT BOZKURT
- Türkçenin yabancı bir dil olarak öğretiminde zekâ oyunlarının sözcük öğrenmeye etkisi
The effect of intelligence games on vocabulary learning in teaching Turkish as a foreign language
DİNÇER BEKTAŞ
Doktora
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ BASKIN
- Hemşirelik öğrencilerine senaryo temelli simülasyon uygulaması ile verilen ventilatör ilişkili pnömoni önlem eğitiminin etkinliğinin belirlenmesi: Randomize kontrollü çalışma
Determination of the effectiveness of ventilator-associated pneumonia prevention training given to nursing students with scenario-based simulation application: A randomized controlled trial
BEYZA ÇELİK YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
HemşirelikEge Üniversitesiİç Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASİYE AKYOL