Geri Dön

Yüksek Öğretimde Yapay Zeka Destekli Akademik Performans Analizi

Artificial intelligence-assisted academic performance analysis in higher education

PDF İndir

  1. Tez No: 979681
  2. Yazar: AYSEL AKBEL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ PAŞAOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Artificial intelligence and machine learning course, Human-artificial intelligence interaction
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Rumeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, üniversite öğrencilerinin akademik başarı düzeylerini tahmin etmek amacıyla klasik makine öğrenmesi algoritmaları ile otomatikleştirilmiş makine öğrenmesi (AutoML) yaklaşımlarının karşılaştırmalı analizini sunmaktadır. İstanbul Rumeli Üniversitesi'nden 2019–2024 yılları arasında toplanan öğrenci not verileri kullanılarak; Random Forest, SVM, KNN, AdaBoost, Lineer Regresyon gibi klasik yöntemlerle oluşturulan modeller, Amazon destekli AutoGluon AutoML platformuyla geliştirilen modellerle doğruluk, hata metrikleri ve genellenebilirlik açısından değerlendirilmiştir. Ayrıca GAN mimarisi ile sentetik veri üretimi yapılmış ve model başarımı artırılmıştır. Elde edilen bulgulara göre AutoGluon çerçevesinde oluşturulan ensemble model %96.56 doğruluk oranı ile klasik yöntemlerden üstün performans göstermiştir. Sonuçlar, eğitimde erken uyarı sistemleri ve bireyselleştirilmiş müdahaleler için AutoML'nin yüksek potansiyele sahip olduğunu ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

This study presents a comparative analysis of traditional machine learning algorithms and automated machine learning (AutoML) approaches in predicting university students' academic performance. Using academic records collected from Istanbul Rumeli University between 2019 and 2024, models were developed based on classical algorithms such as Random Forest, SVM, KNN, AdaBoost, and Linear Regression, and were compared with models built using the AutoML platform AutoGluon, supported by Amazon. The models were evaluated based on accuracy, error metrics, and generalizability. Additionally, Generative Adversarial Networks (GAN) were utilized to generate synthetic data, enhancing model performance. The findings demonstrate that the ensemble model developed within the AutoGluon framework achieved the highest accuracy rate of 96.56%, significantly outperforming traditional approaches.According to these results, AUTOML systems have high potential to provide early invention strategies and personalized support mechanism in educational environments

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1000438

    Yapay zekâ destekli öğrenme ortamlarının üniversite öğrencilerinin akademik başarı, öz-yeterlik ve öğrenci bağlılık düzeyleri üzerindeki etkisi

    The effect of artificial intelligence-supported learning environments on university students' academic achievement, self-efficacy and student engagement levels

    BÜŞRA KULA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Yönetim Bilişim SistemleriBartın Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMMÜHAN AVCI

  2. Tez No

    1014775

    Almanca öğreniminde ChatGPT ve Gemini kullanımının CEFR ölçütlerine göre okuma ve yazma becerilerine uygunluğunun analizi

    Evaluating ChatGPT and Gemini in German language learning: A Cefr-based analysis of reading and writing skills

    MUSTAFA DURMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Alman Dili ve EdebiyatıGazi Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYLİN SEYMEN

  3. Tez No

    988055

    Fen bilgisi eğitiminde yapay zekâya dayalı Chatbotların uygulanması ve değerlendirilmesi

    Implementation and evaluation of Chatbots based on artificial intelligence in science education

    TÜLİN HÜNDÜR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Eğitim ve ÖğretimOrdu Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL TAŞ

  4. Tez No

    1011530

    Yapay zekâ destekli büyük dil modellerinin inşaat mühendisliği eğitimindeki yeterliliğinin irdelenmesi: Chatgpt örneği üzerinden öğrenci performanslarının, yanıt tutarlılığının ve istem mühendisliği tekniklerinin karşılaştırmalı analizi

    Evaluation of the competence of artificial intelligence–powered large language models in civil engineering education: A comparative analysis of student performance, response consistency and prompt engineering techniques using Chatgpt as a case study

    SİMGE DURGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İnşaat MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OLCAY GENÇ

  5. Tez No

    958612

    Açık ve uzaktan öğrenme destek hizmetlerinde sohbet robotu kullanımının incelenmesi: Bir karma yöntem araştırması

    Investigating the use of chatbot in open and distance learning support services: A mixed method research

    YASİN KAVRUK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Eğitim ve ÖğretimAnadolu Üniversitesi

    Uzaktan Öğretim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN UÇAR

Geri Dön