Yüksek Öğretimde Yapay Zeka Destekli Akademik Performans Analizi
Artificial intelligence-assisted academic performance analysis in higher education
- Tez No: 979681
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ PAŞAOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Artificial intelligence and machine learning course, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Rumeli Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- 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
- 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
- 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
- Fen bilgisi eğitiminde yapay zekâya dayalı Chatbotların uygulanması ve değerlendirilmesi
Implementation and evaluation of Chatbots based on artificial intelligence in science education
TÜLİN HÜNDÜR
- 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
- 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
