7. sınıf öğrencilerinin yazma başarısını etkileyen değişkenlerin makine öğrenmesi yöntemleriyle incelenmesi
Investigation of variables affecting writing achievement of 7th grade students using machine learning methods
- Tez No: 989112
- Danışmanlar: PROF. DR. CELAL DEHA DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Yazma Başarısı, Makine Öğrenmesi, Karar Ağacı, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri, 7. Sınıf Öğrencileri, Makine öğrenmesi yöntemleri, Yazma becerisi, Ölçme ve değerlendirme, Writing Achievement, Machine Learning, Decision Trees (CART), Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM), 7th Grade Students, Machine learning methods, Writing success, Writing skills
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmanın temel amacı, 7. sınıf öğrencilerinin yazma başarıları ile bilişsel, duyuşsal ve çevresel değişkenler arasındaki ilişkiyi çok boyutlu bir yaklaşımla incelemektir. Araştırmada; okuma başarısı, başarma güdüsü, okuma ve yazma öz yeterliği, öğrenme motivasyonu, kararlılık, Türkçe dersi başarı notu ve okul aidiyeti gibi değişkenlerin yazma başarısı üzerindeki etkileri belirlenmiş ve bu değişkenlere dayalı tahminleme yapan makine öğrenmesi algoritmalarının (Karar Ağacı-CART, Random Forest-RF ve Destek Vektör Makineleri-SVM) performansları karşılaştırılmıştır. Araştırma, yordayıcı ilişkisel tarama modeline göre desenlenmiştir. Çalışma grubunu, Mersin iline bağlı altı ilçedeki 14 devlet ortaokulunda öğrenim gören, 464 7. sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Veri toplama sürecinde, bağımlı değişken olan yazma başarısı puanını ölçmek için mektup türünde bir yazma görevi ve Analitik Dereceli Puanlama Anahtarı (DPA) kullanılmıştır. Yordayıcı değişkenler ise kişisel bilgi formu ve ilgili ölçekler aracılığıyla toplanmıştır. Verilerin analizi, R programlama dili kullanılarak gerçekleştirilmiş; modellerin tahmin performansları; Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error-MAE), Ortalama Kare Hata (Mean Squared Error-MSE), Kök Ortalama Kare Hata (Root Mean Squared Error-RMSE) ve Determinasyon Katsayısı (Coefficient of Determination-R²) metrikleri üzerinden değerlendirilmiştir. Araştırma bulgularına göre; kurulan modeller arasında Destek Vektör Makineleri (SVM), tahmin gücü en yüksek yöntem olmuştur. Random Forest modeli de SVM'ye oldukça yakın bir performans sergilemiştir. Değişken önem analizlerinde, her üç algoritmanın da (CART, RF, SVM) uzlaştığı en güçlü ve birincil yordayıcı değişkenin Türkçe dersi başarı notu olduğu saptanmıştır. Bunu ikinci sırada okuma başarı puanı takip etmektedir. Modellerin yapısal farklılıklarına bağlı olarak; SVM modelinde çalışma odası gibi fiziksel ortam değişkenleri, Random Forest modelinde öğrenme motivasyonu, Karar Ağacı modelinde ise evdeki kitap sayısı destekleyici değişkenler olarak öne çıkmıştır. Özellikle Karar Ağacı analizi, yazma başarısının hiyerarşik bir yapı sergilediğini ortaya koymuştur. Başarının temelini akademik yetkinlikler oluştururken; öğrenme motivasyonu ve okuma tutumu gibi duyuşsal özelliklerin, akademik altyapısı sağlam olan yüksek başarılı öğrencilerde başarıyı yükselten ayırt edici faktörler olduğu belirlenmiştir. Buna karşın akademik başarısı düşük grupta anne eğitim durumu gibi sosyo-ekonomik faktörlerin daha belirleyici olduğu görülmüştür. Sonuç olarak, 7. sınıf öğrencilerinin yazma başarısının öncelikle akademik birikimlerini yansıtan Türkçe dersi başarı notu ve okuma başarı puanı tarafından şekillendiği; ancak bu temel üzerine kurulan başarının, motivasyon, tutum gibi duyuşsal özellikler ve kitap sayısı gibi çevresel olanaklarla desteklenen çok boyutlu bir yapısı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
The primary purpose of this study is to examine the relationship between the writing achievement of 7th-grade students and cognitive, affective, and environmental variables through a multidimensional approach. The study determined the effects of variables—such as reading achievement, achievement motivation, reading and writing self-efficacy, learning motivation, grit, Turkish course grade, and school belonging—on writing achievement. Furthermore, the predictive performances of machine learning algorithms (Decision Tree-CART, Random Forest-RF, and Support Vector Machines-SVM) based on these variables were compared. The research was designed according to the predictive correlational survey model. The study group consists of 464 7th-grade students attending 14 public middle schools in six districts of Mersin province. In the data collection process, a letter-writing task and an Analytic Rubric were used to measure the writing achievement score, which serves as the outcome variable. Predictor variables were collected via a personal information form and relevant scales. Data analysis was performed using the R programming language; model predictive performances were evaluated using Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), and Coefficient of Determination (R²) metrics. According to the research findings, among the established models, Support Vector Machines (SVM) demonstrated the highest predictive power. The Random Forest model also exhibited a performance very close to that of SVM. In variable importance analyses, it was determined that the Turkish course grade was the strongest and primary predictor agreed upon by all three algorithms (CART, RF, SVM). This was followed by the reading achievement score in the second rank. Depending on the structural differences of the models, physical environment variables such as having a study room in the SVM model, learning motivation in the Random Forest model, and the number of books at home in the Decision Tree model emerged as supportive variables. In particular, the Decision Tree analysis revealed that writing achievement exhibits a hierarchical structure. It was determined that while academic competencies form the basis of achievement, affective traits such as learning motivation and reading attitude act as discriminating factors that enhance success in high-achieving students with a solid academic background. Conversely, in the group with low academic achievement, socio-economic factors such as maternal education level were observed to be more determinant. Consequently, it was concluded that 7th-grade students' writing achievement is primarily shaped by the Turkish course grade and reading achievement score, which reflect their academic accumulation; however, the success built upon this foundation has a multidimensional structure supported by affective traits like motivation and attitude, as well as environmental opportunities such as the number of books.
Benzer Tezler
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Güzelbahçe İMKB Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi öğrencilerinde sağlık davranışları
Health behaviours of Guzelbahce IMKB vocational and Technical Anatolian High School students
IŞIK TOP
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Halk SağlığıDokuz Eylül ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN ÜNAL
- Manisa'da bir merkez ilçede ilköğretim 5. ve 7. sınıf öğrencilerinde akran zorbalığı ve etkileyen faktörler
PEER bullying and influencing factors among 5th and 7th grade elementary school students in a central district in Manisa
DAMLA AKMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Halk SağlığıManisa Celal Bayar ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEYHAN CENGİZ ÖZYURT
- İletişim becerileri konusunda ebeveynlere verilen eğitimin iletişim çatışmalarına girme eğilimi üzerindeki etkisi
Başlık çevirisi yok
A. ZEYNEP IŞIK
- İlköğretim 6-7-8.sınıflarda matematik öğretiminde başarıya etki eden etmenler
The factors that effect the succes of mathematics education of 6th, 7th, 8th grades in primary schools
SELMA TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
MatematikYüzüncü Yıl ÜniversitesiOrtaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM SAVAŞ