Karar Ağacı ve Kural Tümevarımı ile Eğitsel Veri Madenciliği: SAÜ İLİTAM Örneği

Author:

Demircioğlu Diren Deniz1ORCID,Horzum Mehmet Barış2ORCID

Affiliation:

1. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ, UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ

2. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ, EĞİTİM FAKÜLTESİ, BİLGİSAYAR VE ÖĞRETİM TEKNOLOJİLERİ EĞİTİMİ BÖLÜMÜ

Abstract

Bu çalışma, karma bir lisans tamamlama programına (İLİTAM) kayıt yaptıran öğrencilerin profiline göre, öğrencinin başarılı olma ya da terk etme/başarısız olma durumlarını incelemeyi amaçlamaktadır. Ayrıca öğrenci verilerine ait değişkenlerin öznitelik ağırlıklarına göre öğrencinin başarılı olma ya da terk etme/başarısız olma durumları üzerindeki önem dereceleri de ele alınmıştır. Araştırma yöntemi olarak eğitsel veri madenciliği kapsamında kullanılan CRISP-DM süreç modelinden faydalanılmıştır. Öznitelik ağırlıkları ise bilgi kazanımı yöntemi ile tespit edilmiştir. Araştırmanın çalışma grubu Sakarya Üniversitesi (SAÜ) lisans tamamlama programına 2013-2016 yılları arasında programa giriş yapan öğrencilerden oluşmaktadır. Sistemsel kayıtlardan elde edilen veri seti öğrencinin üniversiteye giriş bilgilerini içermektedir ve buna karşılık hedef değer ise öğrencinin üniversiteden mezuniyet başarı durumları yani başarılı olma ya da terk etme/başarısız olma durumları ile oluşturmuştur. Sonuçlar hedef değere en çok etki eden parametrenin öğrencinin cinsiyeti olduğunu göstermektedir. Ayrıca en yakın komşu algoritması kullanılarak 91.30% tahmin doğruluğu oranıyla bir öğrencinin kayıt yaptırdığında sahip olduğu genel bilgilerine göre mezuniyet başarı durumlarının tahmini gerçekleştirilmiştir. Bu sayede öğrenciye yönelik planlama yapmak ve önerilerde bulunmak mümkün olacaktır. Araştırmada bulgulara yönelik sonuç ve öneriler geliştirilmiştir.

Publisher

Pamukkale University

Reference87 articles.

1. Abu Saa, A., Al-Emran, M. & Shaalan, K. (2019). Factors affecting students’ performance in higher education: a systematic review of predictive data mining techniques. Technology, Knowledge and Learning, 24(4), 567-598. https://doi.org/10.1007/s10758-019-09408-7

2. Aghalarova, S. & Keser, S. B. (2021). Önerilen Yapay Sinir Ağı Algoritması ile Ortaokul Öğrencilerin Akademik Performansının Tahmini. Veri Bilimi, 4(2), 19-32.

3. Akaslan, Y. (2020). Mahiyet, nitelik ve müfredat açısından ilitam programlarında Kur’an-ı kerim dersleri (Ondokuz Mayıs Üniversitesi Örneği). Ondokuz Mayıs Üniversitesi İlahiyat Fakültesi Dergisi, 49, 9-37. https://doi.org/10.17120/omuifd.779343

4. Akçapınar, G. (2014). Çevrimiçi öğrenme ortamındaki etkileşim verilerine göre öğrencilerin akademik performanslarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi. [Yayınlanmamış Doktora Tezi. Hacettepe Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.

5. Akgün, E. (2019). 2023 Eğitim vizyonunda eğitsel veri madenciliği. Seta Perspektif, 228,1-6.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3