Abstract
Bu çalışmada okullarda görev alacak yarı zamanlı öğretmenlere yönelik verinin çeşitli sınıflandırma algoritmaları kullanılarak, yapılan atamaların başarı ölçümünü gözlemlemek ve yapılan işlemin yapay zeka destekli sınıflandırma algoritmaları ile yürütülmesi durumuna yönelik analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada web tabanlı bir uygulama üzerinden yapılan başvurular ile elde edilen verilerin, gereksinimler doğrultusunda yapılan atama ölçütlerine yönelik başarımı ölçülmüştür. Bunun için 3053 adayın başvurduğu sistemden gereksinim doğrultusundaki 894 adayın atanmasına yönelik öznitelikler üzerinde çalışılmıştır. Altı farklı sınıflandırıcı üzerinde yapılan çalışmada 0,71 Doğruluk ve 0,77 F-ölçüsü ile en iyi sonucu Rassal Orman Sınıflandırıcısı vermiştir. Yapılan bu çalışma ile atama ölçünlerinin ağırlıklarına göre bu çalışmanın uygun sınıflandırıcılar ile yürütülmesi ve bu alanda kullanılabileceği gösterilmiştir.
Reference14 articles.
1. Azar, A. “Türkiye’deki Öğretmen Eğitimi Üzerine Bir Söylem: Nitelik mi, Nicelik mi?”, Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, sy 1, Art. sy 1, Nis. 2011.
2. Chubak J. ve ark., “Tradeoffs between accuracy measures for electronic health care data algorithms”, Journal of Clinical Epidemiology, c. 65, sy 3, ss. 343-349.e2, Mar. 2012, doi: 10.1016/j.jclinepi.2011.09.002.
3. Özgöbek Ö. ve ark. “A Survey on Challenges and Methods in News Recommendation”, Proceedings of the 10th International Conference on Web Information Systems and Technologies, Barcelona, Spain, 2014, ss. 278-285. doi: 10.5220/0004844202780285.
4. Sayar A. ve Turdaliev N., “Makine Öğrenmesi ile Adaptif Otel Öneri Sistemi”, 12th Turkish National Software Engineering Symposium, Istanbul, Turkiye, s. 13.
5. Dündar A. ve Kakişim A., “Kıyafet Öneri Sistemi için Giyim Metaverilerine dayalı Temsil Öğrenimi”, European Journal of Science and Technology, Ara. 2021, doi: 10.31590/ejosat.1008736.