Ders Geçme Notlarının Veri Madenciliği Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi

Authors : Emrah AYDEMİR

Pages : 70-76

Doi:10.31590/ejosat.518899

View : 20 | Download : 12

Publication Date : 2019-03-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Teknolojinin gelişimi ile veritabanlarının boyutları doğru orantılı olarak ilerlemektedir. Bu kadar çok verinin tutulması sonucu çeşitli analizler ile bu veriler arasındaki gizli bağlantıların araştırılması kaçınılmaz olmuştur. Buradaki çalışmada öğrencilerin Yabancı Dil-II dersindeki geçme notları veri madenciliği yöntemleriyle tahmin edilmiştir. Araştırmada Türkiye’deki bir üniversitede Yabancı Dil-II dersini alan 3794 öğrenci verileri kullanılmıştır. Çalışmada 12’si girdi ve biri çıktı olmak üzere toplam 13 adet değişkenin yer aldığı Yapay Sinir Ağları, M5P, DecisionStump, M5Rules, DecisionTable, Bagging yöntemleri ile geliştirilen tahmin modelleri oluşturulmuş ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Verilerin eğitim ve test olarak ayrıştırılmasında 10-katlı çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Modellerde öğrencinin ders geçme notunu etkileyecek öğrenim tipi, fakülte, bölüm, program, program tipi, öğretim elemanı ve unvanı, öğrenci programa giriş türü, giriş puanı ve giriş sıralaması ile bir önceki dönemin not ortalaması dikkate alınmıştır. Modeller arasında Bagging yöntemi ile kurulan modelin en iyi sonuç olan 1.22 ortalama mutlak hata ve 0.80 korelasyon katsayısı ile tahminler ürettiği görülmüştür. Çalışma sonucunda öğrencilerin ders geçme notunu önceden öğrenip önlemler alacağı düşünülmektedir.
Keywords : Veri Madenciliği, Akademik Başarı, Tahmin