PİSA 2018 FEN BİLİMLERİ PUANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİNDE EĞİTSEL VERİ MADENCİLİĞİNİN KULLANIMI

Authors : Esra UĞUZ, Seren ŞAHİN, Ramazan YILMAZ

Pages : 212-227

Doi:10.53694/bited.887425

View : 20 | Download : 10

Publication Date : 2021-12-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, PISA 2018 fen bilimleri puanlarının; anne-baba eğitim durumu, fen öğrenmek için haftalık harcanan zaman, okulda bilgi iletişim teknolojileri (BİT) kullanımı ve öğrenci algılanan BİT yeterliği değişkenlerinden yararlanılarak veri madenciliği algoritmalarından olan karar ağaçları ile değerlendirilmesini amaçlamaktadır. Ayrıca veri madenciliği analiz programı Rapid Miner ile 6890 öğrenciden oluşan Türkiye örneklemi kullanılarak fen bilimleri puanı bağımlı değişkeninin bağımsız değişkenler ile arasındaki ilişkiye K-nn, naive bayes ve random forest algoritmalarıkullanılarak bakılmıştır.. Veri analizi öncesinde fen puanı sonuçlarının normal dağılımı bozulmayacak şekilde kayıp veri temizliği yapılmış, analiz 6001 veri üzerinden gerçekleştirilmiştir. Anne-baba eğitim durumunun fen puanı başarısında anlamlı bir farka sahip olmadığı, fen öğrenmek için haftalık harcanan zaman ve okulda BİT kullanımının fen puanı başarısında pozitif bir etkiye sahip olduğu, algılanan BİT yeterliğinin ise fen puanı başarısı ile arasında negatif bir ilişki tespit edilmiştir. Seçilen bağımsız değişkenlerin öğrenci fen başarı durumunu tahmin oranı K-nn algoritmasında %77, naive bayes algoritmasında %55.06, random forest algoritmasında ise %62.22 olarak saptanmıştır.
Keywords : Eğitsel veri madenciliği, karar ağaçları, veri analizi, fen bilimleri, PISA 2018