Asking the Right Questions to Nominate A Student as Gifted and Talented: A Machine Learning Approach

Authors : Elif KARTAL, Melodi ÖZYAPRAK, Zeki ÖZEN, İrfan ŞİMŞEK, Sezer KÖSE BİBER, Mahir BİBER, Tuncer CAN

Pages : 385-400

Doi:10.17671/gazibtd.591158

View : 22 | Download : 7

Publication Date : 2020-10-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, bir öğrencinin üstün zekâlı ve yetenekli olarak aday gösterilmesi için geliştirilen 69 soruluk ölçekten öğretmenin kararında en etkili soruların seçilerek ölçekteki soru sayısının azaltılması amaçlanmıştır. Bu amaçla Nitelik Eleme ve Ki-kare Filtresi nitelik seçimi yöntemleri kullanılmıştır. Ayrıca çalışmada bir öğrenciyi üstün zekâlı ve yetenekli olarak aday göstermede en iyi performansı veren makine öğrenmesi algoritmasının bulunması da hedeflenmiştir. Bunu gerçekleştirebilmek için Rastgele Orman Algoritması, C4.5 Karar Ağacı Algoritması ve Naive Bayes Sınıflandırıcı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Analizler sonucunda Ki-kare Filtresi yöntemiyle 69 soruluk ölçek 20 soruya indirilmiş, sonrasında Naive Bayes Sınıflandırıcı bu yeni veri setine uygulandığında, model %92 doğrulukla bir öğrenciyi üstün zekâlı ve yetenekli olarak aday göstermiştir. Önerilen bu modelin, aday gösterme sürecinde zamandan tasarruf edilmesini sağlayacağı ve ölçeğin öğretmenler tarafından doldurulması esnasında çok sayıda soruyla ilgilenmekten kaynaklı dikkat dağınıklığını önleyerek sonuçların doğruluğunu artıracağı düşünülmektedir. Ayrıca, veriye dayalı öngörü modellerinin aday gösterme sürecinde kullanılmasıyla daha rasyonel kararlar elde edileceğine inanılmaktadır.
Keywords : üstün zekâlı ve yetenekli öğrenciler, nitelik seçimi, makine öğrenmesi, aday gösterme