Veri Bilimi

Yazarlar: Sevda AGHALAROVA, Sinem BOZKURT KESER

Konular:Mühendislik

Anahtar Kelimeler:Eğitsel Veri Madenciliği,Yapay Sinir Ağları,Rastgele Arama

Özet: Eğitsel veri madenciliği, eğitim sürecine ilişkin elde edilen büyük veri üzerinde farklı kaynakları kullanarak şimdiki zamana ve gelecek zamana ilişkin tahmin yapmamızı sağlayacak kural ve ilişkileri araştırır. Eğitsel veri madenciliği ile veri madenciliği alanındaki teknik ve algoritmaların kullanılmasıyla öğrenci veya eğitmenlerin akademik performansları tahmin edilebilir. Bu çalışmada, orta okul öğrencilerinin akademik performansını tahmin etmek amacıyla yeni bir yapay sinir ağı algoritması önerilmektedir. Önerilen algoritma, öncelikli olarak dengesiz sınıf dağılımı problemini çözmek için aşırı örnekleme tekniklerinden SMOTE algoritmasını önişleme aşamasında uygulamaktadır. Daha sonra, öznitelik seçim ve veri normalizasyonu işlemleri yapılarak çalışılan öğrenci veri seti, önerilen algoritmanın kullanımına hazır hale getirilmektedir. Çalışmada kullanılan rastgele arama algoritması ile yapay sinir ağı modelinin hiper-parametreleri optimize edilmektedir. Öğrencilerin Matematik ve Portekizce derslerindeki başarıları 2-seviyeli ve 5-seviyeli sınıflandırma için önerilen algoritma ile tahmin edilmektedir. Deney sonuçlarında, Matematik dersi için %97.0 ve %92.3 doğruluk değerleri sırasıyla 2-seviyeli ve 5-seviyeli sınıflandırma için elde edilmektedir. Protekizce dersi için ise bu değerler sırasıyle %97.6 ve %87.9 olarak hesaplanmaktadır.

---