Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi
Yazarlar: ["Muhammed Fatih ADAK", "Ömer DURALİOĞLU"]
Konular:-
DOI:10.38016/jista.1183353
Anahtar Kelimeler:Eğitsel veri madenciliği,Öğrenci performans tahmini,Çok çıktılı regresyon,Sentetik veri,Makine öğrenmesi
Özet: Yapılan bu çalışmada öğrencilerin girdiği sınav verilerine göre sonraki sınavlardaki performansları tahmin edilmek istenmiştir. Veri kümesi olarak, 2021-2022 eğitim öğretim yılı 1. döneminde, İstanbul ili Ataşehir ilçesinde bulunan Dr. Nureddin Erk-Perihan Erk Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi, Bilişim Teknolojileri alanındaki 10 ve 11’inci sınıfta okuyan 87 öğrencinin Nesne Tabanlı ve Programlama dersinde uygulanan 3 sınavdaki puan dağılımları kullanılmıştır. Sınavlardaki sorular ders bilgi formundaki kazanım başlıklarıyla eşleştirilmiş, her öğrencinin kazanım başlıklarına göre performans oranları tablo haline getirilmiştir. Verilerin kısıtlı olmasından dolayı toplanan gerçek veriler kullanılarak sentetik veriler üretilmiştir. Sentetik verinin gerçeğe yakınlık derecesi detaylı sonuç raporu ile teyit edilmiştir. Birden çok sayıda performans değeri tahmin edileceğinden, çok çıkışlı regresyonu destekleyen doğrusal regresyon, k-en yakın komşu ve karar ağacı algoritmaları kullanılmıştır. Algoritmaların başarı değerlendirmesi için k katmanlı çapraz doğrulama uygulanmıştır. Performans ölçümleri için MAE, MSE, R2 ve standart sapma hesaplanmıştır. Aşırı uyum çözümü için KNN ve karar ağacı algoritmalarında en iyi parametre değerleri bulunarak performans iyileştirilmiştir. Sonuçlara göre en iyi performans değerleri KNN ile elde edilmiştir. Bu çalışmanın devamı olarak tüm derslerin sınav verilerinin girileceği bir sistem tasarlanarak dersler arasındaki performans bağlantıları analiz edilebilir. Böylece performans tahminlerine göre öğrencilerin gelecekteki başarısızlıkları bugünden önlenebilir ve eğitim kalitesi arttırılabilir.