Uzaktan eğitim öğrencilerinin başarılarının fpfs-knn ile tahmini
Prediction of the success of distance students via fpfs-knn
Yazar: SEMA KILIÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMET MEMİŞ
İstanbul Rumeli Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems
Dizin: Eğitim yönetim sistemleri = Education management systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Çevrimiçi öğrenme = Online learning

Özet:
Uzaktan eğitim sistemleri gelişen eğitim teknolojileri ile daha yaygın hale gelmesiyle birlikte paralelinde öğrencilerin başarılarının tahmin edilmesi konusu da önem kazanmıştır. Öğrenci başarısını analiz etmek, öğrenciler, eğitimciler ve akademik kurumlar için de önemlidir. 
Bu çalışma, İstanbul Arel Üniversitesi'nde uzaktan eğitim yolu ile verilen Türk Dili I, Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi I, İngilizce I ortak derslerini alan bazı öğrencilerin 14 hafta süresince yapılan eş zamanlı ve eş zamansız ders etkinliklerine katılımlarının bir veri setini oluşturmaya ve bu veri setini bulanık parametreli bulanık esnek k-en yakın komşu (FPFS-kNN) algoritması ile kullanarak öğrencilerin başarılarının tahmin edilmesi üzerine odaklanmıştır. İlk olarak, eğitim öğretim faaliyetlerinin 14 haftaya yayıldığı bir dönem içindeki ders etkinliklerine katılım bilgileri anonimleştirilerek ham veriler elde edilmiştir. Daha sonra, bu veriler makine öğreniminde kullanılmak üzere işlenmiştir. Verilerden geçti-kaldı ve harf notları ile iki sınıflı ve çok sınıflı olmak üzere iki adet veri seti oluşturulmuştur. Ardından, her iki veri setine FPFS-kNN ile birlikte bilinen ve son teknoloji bazı makine öğrenimi yöntemleri uygulanmıştır. Sonuçlar, doğruluk, kesinlik, duyarlık, macro F-skor ve micro F-skor performans metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Son olarak, sonuçlar ve makine öğreniminin öğrenci başarı tahmini üzerine kullanımı hakkında bir tartışmaya yer verilmiştir.

Abstract:
As distance education systems have become more familiar with virtual education technologies, the issue of estimating students' success has also gained importance. Analyzing student achievement is essential for students, educators, and academic institutions.
This study aims to create a dataset of the participation of some students who took Turkish Language I, Atatürk's Principles and History of Revolution I, and English I joint courses given via distance education at Istanbul Arel University to synchronous and asynchronous course activities for 14 weeks and to predict the students' success by employing fuzzy parameterized fuzzy soft k-nearest neighbor (FPFS-kNN) and the dataset. First, the raw data was obtained by anonymizing the participation information in the lectures in a period in which the education period was spread over 14 weeks. Later, these data were processed to be used in machine use. Two data sets were obtained from the raw data whose class labels consist of two-class (pass/fail) and multi-class (letter grades). Then, FPFS-kNN and well-known/state-of-the-art machine learning methods were applied to the datasets. Results were compared by utilizing accuracy, precision, macro F-score, and micro F-score performance metrics. Finally, a discussion of performance results and the use of machine learning in predicting student achievement is provided.