Ders yönetim sistemi tabanlı veri madenciliği ve öğrenme analitiği
Course management system based data mining and learning analytics
Yazar: SEDA TUZCU
Danışman: PROF. DR. MUZAFFER KAPANOĞLU
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Ülkemizde yükseköğretim kurumlarında, ders yönetim sistemleri henüz yakın bir geçmişte kullanılmaya başlanmıştır. Bu konuda çok aktif üniversiteler olduğu gibi pek çok üniversitede de böyle bir sistem bulunmamaktadır. Çalışmanın gerçekleştirildiği Eskişehir Osmangazi Üniversitesinde ise Enformatik Bölümü sorumluluğunda 2005 yılından beri Moodle Ders Yönetim Sistemi kullanılmaktadır. Günümüzde giderek artan büyük veri kavramı, Ders Yönetim Sistemi veri tabanlarında da karşımıza çıkmaktadır. Büyük verinin yönetime, akademik personele, öğrencilere ve eğitim sürecine hiçbir katkı sağlamadan depolanması bu alanda veri madenciliği uygulamalarını kullanmanın gerekliliğine işaret etmektedir. Veri madenciliği konusu ele alındığında ise ders yönetim sistemleri ile ilgili çalışmaların diğerlerinden sayıca geride kaldığı gözükmektedir. Bu nedenle, özellikle yükseköğretim kurumlarında ders yönetim sistemlerinin kurulumu ve kullanımının önemine, yapılan akademik çalışmalarla dikkat çekilmesi şüphesiz eğitim sürecinin kalitesini artıracaktır. Bu çalışmada ESOGÜ Enformatik Bölümü Ders Yönetim Sisteminden elde edilen gerçek kullanıcı verileri RapidMiner veri bilimi yazılımı ile analiz edilmiştir. Öğrencilerin dersler bazında başarı tahmini yapılmış ve algoritma performansları karşılaştırılmıştır. Kullanılan her bir sınıflandırma algoritmasının farklı veri setlerinde farklı performanslar gösterdiği gözlenmiştir. Ders Yönetim Sisteminden elde edilen değişkenlerin farklı veri setlerinde kullanıldığında sınıflandırma üzerindeki etkileri tartışılmıştır.

Abstract:
Course management systems have begun to be used in not too distant past in higher education of Turkey. Beside the fact that there are many universities using these systems actively, majority of them don't have a system at all. Moodle Course Management System has been used in Eskişehir Osmangazi Üniversitesi in which this study takes place since 2005 by Department of Informatics. We run across the concept of big data which is growing rapidly nowadays in course management systems' databases too. Storing the big data without contributing to management, academic staff, students, or education process shows the necessity of using data mining techniques in this field. Considering data mining, there are the studies about course management systems but few in number compared to others. For this reason, the studies pointing out the significance of using course management systems especially in higher education will surely raise the quality of education. In this study, real user data gathered from ESOGÜ Informatics Course Management System has been analyzed with RapidMiner data science software. Students' performances are predicted in terms of courses and performances of algorithms are compared. It is observed that the classification algorithms used in the study shows different performances in different datasets. The importance of attributes obtained from the course management system is discussed in terms of prediction process.