Öğrenci başarısının yapay sinir ağları ile kestirilmesi: Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sistemi örneği
Predicting achievement with artificial neural networks: 
The case of Anadolu University Open Education system
Yazar: HİLAL SEDA YILDIZ AYBEK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MUHAMMET RECEP OKUR
Anadolu Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Uzaktan Eğitim Ana Bilim  Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Akademik başarı = Academic achievement ; Açıköğretim = Open education ; Uzaktan eğitim = Distance education ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Öğrenci başarısı = Student achievement ; Üniversite öğrencileri = University students

Özet:
Bu çalışmada, Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sistemi (AÖS) kapsamında, 2014
- 2015 ve 2015 - 2016 öğretim yıllarında Temel Bilgi Teknolojileri – 1 (BIL101U) dersine
kayıtlı olan öğrencilerin dönem sonu sınavı puanları ve dersten geçme – kalma
durumlarının Yapay Sinir Ağları (YSA) ile kestirilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç
doğrultusunda ilişkisel araştırma modeli benimsenmiştir. Araştırmada 626.478
öğrencinin demografik bilgileri, öğrenim geçmişlerine ait bilgiler; BIL101U dersi ara
sınav, dönem sonu sınavı ve başarı notlarına ait veriler bir araya getirilerek veri
temizleme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bu işlem sonrasında elde edilen 195.584
öğrencinin verileri Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) ve Radyal Tabanlı Fonksiyon (RTF)
YSA modelleri ile analiz edilmiştir. Çeşitli YSA ağ parametrelerinin kombinasyonu ile elde
edilen on altı farklı ağ, hem öğrencilerin dönem sonu sınavı puanlarının hem de geçme
- kalma durumlarının kestirimi için kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucu, ÇKA ile
kurulan ağların RTF'lere göre daha isabetli kestirim yaptığı görülmüştür. Öğrencilerin
dönem sonu sınavı puanlarının kestiriminde; gerçek puanlarla kestirilen puanlar
arasındaki korelasyonun düşük olduğu tespit edilmiştir. Öğrencilerin dersten geçme –
kalma durumlarının kestirilmeye çalışıldığı analizlerde de ÇKA ile kurulan ağlar daha
isabetli sonuçlara ulaşılmasını sağlamıştır. Dersten geçme – kalma ve dönem sonu
puanlarının kestirilmesi analizlerinde, hatalı kestirim oranının %4 ile %7.5 arasında
değiştiği görülmüştür. Ayrıca öğrencilerin ara sınav puanları, üniversiteye giriş sınavı
(ÖSYS) puanları ve ortaöğretim mezuniyet yılı değişkenlerinin dönem sonu sınavı
puanını ve dersten geçme – kalma durumunu açıklamada en yüksek düzeyde öneme
sahip oldukları tespit edilmiştir.
Bu çalışma ile Açık ve Uzaktan Öğrenme hizmeti veren kurumlarda YSA
kullanılarak öğrencilerin dersten geçme – kalma durumlarının ve dönem sonu sınavı
puanlarının önceden kestirilebileceği görülmektedir.


Anahtar Kelimeler: Öğrenci Başarısının Kestirimi, Açık ve Uzaktan Öğrenme, Yapay
Sinir Ağları

Abstract:
This study aims to predict the final exam scores and pass/fail rates of the students
taking the Basic Information Technologies – 1 (BIL101U) course in 2014-2015 and 2015-
2016 academic years in the Open Education System (OES) of Anadolu University,
through Artificial Neural Networks (ANN). In accordance with this aim, correlational
research model was adopted. In this research, data about the demographic
characteristics, educational background, BIL101U course mid-term, final and success
scores of 626.478 students was collected and purged. Data of 195.584 students,
obtained after this process was analysed through Multilayer Perception (MLP) and
Radial Basis Function (RBF) models. Sixteen different networks attained through the
combination of ANN network parameters were used to predict the final exam scores and
pass/fail rates of the students. As a result of the analyses, it was found out that networks
established through MLPs make more exact predictions. In the prediction of the final
exam scores, it was determined that there is a low level of correlation between the real
scores and predicted scores. In the analyses for the prediction of pass/fail rates of the
students, networks established through MLPs ensured more exact prediction results.
Moreover, it was determined that the variables as mid-term exam scores, university
entrance scores (OSYS) and secondary school graduation year were of highest
significance in explaining the final exam scores and pass/fail rates of the students.
In this study, it was found out that in the institutions serving for Open and Distance
Learning, pass/fail state of the students can be predicted through ANN.


Keywords: Prediction of Student Achievement, Open and Distance Learning, Artificial
Neural Networks