Eğitim alanında makine öğrenimi sınıflandırma algoritmalarının incelenmesi
Investigation of classification algorithms of machine learning in the field of education
Yazar: CANAY CAN
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN KOĞAR
Akdeniz Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Eğitim = Education ; Karar ağacı = Decision tree ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Performans değerlendirme = Performance evaluation ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Öğrenci görüşleri = Opinions of students ; Öğretim elemanları = Instructors

Özet:
Bu araştırma ile eğitim alanında büyük veri çalışmalarına temel oluşturmak için makine 
öğrenmesi algoritmalarından hangilerinin alanda kullanılabileceği tespit edilmeye çalışılmıştır.
Bu doğrultuda çalışmada, Türkiye Öğrenci Değerlendirmesi gerçek veri seti ile öğretim elemanı 
kalitesinin araştırılması için öğretim elemanlarının performanslarının belirlenmesi ile ilişkisi 
olduğu düşünülen derse özel 28 soru ve 5 özellikten oluşan faktörler; Karar Ağacı, Rastgele 
Orman ve Yapay Sinir Ağları algoritmaları çerçevesinde incelenmiştir. Bahsi geçen bu üç 
algoritmanın sınıflandırma performansları doğruluk, duyarlılık, özgüllük, kesinlik ve F ölçütü 
ile araştırılmıştır. Çalışmanın verileri Kaliforniya Üniversitesi Makine Öğrenmesi Veri 
Havuzu'ndan hazır olarak alınmıştır. Veri seti, üç farklı öğretim elemanının 5820 Gazi 
Üniversitesi öğrencisi tarafından likert tipi ölçek ile değerlendirilmesinden oluşmaktadır.
Verilerin analizi için R yazılımı ve R Studio ortamı kullanılmıştır. Araştırma sonucunda doğru 
sınıflama oranı %98.57 olan Karar Ağaçları algoritması, Rastgele Orman ve Yapay Sinir 
Ağlarına göre daha başarılı bulunmuştur. %98.03 ile karar ağacına çok yakın değere sahip olan 
Rastgele Orman algoritması ikinci en iyi performans gösteren algoritma olarak belirlenmiştir. 
%81.55 ile Yapay Sinir Ağları kabul edilebilir düzeyde performans göstermiş olsa da diğer 
algoritmalar ile karşılaştırıldığında düşük performanslı olarak kabul edilmektedir. Algoritmalar 
özgüllük oranı, duyarlılık oranı, kesinlik oranı ve F ölçütü çerçevesinde incelendiğinde yine 
Karar Ağaçları algoritması, Rastgele Orman ve Yapay Sinir Ağlarına göre daha başarılı 
bulunmuştur. Araştırmanın alt problemi olarak üç algoritmanın en önemli yordayıcısı ve 
manidarlık düzeylerinin karşılaştırılması araştırılmıştır. Sonuç olarak, üç algoritma için en 
önemli yordayıcı sınıf değişkeni olarak bulunmuş ve manidarlık düzeyi açısından üç algoritma 
arasında herhangi bir farklılığa rastlanılmamıştır.

Abstract:
With this study, we tried to determine which of the machine learning algorithms can be
used in the field to form the basis of big data studies in education. Accordingly, in the study,
factors consisting of 28 questions and five features, which are thought to be related to the
determination of the performance of instructors in order to investigate the real data set and the
quality of instructor, the Student Assessment of Turkey, are: The Decision Tree was examined
under the algorithms of Random Forest and Artificial Neural Networks. The classification
performances of these three algorithms were researched with accuracy, precision, specificity,
precision, and F criteria. The study's data are gathered from the University of California's
Machine Learning Data Repository. The data set consists of evaluation of three different
lecturers with an likert-type scale by 5820 Gazi University students. R software and R Studio
media were used to analyze the data. As a result of the study, the decision trees algorithm was
found to be more successful than the Random Forest and Artificial Neural Networks, with an
accurate classification ratio of 98.57%. The Random Forest algorithm was identified as the
second best performing algorithm with a value very close to the decision tree at 98.03%. The
Artificial Neural Networks performed at an acceptable level (81.55%) but are considered lowperformance compared to other algorithms. Again, the Decision Tree algorithm was found to
be more successful compared to Random Forest and Artificial Neural Networks when analyzed
by using criteria like specificity, sensitivity ratio, accuracy ratio and F. The study investigated
a comparison of the most significant predictor and materiality levels of three algorithms as the
sub-problem of the study. In conclusion, the most important predictive class variable for the
three algorithms was found, and no difference in level of magnetism was encountered among
the three algorithms.ass variable and no difference was ecountered in terms of the level of
magnetism.