Makine öğrenmesi ile BİLSEM'de öğrenci başarısını tahmin etme
Predicting student achievement in BİLSEM exam with machine learning
Yazar: HAKAN ESEN
Danışman: DOÇ. DR. SELİM BUYRUKOĞLU
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Veri madenciliği = Data mining ; Öge seçimi = Feature selection

Özet:
Bu tez, Türkiye'deki üstün yetenekli öğrencilerin belirlenmesi süreçlerinde makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımını ve etkilerini incelemektedir. Çankırı ve Ankara'daki Bilim ve Sanat Merkezleri (BİLSEM) tablet uygulamasının birinci aşamasını geçen öğrencilerin verileri kullanılarak öznitelik seçimi ve model eğitimi yapılmıştır. Bu sayede uygulamada başarılı olacak öğrencilerin tahmin edilmesi sağlanmıştır. Kullanılan 19 öznitelik seçimi ve 12 tane model eğitim algoritması arasında en çok Variance Thereshold öznitelik seçimi algoritması ile birlikte RadialSVM model geliştirme algoritması 0.67 başarı oranı ile uygulamadaki başarılı öğrencilerinin tahminini yapmıştır. Bulgular, bu algoritmaların öğrenci başarılarını tahmin etmede yüksek doğruluk oranlarına sahip olduğunu göstermektedir. Öğrencilerin bireysel başarıları, ailelerin sosyo-ekonomik durumu, ebeveynlerin eğitim düzeyi ve okulun fiziksel koşulları gibi faktörlerin öğrenci başarıları üzerinde önemli bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Böylece, BİLSEM seçim sürecinde kullanılabilecek yeni bir karar destek sistemi önerilmiştir. Önerilen sistem, öğrenci verilerinin analizi ve modelleme süreçlerinde doğruluğu artırarak seçim sürecinin daha objektif ve adil yürütülmesini sağlamaktadır. Bu sayede, üstün yetenekli öğrencilerin erken yaşta tespit edilmesi ve uygun eğitim programlarına yönlendirilmesi mümkün olacaktır.

Abstract:
This thesis examines the use and effects of machine learning algorithms in the process of identifying gifted students in Turkey. Using data from students who passed the first stage of the tablet application at the Science and Art Centers (BİLSEM) in Çankırı and Ankara, feature selection and model training were performed. This enabled the prediction of students who would be successful in the application. Among the 19 feature selection algorithms and 12 model training algorithms used, the combination of the Variance Threshold feature selection algorithm and the RadialSVM model development algorithm achieved a success rate of 0.67 in predicting successful students in the application. The findings indicate that these algorithms have high accuracy rates in predicting student success. Factors such as individual student achievements, the socio-economic status of families, parents' education levels, and the physical conditions of the school were found to have a significant impact on student success. Thus, a new decision support system that can be used in the BİLSEM selection process is proposed. The proposed system ensures a more objective and fair selection process by increasing accuracy in the analysis and modeling of student data. This way, it will be possible to identify gifted students at an early age and direct them to appropriate educational programs.