KPSS sonuçlarının veri madenciliği yöntemleriyle tahmin edilmesi
Predicting KPSS results using data mining methods
Yazar: HÜSEYİN ÖZÇINAR
Danışman: Y.DOÇ.DR. SEZAİ TOKAT
Pamukkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
PAMUKKALE ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜTEZ ÖZET B LD R FORMUB LG SAYAR MÜHEND SL Ğ ANAB L M DALIKPSS SONUÇLARININ VER MADENC L Ğ YÖNTEMLER YLE TAHM N ED LMESHüseyin ÖZÇINARÖZETAraştırmada materyal olarak sınıf öğretmenliği A.B.D. öğrencilerinin lisans eğitimlerisüresince bazı derslerden aldıkları ders geçme notları, genel not ortalamaları, öğretim türleri veKPSS puanları kullanılmıştır. Çalışmada ilk olarak toplanan veriler temizlenip birleştirilmiş ve verimadenciliği uygulamasında kullanılabilecek şekilde düzenlenmiştir. Daha sonra veriler verimadenciliği uygulamasında kullanılmak üzere öğrencilerin üniversiteye giriş yılına göre ayrılarakdört farklı veri kümesi oluşturulmuştur.Toplanan verinin anlaşılabilmesi için frekans analizi ve regresyon analizi yöntemleri kullanılarakderslere ve yıllara göre verinin özellikleri incelenmiştir. Yapılan inceleme sonucunda bazı derslerdeA1 ve A2 gibi yüksek notlarla geçen öğrencilerin oranı % 5-6 civarında iken C ile geçen öğrencilerintüm veri kümesi için oranının % 38,6 olduğu görülmüştür. Bu aşamada bazı derslerin notdağılımlarının yıllara göre % 10 ile %20 arasında değişimler gösterebildiği saptanmıştır.Modelleme aşamasında tahmin doğruluklarının karşılaştırılabilmesi için yapay sinir ağı veregresyon modelleri oluşturulmuştur. Yapay sinir ağı modelini oluşturmak için öğrenme yöntemiolarak geriye yayılım algoritmasını kullanan çok katmanlı perseptron kullanılmıştır. Regresyonmodelini oluşturmak için çoklu doğrusal regresyon yöntemi kullanılmıştır.Frekans analizi yöntemiyle veri kümesinin özellikleri belirlenmiştir. Oluşturulan regresyonmodeli ile KPSS sonuçlarının değişimi üzerinde anlamlı katkısı olan değişkenler incelenmiş veoluşturulan modellerin tahmin doğrulukları, ortalama mutlak hata ve ortalama hata kareler köküdeğerleri kullanılarak karşılaştırılmıştır.

Abstract:
PAMUKKALE ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜTEZ ABSTRACT B LD R FORMUGRADUATE PROGRAM IN COMPUTER ENGINEERINGPREDICTING KPSS RESULTS USING DATA MINING METHODSHüseyin ÖZÇINARABSTRACTIn this study, general point average, grades of lessons and type of school were to predictKPSS results. Initially collected data were cleaned, merged and formated which could beused in data mining application. Data tables were splitted according to universtiy entry dateof students and four data sets were created.Data sets were examined with frequency and regression analysis techniques to get a betterunderstanding of collected data. The analysis results showed that while the percentage ofhigh grades like A1, A2 were about %5-6, the percentage of students who get C was % 38,6.At this stage it was noted that the grade distributions of some of lessons were changed % 10,% 20 with respect to years.At the modeling stage, artificial neural networks model and regression model were createdin order to compare predictive accuracy of these data mining techniques. Multilayerperceptron with backpropagation used for artificial neural network model and multiplelinear regression technique used for regression model.Frequency analysis was used to explore data set charecteristics and variables which havesignicant effect on KPSS results found using regression model. The error term of modelswere compared using mean absolute error and root mean squared error.