Üniversite sınavına giren öğrencilerin sınav sonuçlarının yapay zeka ile analizi ve modellenmesi:2018 yılı Şanlıurfa ili örneği
Analysis and evaluation of the exam results of the students attending the university examination with artificial intelligence: 2018 Sanliurfa province
Yazar: SEDAT TANKUŞ
Danışman: DOÇ. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Regresyon = Regression ; Veri madenciliği = Data mining ; Şanlıurfa = Şanlıurfa

Özet:
Bu çalışmada Şanlıurfa ilinde 2018 yılında Yükseköğretim Kurumları Sınavına giren öğrencilerden 12000 'inin Temel Yeterlilik Testi puanları analiz edilmiştir. Veri kümeleri ilçe TYT puanının aritmetik ortalaması alınarak 13 farklı ilçe kategorisine ayrılmıştır. Aynı şekilde okullar türlerine göre  TYT puanları aritmetik ortalamasına göre dört farklı kategoriye ayrılarak analiz yapılmıştır. Analiz aşamasında birden fazla yöntem kullanılmıştır. İstatiksel metot, Çok Katmanlı Algılayıcı  5, 10, 15 gizli katmanlı, Doğrusal Regresyon,  Destek Vektör Regresyonu nu ve epsilon parametreli, Rastgele Orman Regresyonu  kullanılmıştır. Tüm regresyon yöntemleriyle Korelasyon Katsayısı değerlerinin TYT puanına etkisi tespit edilmiştir. Ortalama Mutlak Hata, Kök Ortalama Kare Hatası, Ortalama Yüzde Hatası, Ortalama Mutlak Yüzde Hatası, Kök Bağıl Hata Karesi, Bağıl Mutlak Hata hata değerleri başarılı bir şekilde bulunmuştur. Orta öğretim başarı puanı bulunmayan öğrencilerin TYT puanlarından diploma notu formüle edilerek çıkartılmıştır. Türkçe, Sosyal Bilimler, Fen Bilimler, Matematik netlerinden diploma notlarıyla olası TYT puan tahmini yapılmıştır. Aynı şekilde diploma notunun, ilçenin ve okul türünün TYT puana etkisi belirlenmiştir. Bu çalışmanın Şanlıurfa il geneli, ilçe düzeyi, okul türüne göre değerlendirmede katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Abstract:
In this study, the Essential Proficiency Exam results of 12000 students who took the Higher Institutions Examination in Şanlıurfa in 2018 were analyzed. Data sets were divided into 13 different district categories by taking the arithmetic average of the district TYT score. Similarly, TYT scores were divided into four different categories according to the arithmetic mean of the schools types. More than one method was used in the analysis stage. Statistical method, Multilayer Perceptron  5, 10, 15 hidden layers, Linear Regression, Support Vector Regression and epsilon parameter, Random Forest Regression were used.Correlation Coefficient  with all regression methods. Mean absolute error, Root mean squared error, Relative absolute error, Root relative squared error values were found to be successful. The diploma grade of the students who have no secondary education achievement score is formulated. Turkish, Social Sciences, Science, Mathematics, possible Basic Proficiency Test score estimation was made with diploma grades. Similarly, the effect of diploma grade, district and school type on Basic Proficiency Test score was determined. This study is thought to contribute to the evaluation of Şanlıurfa province, district level and school type.