Veri madenciliği yöntemleri ile ülkelerin PISA başarı düzeylerini etkileyen değişkenlerin incelenmesi
Investigation of variables affecting PISA success levels of countries by data mining methods
Yazar: YUSUF KASAP
Danışman: PROF. DR. NURİ DOĞAN
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Anketler = Questionnaires ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Sınav = Examination ; Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı = Programme for International Student Assesment ; Veri madenciliği = Data mining ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation ; Öğrenci başarısı = Student achievement

Özet:
Bu araştırmanın amacı, 2018 yılında PISA'ya katılan öğrencilere sınavla birlikte verilen öğrenci anketinden elde edilen 34 bağımsız değişkeni kullanarak, farklı başarı düzeyine sahip ülkelerin PISA 2018 okuma alanı başarı puanını yordayan önemli değişkenleri belirlemektir. Bu amaç için PISA'ya giren 79 ülke başarı yüzdeliklerine göre sıralanmış ve bu sıralamaya göre bu ülkeler alt, orta ve üst grup ülkeler olarak ayrılmıştır. Daha sonra alt grup, orta grup ve üst grup ülkelerin her birinden üçer ülke seçilerek alt, orta ve üst grup ülkeler örneklemi oluşturulmuş ve bu dokuz ülkenin tamamı birleştirilerek çalışma örneklemi belirlenmiştir. Orta gruba seçilen üç ülkeden biri olan Türkiye örneklemi araştırmaya ayrıca bağımsız olarak dâhil edilmiştir. Daha sonra, Türkiye, alt, orta, üst grup ülkeler örneklemi ve çalışma örneklemi üzerinde lojistik regresyon, Sınıflama ve Regresyon Ağacı ve Rastgele Orman yöntemleri ile veri madenciliği analizleri gerçekleştirilmiştir. Yapılan uygulamalarda okuduğunu anlama başarısını yordayan önemli değişkenlerin sayısının 34'ten iki ile sekiz arasında bir sayıya indirgenebildiği görülmüştür. Böylece; az sayıda değişken kullanılarak PISA başarı düzeyini yordayabilen veri madenciliği sınıflama tahmin modelleri elde edilmiştir. Elde edilen modellerin başarıyı iki kategorili (başarısız-başarılı) yordama da yüksek ve üç kategorili (düşük, orta yüksek) yordama da kabul edilebilir düzeyde tahmin performansına sahip oldukları saptanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre 34 bağımsız değişkenden öncelikle PISA testinin zorluk algısı, okuma keyfi, baba eğitim düzeyi, okuma zorluk algısı, sosyo-ekonomik düzey indeksi, yaşamın anlamı, Öğretmenin eğitimi yönlendirmesi ve haftalık test dili öğrenme süresi olmak üzere toplamda 27 değişkenin farklı tahmin modellerinde önemli değişkenler olarak yer aldığı görülmüştür.

Abstract:
The aim of this research is to determine the important variables that predict the PISA 2018 reading field achievement score of countries with different achievement levels, using 34 independent variables obtained from the student questionnaire given to the students who participated in PISA in 2018. For this purpose, 79 countries that entered PISA were ranked according to their success percentages and according to this ranking, these countries were divided into lower, middle and upper group countries.Then, three countries were selected from each of the lower group, middle group and upper group countries and nine different samples were obtained, all of these nine countries were determined as the study sample. The sample of Turkey, which is one of the three countries selected for the middle group, was also included in the study independently. Then, data mining analyzes were carried out on Turkey, the sample of lower, middle, upper group countries and the study sample using logistic regression, Classification and Regression Tree and Random Forest methods. It has been observed that the number of important variables that predict reading comprehension success can be reduced from 34 to a number between two and eight. Like this; Data mining classification prediction models, which can predict the PISA success level, were obtained by using a small number of variables. It was determined that the models obtained had high predictive performance in the two-category (unsuccessful-successful) prediction of success and acceptable in the three-category (low, medium-high) prediction. According to the results obtained, among the 34 independent variables, first of all, PISA test's perception of difficulty, reading pleasure, father's education level, perception of reading difficulty, socio-economic level index, meaning of life, teacher's direction of education and weekly test language learning time were used in different estimation models of 27 variables were found  to be  important variables.