Öğrencilerin LGS tercihlerine göre ortaöğretim kurumlarına yerleşme durumlarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi
Modeling of placement situations in secondary education institutions according to LGS preferences with data mining approach
Yazar: ÜMİT ÇELİK
Danışman: DOÇ. DR. FATİH ÖZDİNÇ
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bu araştırma e-Okul sistemindeki verileri kullanarak her yıl bir liseye yerleşmek için tercih yapan öğrencilerin LGS tercihlerine göre yerleşmesinin VM yöntemleri ile modellenmesini amaçlamaktadır. Bu kapsamda araştırma grubunu 2022 yılında Ankara ilinde LGS tercihi yapmış olan 6000 8. sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. LGS sonucunda öğrenciler sınavlı ve sınavsız okullara yerleştirilmekte farklı nedenlerden dolayı ise bir kısım öğrenci hiçbir okula yerleşememektedir. Algoritmaların daha iyi bir test ve tahminleme yapabilmesi için yerleşme durumlarına göre hiçbir okula yerleşemeyen, sınavlı okula yerleşen ve sınavsız bir okula yerleşen olmak üzere 2000' er tane kayıt rastgele olarak seçilmiştir. Verilerin analizinde orange veri madenciliği yazılımı kullanılmıştır.
Araştırma sonucunda veri setimizden information gain yöntemi ile veri başlıklarından en iyi 10 tanesi seçilmiş ve bu seçime göre öğrencilerin bir liseye yerleşme durumları (yerleşemedi, sınavlı bir okula yerleşti, sınavsız bir okula yerleşti) VM yöntemleri ile modellenmeye çalışılmıştır. Verideki öğrencinin akademik başarısını gösteren yılsonu başarı puanlarının daha etkin olduğu bunun dışındaki demografik verilerin ise anne-abanın eğitim durumu, öğrencinin yapmış olduğu tercihlere göre ikinci ve üçüncü sıradaki tercihleri, tercih sayısı, burs alıp almadığı ve kayıtlı olduğu okul türü(devlet ortaokulu, özel ortaokul, imam hatip ortaokulu) bu kriterlerden sonra geldiği sınıflama algoritmaları açısından incelediğimizde ise en yüksek doğruluk oranları yakalanan algoritmalarda %67 ile lojistik regresyon öne çıkmakta ve bunları %64 ile yapay sinir ağları ve naive bayes algoritmaları izlemektedir. Bu çalışma neticesinde öğrencilerin akademik ve demografik verileri kullanılarak tercih öncesi bir tercih robotu gibi bir uygulama sunulabilir ve farklı akademik ve demografik veri başlıkları kullanılarak EVM uygulamaları yapılabilir.

Abstract:
This research aims to model the placement of students in high schools each year based on their preferences in the LGS using DM methods. The study group consists of 6000 8th-grade students who made their LGS preferences in Ankara province in 2022. Following the LGS results, students are placed in schools with exams and without exams, while some students fail to be placed in any school due to various reasons. To enable algorithms to conduct better testing and prediction, 2000 records were randomly selected based on their placement status: those who were unable to be placed in any school, those placed in a school with exams, and those placed in a school without exams. Orange data mining software was used for data analysis.
The research selected the top 10 data headings from the dataset using the information gain method, and attempts were made to model students' placement statuses (unplaced, placed in a school with exams, placed in a school without exams) using DM methods based on this selection. It was found that end-of-year academic success scores were more effective in indicating placement, while other demographic data such as parents' education level, students' second and third preferences, number of preferences, whether they receive scholarships, and the type of school they are enrolled in (public middle school, private middle school, religious middle school) followed in importance. When examined in terms of classification algorithms, logistic regression stands out with the highest accuracy rates at 67%, followed by artificial neural networks and naive Bayes algorithms at 64%. As a result of this study, an application similar to a preference robot could be offered to students based on their academic and demographic data, and different academic and demographic data headings could be used for further EDM applications.