PISA 2018 matematik okuryazarlığını etkileyen faktörlerin CHAID analizi ve C4.5 algoritması ile incelenmesi
An exploration of factors affecting PISA performance using CHAID analysis and C4.5 algorithm
Yazar: ZEYNEP BEGÜMHAN ÖZCAN
Danışman: DOÇ. DR. SEVDA ÇETİN
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu araştırmanın amacı PISA 2018 Türkiye, Peru ve Çin örneklemlerinde öğrencilerin matematik okuryazarlığını en çok etkileyen faktörleri C4.5 Algoritması ve CHAID Analizi kullanarak tespit etmeyi ve aynı veri setinde bu iki algoritmanın performansını karşılaştırmaktır. Belirlenen analizler, veri setlerinden tüm eksik veriler çıkarıldıktan sonra yapılmış ve Türkiye örnekleminden 5959, Peru örnekleminden 2241 ve Çin örnekleminden 12058 öğrenci verisi ile uygulanmıştır. Bağımlı değişken olan matematik okuryazarlığı sürekli verisi, ortalamanın altında ve üstünde olmak üzere kategorik hale getirilmiştir. Bağımsız değişkenler ise benlik algısı, uyum yeteneği, okula aidiyet, aile desteği ve okul ortamı konseptlerine bağlı olarak ele alınan 22 maddedir. Veri seti düzenlendikten sonra, her 3 örneklem için de 2 karar ağacı yöntemi ayrı ayrı uygulanmış ve raporlanmıştır. Analizler sonucunda matematik okuryazarlığını en çok etkileyen faktörler Türkiye örnekleminde benlik algısı ve aile desteği, Peru örnekleminde uyum yeteneği, Çin örnekleminde ise aile desteği ve okul ortamı olarak belirlenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, C4.5 ve CHAID algoritmalarının kullanıldığı iki örneklem üzerinde yapılan çalışmalarda farklı sonuçlar elde edilmiştir. Türkiye ve Peru örneklemlerinde, C4.5 algoritmasının hata oranının daha düşük olduğu ve daha doğru sınıflandırma yapabilen düğümler ürettiği gözlemlenmiştir. Bununla birlikte, Çin örnekleminde ise CHAID analizi ile oluşturulan karar ağacının daha doğru sınıflandırma yapabilen düğümler içerdiği tespit edilmiştir. Ancak, tüm ülkeler için C4.5 algoritmasının sınıflandırmada kullanılan seçeneklerin kullanılan ölçek yapısına daha uygun olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
The purpose of this research is to identify the factors that most influence students' mathematical literacy in the PISA 2018 samples of Turkey, Peru, and China using the C4.5 Algorithm and CHAID Analysis, and to compare the performance of these two algorithms on the same datasets. The conducted analyses were performed after removing all missing data from the datasets, and they were applied with 5,959 student data from the Turkey, 2,241 student data from the Peru, and 12,058 student data from the China. The dependent variable, which is mathematical literacy, was transformed into a categorical variable, categorized as below average and above average. The independent variables consisted of 22 items related to self-perception, adaptability, sense of belonging, family support, and school environment concepts. After organizing the dataset, two decision tree methods were separately applied and reported for each of the three samples. The analysis results indicated that the factors that most influence mathematical literacy were self-perception and family support in the Turkey sample, adaptability in the Peru sample, and family support and school environment in the China sample. According to the analysis results, different outcomes were obtained in the studies conducted on the two samples using the C4.5 and CHAID algorithms. It was observed that the C4.5 algorithm had a lower error rate and produced more accurate classification nodes in the Turkey and Peru samples. However, in the China sample, the decision tree generated by the CHAID analysis contained more accurate classification nodes. Nevertheless, it was determined that the C4.5 algorithm was more suitable for the scale structure of the classification options used in all countries.