Lise giriş sınavında öğrenci başarılarının makine öğrenmesi teknikleri ile analizi
Analysis of student achievement in high school entrance exam with machine learning techniques
Yazar: MEHMET ŞENLİGİL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİM BUYRUKOĞLU
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Veri madenciliği = Data mining ; Öge seçimi = Feature selection

Özet:
Son yıllarda Eğitsel Veri Madenciliği çalışmalarında Makine Öğrenmesi algoritmaları oldukça yaygın biçimde kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada öğrencilerin ders başarı notları ile bireysel ve çevresel özelliklerini içeren veri seti kullanarak LGS sınavındaki başarı tahminlemesi yapılmıştır. Çalışma aynı zamanda tek tabanlı ve topluluk (Ensemble) algoritmalarının performanslarını karşılaştırılmak suretiyle en iyi modeli de önermektedir. Oluşturulan modelleri kıyaslamada R-Squared değeri referans kabul edilirken MSE, RMSE, MAE ve MAPE metriklerine de bakılmıştır. Çalışmada aynı zamanda Feature Selection metodlarının da model performansına etkileri araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlarda Feature Selection uygulanmadan tüm veri seti kullanılarak Stacking mimaride Super Learner model ile en iyi performans elde edilmiştir. Modelin R-squared değeri 0,79 olurken MSE 161,32 olarak hesaplanmıştır. Çalışmanın sonuçları çalışılan modelin gelişime açık bir model olduğunu ortaya koymaktadır. Öte yandan öğrencilerin öğrenim ve kişisel özelliklerini içeren veriler kullanılarak merkezi sınavlardaki başarı düzeylerinin modellenebileceğini de göstermektedir. Kullanılan bu teknik ilerleyen dönemlerde öğrencilerin güçlü ve zayıf yönlerinin belirlenmesinde ve öğrencilerin başarısının arttırılmasında önemli bir yere sahip olabilir.

Abstract:
In recent years, Machine Learning algorithms have become widely used in Educational Data Mining studies. This study aims to predict the success in the High School Transition Exam (LGS) using a dataset that includes students' academic performance scores as well as individual and environmental characteristics. The study also proposes the best model by comparing the performances of both single-base and ensemble algorithms. In the comparison of the models, the R-Squared value is considered as a reference, while metrics such as MSE, RMSE, MAE, and MAPE are also examined. Additionally, the study investigates the impact of Feature Selection methods on the model's performance. The results show that the best performance is achieved by utilizing the Super Learner model in a Stacking architecture, using the entire dataset without applying Feature Selection. The model's R-squared value is found to be 0.79, and the MSE is calculated as 161.32. This study demonstrates that the model is open to further improvements based on the obtained results. Moreover, it indicates that the success levels in central exams can be modeled by utilizing data that includes students' educational and personal characteristics. This technique, used in the study, can play an important role in identifying students' strengths and weaknesses and improving their academic performance in the future.