Öznitelik seçme ve makine öğrenmesi yöntemleriyle eğitmen performansının tahmin edilmesi
Predicting instructor performance by feature selection and machine learning methods
Yazar: FATİH ÇİFÇİ
Danışman: DOÇ. DR. CİHAN KALELİ
Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde hayatın her sektöründe işlenen veri miktarının parabolik olarak artması, veri madenciliğin gitgide daha popüler hale gelmesine yol açmış ve yüksek miktarda verinin artan bir karmaşıklıkta işlenmesi ihtiyacı doğmuştur. Finanstan, sağlığa, savunmadan eğitime onlarca sektörün sorunlarını çözmek adına gün geçtikçe farklı yöntemler geliştirilmekte, sosyal, ekonomik, bilimsel birçok problemin çözümü adına veri madenciliğine başvurulmaktadır. Eğitilen ve eğiten sayısının gün geçtikçe arttığı eğitim sektöründe ise, sistemin başarısının geliştirilebilmesi için gerek eğitilen gerekse eğitimcilerinin performanslarının takip edilmesi ve kıymetlendirilmesi ihtiyacı, Eğitimsel Veri Madenciliği (EVM) kavramını doğurmuştur. Bu alanda yapılan çalışmalar genel olarak, öğrenci performansı konularına yoğunlaştığından, eğitmen performansı konusunda daha çok çalışmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada Gazi Üniversitesi öğrencilerinin eğitmenleri hakkındaki değerlendirmelerini içeren bir veri seti üzerinde çalışılmış, çeşitli öznitelik indirgeme algoritmaları ve farklı makine öğrenme algoritmalarıyla eğitmenlerin performansları tahmin edilmiştir. Öznitelik indirgeme algoritmaları arasında en iyi sonucu Genetik Algoritma vermiş ve bu sayede daha az öznitelik kullanarak Tahmin Doğruluğu Performansı (TDP) arttırılmıştır. Kullanılan sınıflandırma algoritmaları arasında ise en doğru tahmin oranına Derin Öğrenme algoritması ulaşmıştır. Bu çalışmayı diğerlerinden farklı kılan özelliği ise, öznitelik indirgeme ve makine öğrenmesinin farklı kombinasyonlarını, işlem maliyetleriyle kıyaslayarak ortaya koymasıdır.

Anahtar Kelimeler: Öznitelik İndirgeme, Eğitimsel Veri Madenciliği, Derin Öğrenme, Karar Ağacı, K-En Yakın Komşuluk.

Abstract:
Today, parabolically increasing amount of data at all parts of life, make data mining more popular and high amount of data in increasing complexity demanded to acquist. Different methods developed day by day, for solving problems at many sectors like finance, health, defence, education etc., applied to data mining for many social, economical, scientifical problems. In education area, which both number of instructor and students always increase, for enhancing system performance, it is needed to observe and evaluate performance of students and instructors and this situation caused to born a new concept: Educational Data Mining (EDM).  
Researches on this area generally focused on student performance. So, it is need to do more researches about instructor performance. A likert type questionnaire dataset which is about opinions of the Gazi University's student regarding their instructor's teaching performance is used in this research and different feature reduction, machine learning algorithms are used for evaluating the data set and performances of instructors.
Among attribute reduction algorithms that we used, Genetic Algortihm gave the best result. So, prediction performance is being increased via using less number of feature. Deep Learning algorithm gave the best performance among the classification algorithms we used. 
The distinctiveness of this research is, applying different combinations of feature selection and maching learning with comparing costs.

Keywords: Attribute Reduction, Feature Selection Algorithms, Educational Data Mining, Deep Learning, Decision Tree, K-NN.