Zeki karar destek sistemi kullanılarak Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi uzaktan eğitim öğrencilerinin ders performanslarının değerlendirilmesi
The evaluation of class performances of Mugla Sitki Kocman University's distance learning students by using an intelligent decision support system
Yazar: ERCÜMENT GÜVENÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜRCAN ÇETİN
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bulanık küme teorisi = Fuzzy Set Theory ; Bulanık kümeler = Fuzzy sets ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Kümeleme yöntemi = Cluster method

Özet:
Bu tez çalışmasında, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi'nde uzaktan eğitim sistemi üzerinden ortak zorunlu dersleri alan öğrencilerin dönem sonu akademik performans notunun belirlenmesinde kullanılabilecek bir zeki karar destek sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen zeki karar destek sistemi, öğrencilerin dönem sonu performans notlarının belirlenmesinde bulanık kümeler yöntemini temel alan ve bulanık küme sınır değerlerinin belirlenmesinde ise Bulanık C-Ortalamalar algoritmasını kullanan bir yöntem sunmaktadır.  Tez çalışması sırasında, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi'nde uzaktan eğitim yoluyla verilen Bilgi ve İletişim Teknolojileri dersini son üç yıl içerisinde alan 6659 öğrencinin ders etkinlik verileri örneklem olarak kullanılmıştır. Moodle öğrenme yönetim sistemindeki öğrenci aktivitelerinin kaydedildiği günlük dosyalarından elde edilen veriler, veri kümesini oluşturmuştur. Bu veriler, öğrencilerin ders sayfasını hangi sıklıkla ziyaret ettikleri, ders materyallerini hangi sıklıkla inceledikleri, ders videolarını izleme süreleri ve çevrimiçi derslere katılım süreleri bilgileridir. Çalışmada giriş verisi olarak seçilen 4 farklı değişkenin uzaktan eğitim öğrenci performans ders notunun ortaya çıkmasındaki etkileri birbirinden farklıdır ve bu farklılık uzman görüşüne dayanmaktadır. Ham veri kümesinden gürültülü veriler çıkartıldıktan sonra KNIME veri madenciliği platformunda analiz yapılarak gürültüsüz veriler, "kötü", "orta" ve "iyi" kümeleri içerisinde farklı üyelik dereceleri ile otomatik olarak ayrılmışlardır. Elde edilen bu Bulanık-C Ortalamalar kümeleme algoritması verileri, geliştirilen Zeki Karar Destek Sistemi altyapısında kullanılan eclipse platformunda web tabanlı bir uygulama içinde JFuzzyLogic kütüphanesi kullanılarak uygulamada kullanılan bulanık kümelere dönüştürülmüştür. Çalışmanın sonucunda, dönem içerisinde belirlenen tarihe kadar olan süreçteki ders-öğrenci aktiviteleri ele alınarak öğrencilerin ders performans puanları hesaplanabilecek ve durumu kritik olan öğrencilere akademik danışmanlar, ders öğretim elemanları ya da bu konuda görevlendirilebilecek uzman kişiler tarafından yönlendirmeler yapılabilecektir.

Abstract:
In this thesis study, an intelligent decision support system has been developed in Muğla Sıtkı Koçman University which can be used at the end of the semester academic performance note of the students who take courses through distance education system. The developed intelligent decision support system provides a method based on the fuzzy set method in determining the end-of-term performance grades of the students and using the Fuzzy C-Average algorithms in determining the fuzzy set boundary values. In the thesis study, the course activity data of 6659 students who took the course of Information and Communication Technologies given by distance education at Muğla Sıtkı Koçman University within the last three years were used as the sample. The data obtained from the diary files in which the student activities in the Moodle learning management system are recorded constitute the data set. These data are information about how often students visit the course page, how often they review the course materials, how long they watch the course videos, and how long they attend the online classes. The effect of the 4 variables that are determined as input data in the study is different from that of determining the distance education student performance note, and this difference is based on expert opinion. After extracting the noisy data from the raw data set, they are analyzed in the KNIME data mining platform and sorted out automatically with different membership grades within "bad", "medium" and "good" clusters. These obtained Fuzzy-C Average clustering algorithm data has been converted to fuzzy clusters used in the application along with the JFuzzyLogic library on the Eclipse platform which is used in the developed Intelligent Decision Support System infrastructure. As a result of the study, students' course performance scores can be calculated by taking into account the course-student activities up to the specified level during the semester, and the students whose status is critical according to the results can be directed by academic advisors, course instructors or experts assigned to this topic.