İlköğretim ve Ortaöğretim Kurumları Bursluluk Sınavı (İOKBS) başarısının yapay sinir ağları ile yordanması
Prediction of Primary and Secondary Education Institutions Scholarship Examination success with artificial neural networks
Yazar: RUMEYSA DEMİR
Danışman: PROF. DR. METİN DEMİR
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Temel Eğitim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Akademik başarı = Academic achievement ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yazılı sınav = Written examinations ; İlköğretim = Primary education

Özet:
Bu araştırmanın amacı, İlköğretim ve Ortaöğretim Kurumları Bursluluk Sınavı (İOKBS) değişkenlerinin, öğrencilerin bursluluk sınavındaki başarılarını ne düzeyde yordadığını yapay sinir ağları (YSA) yardımıyla ayrıntılı bir şekilde ortaya koymaktır. Ayrıca, elde edilen bulgular doğrultusunda İOKBS'nin niteliğinin ve içeriğinin iyileştirilmesine, öğrenci seçim sürecinde kullanılan değişkenlerin gözden geçirilmesine katkı sağlanması amaçlanmıştır. Araştırmada ilişkisel tarama modeli ve amaçlı örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Araştırmanın veri setleri, 2023-2024 eğitim-öğretim yılında Türkiye'nin Ege Bölgesindeki bir il merkezinde, 5. Sınıf düzeyinde İOKBS'ye giren 926 öğrencinin 5. Sınıf, aynı öğrencilerin 603'ünün 4. Sınıf Türkçe, Matematik, Fen Bilgisi, Sosyal Bilgiler, Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi derslerindeki yazılı sınav puanlarından (bağımsız değişkenler) oluşmaktadır. Ayrıca, bu öğrencilerin İOKBS başarı durumları da (bağımlı değişken) veri setine dahil edilmiştir. Veri analizinde MATLAB 2023a programı sınıflandırma arayüzü kullanılarak YSA modelleri oluşturulmuştur. Araştırmada Bayes optimizasyonu ile ulaşabilecek en yüksek performans belirlenmiştir ve beş kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Sonuç olarak, 4. sınıf yazılı sınav puanlarından 5. sınıf İOKBS başarı durumlarının tahmin edilmesi amacıyla oluşturulan YSA modelinin %87.7; 5. sınıf yazılı sınav puanlarının işe koşulduğu YSA modelinin %91.1; 4. ve 5. sınıf yazılı sınav puanlarının birlikte kullanıldığı YSA modelinin ise %91.7 doğruluk oranına sahip olduğu tespit edilmiştir. Ulaşılan yüksek doğrulama yüzdeleriyle YSA'nın öğrencilerin başarı durumlarının yordanmasında etkili bir yöntem olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
The aim of this study is to reveal the extent to which the variables of the Primary and Secondary Education Institutions Scholarship Examination (İOKBS) predict the success of students in the scholarship exam with the help of artificial neural networks (ANN). In addition, in line with the findings obtained, it is aimed to contribute to the improvement of the quality and content of IOKBS and to review the variables used in the student selection process. The relational survey model and purposive sampling method were used in the study. The data sets of the study consisted of the written exam scores (independent variables) of 926 students who took the IOKBS at the 5th grade level in a provincial centre in the Aegean Region of Turkey in the 2023-2024 academic year, and the written exam scores (independent variables) of 603 of the same students in the 4th grade Turkish, Mathematics, Science, Social Studies, Religious Culture and Moral Knowledge courses. In addition, the IOKBS achievement status of these students (dependent variable) was included in the data set. In data analysis, ANN models were created using MATLAB 2023a classification interface. In the research, the highest possible performance was determined by Bayesian optimisation and five-fold cross-validation method was used. As a result, it was determined that the ANN model created to predict the 5th grade IOKBS achievement status from the 4th grade written exam scores had an accuracy rate of 87.7%; the ANN model using the 5th grade written exam scores had an accuracy rate of 91.1%; and the ANN model using the 4th and 5th grade written exam scores together had an accuracy rate of 91.7%. It was determined that ANN is an effective method in predicting the achievement status of the students with high accuracy rates.