Mesleki ve teknik eğitim öğrencilerinin teknoloji bağımlılıklarının veri madenciliği ile analizi
Data mining analysis of technology dependencies of vocational and technical education students
Yazar: AKINER KAÇMAZ
Danışman: DOÇ. DR. ALİ BULDU ; DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM YILDIZ
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Kontrol Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Karar ağacı = Decision tree ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Teknolojik aletlerin ve uygulamaların ulaşabilirliğinin artması ile birlikte, insanların zaman ve mekândan bağımsız olarak her yerde iletişim içinde olma istekleri, bireylerin teknolojiye olan ilgilerinin ve ihtiyaçlarının artmasına sebep olmuştur. Hayatımızı kolaylaştıran teknolojik gelişmelerin tüm olumlu yanları ile birlikte, bireylerin teknolojik aletlere bağlı kalma süreleri ise gün geçtikçe hızlı bir şekilde artmaktadır. Bu durum, teknoloji bağımlılığı ve dijital ortamda oluşan büyük miktardaki veride saklı bulunan, değerli bilginin elde edilmesi için, kullanılan veri madenciliği kavramlarının, bilimsel çalışmalarda daha fazla yer almasına, neden olmuştur. 
Bu çalışma, mesleki ve teknik eğitimde, eğitimlerini sürdüren öğrencilerin, teknoloji bağımlılıklarının veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerinden, C4.5 karar ağacı algoritmasına dayalı olarak belirlenmesi amacıyla yürütülmüştür. Çalışmada, öğrencilerin teknoloji bağımlılıklarını belirlemek için anket düzenlenmiştir. Ankette öğrencilere, demografik özellikleri ile birlikte teknoloji bağımlılığı ile ders başarısı arasında olumlu ya da olumsuz herhangi bir bağ bulunmamaktadır sorusu sorulmuştur. Veri setinde yer alan soru sınıfı gösterirken, demografik bilgiler özellikleri göstermektedir. Veri seti 411 adet gözlemden oluşmaktadır. Karar ağacı algoritmasını gerçekleştirmek için R programlama dili kullanılmıştır. Cinsiyet, doğum tarihi, kardeş sayısı, öğrenim gördüğü sınıf, meslek alanı gibi demografik bilgilerin sınıf üzerindeki etkisi, C4.5 karar ağacı algoritması ile oluşturulan modele göre belirlenmiştir.  Araştırma sonucunda modelin doğruluk oranı %84.42'i ve cevapları belirleyen, en önemli özelliğin ise cinsiyet olduğu görülmüştür.

Abstract:
With the increasing availability of technological tools and applications, the desire of people to communicate everywhere regardless of time and space has led to an increase in individuals' interest and needs in technology. Together with all the positive aspects of technological developments that make our lives easier, individuals' adherence to technological tools increases rapidly. This has led to the fact that the concepts of data mining, which are used in order to obtain valuable information hidden in the large amount of data generated by technology dependence and digital media, have become more involved in scientific studies.
This study was carried out to determine the technology dependence of the students in vocational and technical education based on data mining classification methods based on C4.5 decision tree algorithm. In this study, a questionnaire was used to determine the technology dependence of the students. In the questionnaire, the students were asked whether there is any positive or negative relationship between demographic characteristics and technology addiction and course success. Demographic information shows characteristics while the question class in the data set shows the class. The data set consists of 411 observations. R programming language is used to realize the decision tree algorithm. The effect of demographic information such as gender, date of birth, number of siblings, class of study and occupation on the class was determined according to the model created by C4.5 decision tree algorithm. As a result of the research, it was found that the accuracy rate of the model was 84.42% and the most important feature determining the answers was gender.