Yükseköğretimde öğrenci başarılarının sınıflandırılmasında yapay sinir ağları ve lojistik regresyon yöntemlerinin kullanılması
The usage of artifical neural network and logistic regression methods in the classification of student achievement at higher education
Yazar: GÜLÇİN ÇIRAK
Danışman: DOÇ. DR. ÖMAY ÇOKLUK
Ankara Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Akademik başarı = Academic achievement ; Lojistik regresyon modelleri = Logistic regression models ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yükseköğretim = Higher education ; Yükseköğretim kurumları = Higher education institutions ; Öğrenci başarısı = Student achievement ; Üniversite öğrencileri = University students ; Üniversiteler = Universities

Özet:
Bu araştırmada, Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Değişkenler Anketi kullanılarak elde edilen bilgilerle öğrencilerin başarı durumlarına göre sınıflandırılmasında yapay sinir ağları ve lojistik regresyon yöntemlerini toplam doğru sınıflandırma oranlarından faydalanarak karşılaştırmak amaçlanmıştır. İlişkisel tarama modelinde olan araştırmanın çalışma grubunu 2011-2012 eğitim öğretim yılının bahar döneminde Ankara Üniversitesi'nin bazı fakülte ve lisans programlarında öğrenim gören 419 3. sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Araştırmada öğrencilerin genel akademik başarı not ortalaması bağımlı değişken olarak alınmıştır. Anketlerden elde edilen veriler SPSS 20 paket programı ile analiz edilmiştir. Araştırma sonucunda lojistik regresyon analizi ile amaçlanan modele ilişkin toplam doğru sınıflandırma oranı %66.10, yapay sinir ağları analizi ile %70.16 olarak bulunmuştur. Buna göre öğrencilerin başarı durumlarına göre sınıflandırılmasında yapay sinir ağlarının lojistik regresyon analizine göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmektedir. Ayrıca öğrencilerin akademik başarısını etkileyen değişkenlere ilişkin yapılan lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağları analizi karşılaştırmasında Ortaöğretim Mezuniyet Ortalaması, Mezun Olunan Lise ve Üniversiteye Giriş Puanı ortak değişkenler olarak belirlenmiştir. Yapay sinir ağları analizi sonucu akademik başarının en önemli ilk belirleyicisi (%100) Üniversiteye Giriş Puanı , Lojistik regresyon analizi sonucu Mezun Olunan Lise olduğu görülmüştür.

Abstract:
In this study, according to the information obtained from the ?Variables which affect the success of university students? survey?, the achievement of the students was classified using Artificial Neural Networks and Logistic Regression methods by taking advantage of the total correct classification rates. The group of the scanning study is consisting of 419 students who are 3 grade students from 2011-2012 spring semesters taken from some faculties and departments from Ankara University. The overall academic grades of the students are taken as the dependent variable. The information obtained from the surveys was analyzed with the package program SPSS 20. In the results of the study, it is seen that the total correct classification percentages for Logistic Regression and Artificial Neural Networks methods are %66.10 and %70.16 respectively. According to these results it can said that Artificial Neural Networks is better than Logistic Regression analysis. Besides these results, the Artificial Neural Networks and Logistic Regression analyses are compared according to the variables which most affect the development of students' academic achievement. These variables are ?Per Secondary School Graduation, High School Graduation and University Admission Score