Öğrencilerin akademik başarısının değerlendirmesinde makine öğrenme algoritmalarının kullanılması
Prediction of secondary school students' success with machine learning
Yazar: DERYA ÇINAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVCAN YILMAZ GÜNDÜZ
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Donanımı Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde yapay zekâ birçok alanda kullanılmaktadır. Bu alanlardan biri de eğitimdir. Eğitim faaliyetlerinin yanı sıra başarıyı sınıflandırmak, başarıyı etkileyen faktörleri belirlemek, başarısızlık nedenlerini tespit etmek ve öğrencinin akademik başarı düzeyini önceden tahmin etmek için makine öğrenme yöntemleri kullanılabilmektedir. Başarısızlık durumunda tedbir alınıp, bu konuda çözüm üretilebilmesi için bu durumun öngörülebilmesi çok önemlidir. Başarısızlık kadar başarının da öngörülebilmesi teşvik ve destekle başarının arttırılmasını ve istikrarı sağlanabilir. Bu çalışmada ortaöğretim öğrencileri ile hazırlanmış 2 farklı veri seti ve bu verilerin farklı türevlerinin kullanıldığı 12 farklı çalışma sunulmuştur. Her bir çalışmada sekiz adet makine öğrenme algoritması: derin öğrenme algoritması, yapay sinir ağları, basit lojistik regresyon, yinelemeli sınıflandırıcı optimize edici, karar tablosu, bulanık mantık tabanlı algoritma, tek kural, lojistik model ağacı algoritmaları, klasik, torbalama ve yükseltme yöntemleri önce tüm öznitelikler kullanarak daha sonra da belirli öznitelikler seçilerek denenmiştir. Öznitelik seçilerek yapılan çalışmalarda öznitelikler farklı algoritmalar ile belirlenmiştir.10 kat çaprazlama yöntemi kullanılarak başarı sınıfları tahmin edilmeye çalışılmış ve doğruluk oranı, kesinlik, duyarlılık ve f-değeri hesaplanmıştır. Çıkan sonuçlar benzeri çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda veri setinin özellikleri ile doğruluk oranı arasında ilişki olduğu gözlemlenmiştir.

Abstract:
In today's world, artificial intelligence is utilized in numerous fields, and education is one of them. Alongside educational activities, machine learning methods can be employed to classify success, determine influential factors, identify causes of failure, and predict students' academic achievement levels in advance. It is crucial to anticipate this situation in order to take precautions and develop solutions in case of failure. If success situations can be predicted as accurately as failure, encouragement, and support can be provided to enhance and stabilize success. Twelve different research studies that use two distinct datasets prepared with secondary school students, along with various derivatives of these datasets were presented. In each study, eight machine learning algorithms were employed, namely: Deep Learning Algorithm, Artificial Neural Networks, Simple Logistic Regression,  Iterative Classifier Optimizer, Decision Table, Fuzzy Rule Induction Algorithm, One-Rule and Logistic Model Tree. Initially, all attributes were employed to test classical, bagging, and boosting methods. Subsequently, a selection process was conducted to determine specific attributes for further analysis. In the studies conducted with feature selection, different algorithms were used to determine the features. The 10-fold crossover method was employed to predict success classes, and various performance metrics such as accuracy rate, precision, recall, and F-measure were calculated. Finally, the obtained results were compared with similar studies. As a result of the analysis, it was observed that there is a relationship between the characteristics of the dataset and the accuracy rate.