Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ortaokul öğrencilerinin başarılarının değerlendirilmesi
Evaluation of middle school students' achievements using machine learning methods
Yazar: ZEYNEP GÖKMEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ HAYDAR ESER
İSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Eğitimin hemen her kademesinde hedef öğrencilerin başarılı olmasıdır. Öğrenci başarısını arttırmak için ise başarıya etki eden unsurların tespit edilmesi ve ihtiyaç duyulan alanlarda öğrencilere destek verilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmada makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak öğrencilerin ders başarısına yüksek oranda etki eden değişkenler yardımıyla öğrencilerin yılsonu başarı durumlarını tahmin eden makine öğrenmesi modelleri geliştirilmiş ve bu modeller arası karşılaştırmalar yapılmıştır. Bu amaçla İstanbul Esenler'de resmî bir ortaokulda eğitim gören 307 7.sınıf öğrencisine başarıya etki edebileceği düşünülen soruların yer aldığı 31 soruluk bir anket uygulanmıştır. Anket cevapları temel alınarak ve öğrencilerin bir önceki dönem yılsonu notları kullanılarak makine öğrenimi algoritmaları yardımı ile başarı tahmini yapılmıştır. Başarı tahmininde Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine olmak üzere 3 farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır. Çalışma sonucunda ankette yer alan ödevlerini düzenli yapıp yapmama, üniversite okumayı isteyip istememe, ders sırasında not alma, anne-babanın eğitim düzeyi değişkenlerinin yılsonu başarısını oldukça etkilediği görülmüştür. Başarı tahmininde en başarılı modelin %90 oranı ile Gradient Boosting algoritması kullanılarak geliştirilen model olduğu gözlemlenirken en başarısız modelin ise %82 oranı ile Support Vector Machine algoritması ile geliştirilen model olduğu gözlemlenmiştir. Daha erken bir aşamada başarı tahmini, kurumların öğrencilerin genel performansını artırabilen etkili öğrenme yaklaşımlarını göz önünde bulundurarak net kayıt yönergeleri oluşturmasına ve zayıf performanslardan kaçınmasına olanak sağlayacaktır.

Abstract:
The goal at almost every level of education is for students to be successful. In order to increase student success, it is important to identify the factors that affect success and provide support to students in areas where they are needed. In this study, using machine learning methods, machine learning models that predict students' end-of-year success status with the help of variables that have a high impact on students' course success were developed and comparisons were made between these models. For this purpose, a 31-question survey was applied to 307 7th grade students studying at a public secondary school in Esenler, Istanbul, including questions that were thought to affect success. Success prediction was made with the help of machine learning algorithms, based on the survey answers and using the students' end-of-year grades from the previous semester. Three different machine learning algorithms were used to predict success: Random Forest, Gradient Boosting and Support Vector Machine. As a result of the study, it was seen that the variables included in the survey, whether they do their homework regularly or not, whether they want to go to university or not, taking notes during class, and the education level of their parents, significantly affect the end-of-year success. It was observed that the most successful model in predicting success was the model developed using the Gradient Boosting algorithm with a rate of 90%, while the least successful model was the model developed with the Support Vector Machine algorithm with a rate of 82%. Predicting success at an earlier stage will enable institutions to establish clear enrollment guidelines and avoid poor performances, taking into account effective learning approaches that can improve students' overall performance.