Soru itiraz verileri kullanılarak makine öğrenmesi modelleri ile soru iptallerinin öngörülmesi: ATAAÖF örneği
Predicting question cancellations with machine learning models using question objection data: ATAAOF example
Yazar: İSMAİL HAYMANA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ALAEDDİNOĞLU
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Apriorizm = Apriorism ; Atatürk Üniversitesi = Atatürk University ; Açıköğretim Fakültesi = Faculty of Open Education ; Birliktelik kural madenciliği = Association rule mining ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Amaç: Çalışma da Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi bünyesinde yürütülen sınavlarda yapılan binlerce itirazın tek tek değerlendirilmesi zaman ve maliyet açısından verimli olmadığı için iptal edilme olasılığı yüksek soruların tespit edilmesi ve öncelikle bu sorular üzerinde gerekli incelemelerin yapılması ile zaman ve iş yükünün azaltılması amaçlanmıştır.

Yöntem: Çalışmada kullanılan veri seti dikkate alınarak bir Makine Öğrenmesi (ML) yaklaşımı olan Birliktelik Kural Analizi yöntemi ve bu yöntemin algoritmalarından Apriori Algoritması kullanılmıştır. İlk aşamada itiraz verileri ön işlemden geçirilerek kategorize edilmiş ve algoritma tarafından işlenmiştir. Sonraki aşamada elde edilen kurallar yorumlanarak yapılan soru itirazları analiz edilmiş ve soru iptaline sebep olmayacağı düşünülen itirazlar tahmin edilerek belirlenmiştir.

Bulgular: Uygulama sonucunda itiraz verilerinin büyük çoğunluğunda adayın sadece notu düşük olduğu için itirazda bulunduğu tespit edilmiştir. Bu sebeple soru iptaline neden olmayan itirazlar genel kuralları oluşturmuştur. Oluşan kurallar ile soru iptaline neden olmayacağı tahmin edilen itirazlar tespit edilerek bu itirazlar değerlendirme sürecinden çıkarılmıştır.

Sonuç: Oluşan kurallar dikkate alınarak değerlendirme sürecinden çıkarılan itirazlar, soru iptallerinin tespiti için yapılan değerlendirme sürecinin zaman ve maliyet açısından daha verimli hale gelmesini sağlamıştır. Çok daha az sayıda itiraz incelenerek soru iptalleri tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Birliktelik Kuralı, Apriori Algoritması, Soru İtiraz Verileri, Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi

Ağustos 2022, 71 Sayfa

Abstract:
Purpose: In the study, it is aimed to reduce the time and workload by determining the questions that are likely to be canceled because the evaluation of thousands of objections made in the exams conducted within the Atatürk University Open Education Faculty one by one is not efficient in terms of time and cost.

Method: Considering the data set used in the study, the Association Rule Analysis method, which is a Machine Learning (ML) approach, and the Apriori Algorithm, one of the algorithms of this method, were used. In the first stage, objection data was categorized by pre-processing and processed by the algorithm. At the next stage, the objections to the questions made by interpreting the rules obtained were analyzed and the objections that were not thought to cause the cancellation of the question were determined by estimating.

Findings: As a result of the application, it was determined that in the majority of the objection data, the candidate made an objection only because his grade was low. For this reason, the objections that do not cause the cancellation of the question constituted the general rules. The objections that are not expected to cause the cancellation of the question with the rules formed were determined and these objections were removed from the evaluation process.

Results: The objections removed from the evaluation process by taking into account the established rules have made the evaluation process for the determination of question cancellations more efficient in terms of time and cost. Fewer objections were examined and question cancellations were determined.

Keywords: Data Mining, Association Rules, Apriori Algorithm, Question Objection Data, Ataturk University Faculty of Open Education

August 2022, 71 Pages