Lisansüstü programlara öğrenci kabulünde kullanılan kriter puanların işlevselliği üzerine bir veri madenciliği çalışması
Title of the thesis a data mining study on the functionality of the criteria scores used in student admission to graduate programs
Yazar: SELCAN KESER
Danışman: PROF. DR. ZEKERİYA NARTGÜN
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Lisansüstü eğitime giriş sınavı = Postgraduate education entrance examination ; Lisansüstü programlar = Postgraduation programs ; Lisansüstü öğretim = Postgraduation study ; Puanlama = Scoring ; Veri madenciliği = Data mining ; Öğrenci kabul kriteri = Student admission criteria

Özet:
Bu çalışma lisansüstü eğitim programlarına öğrenci kabulünde yaygın olarak kullanılan ALES, yabancı dil, bilim sınavı ve mezuniyet puanı kriterlerinin işlevselliğini bir başka deyişle mezun olma durumunu yordayıp yordamadığını belirlemek amacı ile yapılmıştır. Çalışma kapsamında lisansüstü programlara kabul edilmiş öğrencilere ait kriter puanların, öğrencilerinin programdan mezun olma durumları üzerinde etkili bir yordayıcı olup olmadığı incelenmiştir. Bahsi geçen puanlar Lojistik regresyon, Karar ağaçları (C4.5), K en yakın komşu (KNN) gibi veri madenciliğine ait sınıflandırma (Tahmin) algoritmalarında kullanılarak, bu algoritmalardan öğrencilerin kabul edildikleri programları bitirip bitirmeme durumlarını tahmin etmeleri beklenmiştir. Analizler Weka 3.9.4 programı aracılığı ile gerçekleştirilmiştir. Araştırmada veri seti olarak, Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsündeki tezsiz yüksek lisans, tezli yüksek lisans ve doktora programlarına  2011-2016 yılları arasında kayıt yaptırmış 740 öğrenciye  ait ALES, yabancı dil, Bilim sınavı ve Mezuniyet puanları  ile programlardan mezun olma durumları kullanılmıştır. Veri setinde bulunan 740 bireyin %66'sına ait veriler algoritmalar tarafından öğrenme verisi (Learning data) olarak kullanılarak mezuniyet durumunu açıklayan modeller oluşturulmuş, geri kalan %33 'üne ait veriler ise oluşturulan modelleri test etmek üzere kullanılmıştır. Araştırma sonucu elde edilen bulgulara göre ALES, yabancı dil, mezuniyet ve bilim sınavı puanlarından biri ya da birkaçı kullanılarak öğrencilerin programlardan mezun olma durumlarını açıklayabilen bir model her üç sınıflandırma algoritması tarafından da oluşturulamamıştır. Bu bulgular ışığında lisansüstü programlara öğrenci kabulünde kullanılan kriter puanların işlevsel olmadığı bir başka deyişle öğrencilerin program sürecindeki mezun olma durumlarını yordayamadığı sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
This study aims to examine to what extent the criteria of ALES (Academic Staff and Graduate Education Entrance Examination), foreign language proficiency, graduate entrance exam and undergradute GPA, widely used in the admission of students to graduate programs, allow an effective evaluation process. The study investigates whether the criterion scores of the students admitted to the graduate programs are an effective predictor of their graduation from the program. Classifications (Prediction) algorithms for data mining such as  Logistic regression, Decision trees (C4.5), K-nearest neighbors (KNN) were run on the aforementioned scores, with the expectation that these algorithms would predict whether students would complete the programs they were admitted to. The analyzes were carried out through the Weka 3.9.4 software. As the data set, the study uses ALES, foreign languance proficiency, Graduate entrance exam, and GPA scores of 740 students admitted in non-thesis master's, master's and doctoral programs at Bolu Abant İzzet Baysal University, Institute of Educational Sciences between 2011-2016, as well as their graduation status.  While the data from 66% of the 740 individuals in the data set were used by algorithms as learning data to create models that explain the graduation status, and the data from the remaining 33% were used to test the models created. The findings obtained from the study shows that none of the three classification algorithms managed to create a model that could explain the graduation status of students from the programs by using one or several of ALES, foreign language proficiency, GPA and graduate entrance exam scores. This finding leads us to conclude that the criterion scores used in the admission of students to graduate programs fail to predict the student graduate during the program process.