Lise öğrencilerinin üniversiteye giriş başarılarının eğitsel veri madenciliği ile tahmin edilmesi
Estimation of high school students 'success of enterence to university with educational data mining
Yazar: SAKIN CAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ALTAN
Beykent Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Eğitimin çok önemli olduğu günümüz Türkiye'sinde, birçok üniversite bölümü ile lisans eğitimi seçeneği sunulmaktadır. Üniversite sınavlarında başarılı olmak için birden fazla etken söz konusudur. Eğitim alanında devam eden araştırmalara ve çalışmalara katkı sağlamak amacıyla üniversite sınavına katılan kişilerden toplanan veriler ile veri madenciliği ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak sınavda başarı oranının tahmini yapılmıştır.
1979-2020 yılları arasında üniversite sınavına katılan 677 kişinin katıldığı anket verilerinden yola çıkılarak üniversiteye yerleştirilmeye hak kazanılmasının veriler aracılığı ile tahmin edilmesine yönelik veri madenciliği makine öğrenmesi algoritmalarından en verimli sonuçları veren karar ağaçları sınıflandırması, doğrusal regresyon, rastgele orman algoritması, destek vektör makineleri, K-en yakın komşu algoritması ve Gaussian NB algoritması kullanılmıştır
Veri setinde katılımcıların; cinsiyeti, okuduğu alanın ders notları, okuduğu okul türü, özel ders bilgisi, kaynaklarına ulaşım kolaylıkları, ders çalışma saatleri, sınıf mevcudu ve tüm değişkenler eğitimsel değişken olarak belirlenmiştir.
Seçilen değişkenlere göre veri setleri oluşturulup öğrenme ve tahmin yapılarak algoritmaların sonuç üzerine etkisi değerlendirildiğinde Gaussian NB sınıflandırma modeli %73.77 'lik bir doğruluk oranı ile en yüksek tahmini yapmıştır.   Aynı zamanda sınavı kazanma ile ilgili önemli değişkenler hakkında bilgi edinilmiştir.

Abstract:
In today's Turkiye where education is essential, there are so many Universities provide undergraduate education. There are multiple factors to be successful in university exams. In order to contribute ongoing research and studies in the field of education, "the success rate in the exams" are estimated using data mining and machine learning algorithms with the data collected from the people who took the university exam.
The study is based on the survey data of 672 participants who participated in the university exam between 1979-2020.  Based on the data the most effective data mining and machine learning algorithms such as "decision classification", "linear regression", "orbit forest algorithm", "support vector properties", "K-N Nearest neighbor algorithm" and "Gaussian NB algorithm" are used to predict the "the success rate in the exams". 
In the data set, educational variables are set as the participants'; gender, course grades of the field of study, school type, getting private lesson, easy access to education resources, studying hours, class population.
After data sets were created according to the selected variables and the effect of algorithms on the results were evaluated by learning and predicting, "the Gaussian NB classification model" made the highest estimation with an accuracy rate of  73.77% At the same time, we obtained valuable information about the variables of "passing the exam".