Eğitsel verilerde WEKA ve Orange veri madenciliği yazılımlarından elde edilen analiz sonuçlarının karşılaştırılması
Comparison of analysis results obtained from WEKA and Orange data mining software in educational data mining
Yazar: SEMİH TOPUZ
Danışman: PROF. DR. NURİ DOĞAN
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Akademik Becerilerin İzlenmesi ve Değerlendirilmesi Çalışması = Evaluating Academic Skills Study ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Sınıflama yöntemleri = Classification methods ; Veri madenciliği = Data mining ; Yazılım = Software ; Yazılım programları = Software programs ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation ; Öğrenci başarısı = Student achievement

Özet:
Bu çalışmada, veri madenciliğinde sıklıkla kullanılan WEKA ve Orange programları, eğitimde veri madenciliğinde kullanılabilecek sınıflama yöntemleri temel alınarak karşılaştırılmıştır. Araştırmada, Millî Eğitim Bakanlığı'nca yapılan ABİDE sınavına ilişkin sonuçlar kullanılmıştır. Analiz sürecinde, öğrencilerin Türkçe dersi puanlarına göre sınıflandırılmış verilerinin, demografik ve psiko-sosyal değişkenler kullanılarak tahmin edilmesi için k-en yakın komşu, rastgele orman, destek vektör makinesi, naive bayes ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılmıştır. Araştırmanın ikinci aşamasında; araştırma kapsamında belirlenen sınıflama algoritmalarıyla sınıflanmış öğrencilerden elde edilen ölçme sonuçlarının güvenirlik ve çapraz geçerlik değerleri incelenmiştir. Araştırma kapsamında elde edilen sonuçlara göre; k-en yakın komşu ve yapay sinir ağları algoritmalarında Orange, destek vektör makinesi ve naive bayes algoritmasında ise WEKA'nın daha yüksek doğru sınıflama oranına sahip olduğu görülmüştür. Rastgele orman algoritmasının ise ikili ve beşli sınıflamada sırasıyla, WEKA ve Orange paket programında daha yüksek doğru sınıflama oranına sahip olduğu tespit edilmiştir. Bunun yanında, ikili ve beşli olarak sınıflandırılmış puanlarda en yüksek doğru sınıflama oranını, yapay sinir ağları algoritması elde etmiştir.

Abstract:
In this study, WEKA and Orange programs, which are frequently used in data mining, are compared based on the classification methods that can be used in data mining in education. The results of the ABIDE exam conducted by the Ministry of National Education were used in the study. During the analysis process, k-nearest neighbor, random forest, support vector machine, naive bayes and artificial neural networks methods were used to estimate the data of students classified according to their Turkish course scores by using demographic and psycho-social variables. In the second phase of the research, the reliability and cross validity values of the measurement results obtained from the students who were classified with the classification algorithms determined within the scope of the research were examined. According to the results obtained within the scope of the research; It was observed that Orange in k-nearest neighbor and artificial neural networks algorithms and WEKA in support vector machine and naive bayes algorithm have higher correct classification rates. Random forest algorithm has been found to have higher correct classification rate in binary and quinary classification in WEKA and Orange package program, respectively. In addition, the artificial neural networks algorithm obtained the highest correct classification rate in the scores classified as binary and quinary.