Makine öğrenmesi yöntemleriyle demografik veriler üzerinden yabancı dil seviyesi tahmini
Prediction of foreign language proficiency via machine learning methods using demographic data
Yazar: GONCA GÜL DUMAN ORAL
Danışman: PROF. DR. SELİN SONER KARA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Sistem Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bu çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu'ndan alınan Yetişkin Eğitimi Araştırması
Mikro Veri Seti kullanılmıştır. Çalışmanın amacı bireylerin demografik verilerinin,
yabancı dil bilgisinin tahmininde kullanılabileceğini paylaşmaktır.
Çalışmaya literatür araştırması ile başlanmıştır. Ardından, veri setindeki tekil
değişkenler ile hedef değişken olan yabancı dil seviyesi arasındaki ilişkiler
incelenmiştir. Yer yer bağlantılar kurulabilmiş olsa da, çoğunlukla tekil
incelemelerin yetersizliği öne çıkmıştır. Bu nedenle, bireylerin tüm bilgilerini
sürece dahil edebilmek için makine öğrenmesi modellerinin kullanımına ihtiyaç
doğmuştur.
Öncelikle, veri seti makine öğrenmesi modellerinde kullanılabilir hale getirilmiştir.
Varolan boş hücreler verisetinden kaldırılmıştır. Veride tahminlenecek sınıflar
arasında dengesizlik tespit edilmiş olup, literatürde de sıkça kullanılan sentetik veri
üretme yöntemi izlenerek bu dengesizlik giderilmiştir. Ardından tekil makine
öğrenmesi ve topluluk öğrenmesi yöntemleri kullanılarak, değişkenler ve hedef
değişken arasındaki ilişki kurulmuştur. Modellerin sonuçları doğruluk, kesinlik, F1
skoru gibi değerlendirme metrikleri ile karşılaştırılmış, ve en yüksek değeri veren
modelin en başarılı olduğu kabul edilmiştir. Model başarı metrik değerleri oldukça
yüksek olduğundan, çalışmanın bireylerin demografik verilerinin yabancı dil bilgisi
ile ilişkili olduğu hipotezinin doğrulandığı söylenilebilir.
Doğrulanmış hipotezden yola çıkılarak demografik veriler incelendiğinde,
çalışmanın eğitim planlayıcılar için iyileştirme noktalarının tespiti açısından önemli
bir kaynak olacağına inanılmaktadır.

Abstract:
This study utilized the Micro Data Set from the Turkish Statistical Institute's Adult
Education Survey. The aim of the study is to demonstrate the potential use of
individuals' demographic data in predicting their proficiency in a foreign language.
The study starts with a thorough literature review. Subsequently, the relationships
between individual variables in the dataset and the target variable, which is the level
of proficiency in a foreign language, were examined. Although connections were
occasionally established, the insufficiency of singular examinations was evident.
Consequently, there arose a necessity to incorporate all available information about
individuals into the process, prompting the use of machine learning models.
Initially, the dataset was prepared to be utilized in machine learning models. Empty
cells within the dataset were removed. Imbalance among the classes to be predicted
was detected, and this imbalance was eliminated by employing a synthetic data
generation method commonly used in literature.
Following this, machine learning and ensemble learning methods were employed
to establish relationships between variables and the target variable. Model
comparisons were made using evaluation metrics such as accuracy, precision, and
F1 score. The model yielding the highest values in these performance metrics was
deemed the most successful. Given the considerably high success metric values of
the model, it can be asserted that the hypothesis stating a relationship between
individuals' demographic data and proficiency in a foreign language has been
confirmed.
Building upon the confirmed hypothesis, when demographic data is examined, it is
believed that this study will serve as a significant resource for identifying
improvement areas for educational planners.