LGS İnkılap Tarihi ve Atatürkçülük alt testi doğru sayılarının yapay zeka yöntemleriyle tahmin edilmesi
Estimating LGS Revolution History and Kemalism subtest correct numbers using artificial intelligence methods
Yazar: ENİS HARUN BAŞER
Danışman: PROF. DR. BAYKAL BİÇER
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı / Sosyal Bilgiler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Atatürkçülük = Kemalism ; Lise giriş sınavları = Highschools entrance exam ; Sosyal bilgiler dersi = Social studies course ; Sınav = Examination ; Tahmin = Estimation ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods ; Testler = Tests ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İnkılap tarihi = Revolution history

Özet:
Bu çalışmada, 2018 yılında ortaokuldan mezun olmuş öğrencilerin ortaokul Sosyal Bilgiler dersi ile T.C. İnkılap Tarihi ve Atatürkçülük dersi sınav notlarının Liselere Geçiş Sistemi (LGS) T.C. İnkılap Tarihi ve Atatürkçülük alt testindeki doğru sayılarını tahmin etme yüzdesinin tespit edilmesinin yanında, yordama düzeylerinde çoklu doğrusal regresyon ve veri madenciliği algoritmalarının performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Araştırma, nicel araştırma yöntemlerinden ilişkisel tarama modeline göre yürütülmüştür. Araştırmanın evrenini Kütahya ilinde MEB'e bağlı resmi ortaokullarda öğrenim gören ve 2018 yılında 8. sınıfta LGS' ye giren öğrenciler oluşturmaktadır. Çalışmada uygun örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Araştırma sonucunda tüm değişkenlerle doğru sayıları arasında istatistiksel olarak anlamlı, pozitif yönde orta düzeyde bir ilişki olduğu görülmektedir. Çoklu doğrusal regresyon analizine göre R2 değeri %52, MSE değeri .0242 çıkmıştır. Diğer analizler kapsamında genel doğrusal regresyon, regresyon ağaçları, gauss süreç regresyonu, destek vektör makinesi, topluluk makine öğrenmesi, derin öğrenme, rastgele orman ve yapay sinir ağı analizi sonuçlarında MSE değerlerinin .024 ile .044 arasında, R2 değerlerinin ise .12 ile .52 arasında değiştiği görülmektedir. Elde edilen sonuçlar klasik yöntemle yapılmış çoklu doğrusal regresyon analizinin sonuçlarıyla kıyaslandığında MSE performans değerlerinin çoklu doğrusal regresyon analizinden elde edilen MSE performans değerinden yüksek çıktığı gözlenmiştir. MSE performanslarının karşılaştırılmasının ardından diğer analiz yöntemlerine göre daha başarılı olduğu öne sürülen ancak bu araştırmada diğerlerine nazaran düşük performans gösteren yapay sinir ağı analizinin performansının manuel olarak artırılıp artırılamayacağına bakılmıştır. Nitekim modifiye edilmiş yapay sinir ağı sonuçlarına göre ise R2 değeri %62, MSE değeri ise .019 çıkmıştır.
Anahtar Kelimeler: Çoklu doğrusal regresyon, sosyal bilgiler, yapay sinir ağı, yapay zeka.

Abstract:
In this study, it is aimed to estimate the correct numbers in the High School Transition System (LGS) Revolution History and Kemalism subtest according to the exam grades of the secondary school Social Studies course and the History of Revolution and Kemalism course. Besides, it is aimed to compare the performances of multiple linear regression and data mining algorithms at predictive levels. The research was carried out according to the correlational survey model, one of the quantitative research methods. The universe of the research consists of students who study in public secondary schools affiliated to the Ministry of National Education in Kütahya and enter LGS in the 8th grade in the 2017-2018 academic year. Convenient sampling method was used in the study. As a result of the research, it is seen that there is a statistically significant, positive moderate relationship between all variables and the number of correct scores. According to the multiple linear regression analysis, the R2 value is 52% and the MSE value is .0242. Within the scope of other analyzes; in the results of general linear regression, regression trees, gaussian process regression, support vector machine, ensemble machine learning, deep learning, random forest and artificial neural network analysis, it is seen that MSE values vary between .024 and .044, and R2 values between .12 and .52. When the results obtained are compared with the results of the multiple linear regression analysis performed with the classical method, it is observed that the MSE performance values is higher than the MSE performance values obtained from the multiple linear regression analysis. After the comparison of MSE performances, it was examined whether the performance of artificial neural network analysis, which was claimed to be more successful than other analysis methods, but underperformed in this study, could be manually increased. As a result, according to the modified artificial neural network results, the R2 value is 62% and the MSE value is .019.
Keywords: Artificial intelligence, multiple linear regression, neural network, social studies.