Matematiksel becerilere ilişkin birliktelik kurallarının çıkarılması
Extraction of the mathematical skills relevant association rules
Yazar: HANİFE MERVE ERDOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. NAZAN SEZEN YÜKSEL
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Birliktelik analizi = Association analysis ; Birliktelik kural madenciliği = Association rule mining ; Matematiksel beceri = Mathematical skill ; TEOG = Transition From Basic Education To Secondary Education ; Veri madenciliği = Data mining ; Ölçekler = Scales

Özet:
Matematik konularının öğretiminde matematik biliminin yığılmalı yapısı göz ardı edilmemesi gereken en önemli durumlardan biridir. Bir matematik konusunun öğretiminde gerekli olan ön öğrenmeler öncelikle belirlenmeli, sonrasında ön öğrenmelerdeki eksiklikler eğer varsa giderilmeli ve yeni konunun öğretimi, gerekli ilişkilendirmeler eşliğinde gerçekleştirilmelidir. Bu araştırmanın amacı, Temel Eğitimden Ortaöğretime Geçiş Sistemi sınavına ait matematik alt testinde yer alan soruların MATH Taksonomi' ye göre sınıflandırmasının yapılarak bu sorulara ve ait oldukları becerilere yönelik birliktelik analizlerinin yapılmasıdır. Çalışmada kullanılan veriler, 2016- 2017 eğitim öğretim yılında TEOG'a katılarak birinci dönem matematik alt testini cevaplayan 10000 öğrencinin, yine aynı yıla ait ikinci dönem matematik alt testini cevaplayan 10154 öğrenci verisinden oluşmaktadır. Çalışma, öğrencilerin cevap örüntülerini içeren veri setinin veri madenciliği yöntemlerinden birliktelik kurallarına göre analizi ile devam etmiştir. Bu aşamada RapidMiner programından yararlanılmış olup FP-Growth algoritması kullanılmıştır. Araştırma sonucunda çalışmaya matematik alt testlerinde en fazla MATH taksonominin A grubunun son kategorisi olan "Rutin İşlemlerin Kullanımı" ndaki becerileri ölçecek maddelerin yer aldığı kaydedilmiştir. Ayrıca en fazla doğru cevaplanan maddeler ağırlıklı olarak A grubunda; en az doğru cevaplanan maddeler ise C grubunda yer almaktadır. Alt testlerdeki maddelerin, matematik öğretim programındaki öğrenme alanlarında, birinci dönem "Sayılar ve İşlemler"; ikinci dönem ise "Geometri ve Ölçme" de yığıldığı tespit edilmiştir. Matematiksel becerilere ilişkin MATH taksonomide herhangi bir düzeyde beceriye sahip öğrencilerin alt kategorilerdeki becerileri yüksek oranda yerine getirebildiği saptanmıştır. Kaydedilen diğer birliktelik ise matematik öğretim programında sonra verilen öğrenme alanlarındaki kazanımlara sahip öğrencilerin, önce verilen öğrenme alanlarındaki kazanımlara yüksek oranda sahip olduğudur. Ancak bu sonuç "Basit Olayların Olma Olasılığı" için geçerli değildir.

Anahtar sözcükler: TEOG, matematiksel beceriler, veri madenciliği, birliktelik kuralları, FP-Growth algoritması, RapidMiner

Abstract:
The cumulative nature of mathematics is one of the most important aspects of mathematics teaching. The preliminary learning required in the teaching of a mathematics subject should be determined first, then the deficiencies in the preliminary learning should be eliminated, if any, and the teaching of the new subject should be carried out with the necessary associations. The aim of this study is to classify the questions in the mathematics subtest of the Transition System from Basic Education to Secondary Education according to MATH Taxonomy and to make association analyzes for these questions and the skills they belong to. The data used in the study consisted of the data of 10000 students who participated in TEOG in the 2016-2017 academic year and answered the first term mathematics subtest and 10154 students who answered the second term mathematics subtest of the same year. The study continued with the analysis of the data set containing the answer patterns of the students according to the rules of association of data mining methods. At this stage, RapidMiner program was used and FP-Growth algorithm was used. As a result of the study, it was noted that the mathematics subtests included the items that measure the skills in MATH Use of Routine Procedures which is the last category of group A of MATH taxonomy. In addition, the most correctly answered items were predominantly in group A; the least correct answer is in group C. The items in the sub-tests, in the areas of learning in the mathematics curriculum, the first term "Numbers and Operations"; and the second semester was collected under the title of Geometry and Measurement. It was found that students with any level of skill in MATH taxonomy related to mathematical skills were able to perform the skills in subcategories at a high rate. The other association recorded is that the students who have the gains in the learning fields given after the mathematics curriculum have a high percentage of the gains in the given learning fields. However, this result is not valid for Probability of Simple Events.

Keywords: TEOG, mathematical skills, data mining, association rules, FP-Growth algorithm, Rapidminer