PIAAC 2015 Türkiye performansının yapay sinir ağı ve regresyon analizi yöntemleri ile incelenmesi
Examination of Piaac 2015 Turkey performance with artificial neural network and regression analysis methods
Yazar: İRFAN ERGİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA ÇOBANOĞLU AKTAN
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Lojistik regresyon yöntemi = Logistic regression method ; Regresyon = Regression ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Uluslararası Yetişkin Becerilerinin Değerlendirilmesi = PIAAC ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yeterlilik = Sufficiency ; Yetişkin eğitimi = Adult education ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation

Özet:
Bu çalışmada, OECD tarafından yetişkin becerilerinin değerlendirilmesi amacıyla yürütülen "Yetişkin Yeterliklerinin Uluslararası Değerlendirilmesi Programı - (PIAAC)" uygulamasının verileri lojistik regresyon analizi (LR) ve yapay sinir ağı modeli (YSA) ile incelenmiştir. Türkiye örnekleminde PIAAC çalışmasına dahil olan yetişkinlerin beceri puanları her iki analiz yöntemi ile yordanmıştır. PIAAC kapsamında bulunan yetişkin özellikleri anketinden elde edilen demografik, sosyoekonomik ve işgücü durumu gibi özellikler çalışmamızda yordayıcı özellikler (bağımsız değişken) olarak belirlenmiştir. Yetişkinlerin sözel beceri testi, sayısal beceri testi ve teknoloji yoğun ortamlarda problem çözme beceri (TYOPÇ) testi performansları ise yordamak istediğimiz beceri puanları (bağımlı değişken) olarak kabul edilmiştir. Regresyon analizi için ikili lojistik regresyon, yapay sinir ağı modeli için ise çok katmanlı algılayıcılar kullanılmıştır. Her iki yöntem için bağımsız değişkenlerin yetişkin beceri performanslarına etki düzeyleri belirlenmiştir. Verilerin analizinde "IBM SPSS v.23" paket programı ve "The IEA International Database Analyzer (IDB Analyzer)" kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde her iki analiz modeli sözel becerileri puanlarını %69,8 oranında doğru tahmin etmiştir. Sayısal beceri puanlarının tahmin oranları LR analizi ile %73,6 bulunurken YSA analizi ile %73,5 olarak bulunmuştur. TYOPÇ beceri puanlarını doğru sınıflandırma oranları LR analizi ile %67,1 olarak bulurken YSA analizi ile %67,3 olarak bulunmuştur. Sözel beceri puanlarını sınıflandırmada her iki analiz yöntemi aynı performansı göstermiştir. Sayısal beceri puanlarını sınıflandırmada LR analizi YSA'ya göre  %0,01 daha başarılıdır. TYOPÇ beceri puanlarını sınıflandırmada YSA, LR analizine göre %0,02 daha başarılıdır.

Abstract:
In this study, the data of the "Program for the International Assessment of Adult Competencies - (PIAAC)" carried out by the OECD to evaluate adult skills were examined by regression analysis (LR) and artificial neural network (ANN) model. Scores of adults included in the PIAAC study in the Turkish sample were predicted by both analysis methods. Demographic features obtained from the background questionnaire within the scope of PIAAC were determined as predictive features in our study. The literacy skill test, numerical skill test and PS-TRE test performances of the adults were accepted as the skill scores that we wanted to predict. Binary logistic regression is used for LR analysis, while multilayer perceptrons are used for ANN model. The effects of independent variables on adult skill performance were determined for both methods. The "IBM SPSS v.23" package program and The IEA International Database Analyzer was used in the analysis of the data. When the results obtained were examined, the rate of correct estimation of literacy skills scores was found to be 69.8% with both analyzes, and 73.6% with LR analysis for numerical skills scores, and 73.5% with ANN. While the rates of estimating PS-TRE skill scores correctly were 67.1% with LR analysis, it was found as 67.3% with ANN analysis. Both analysis methods showed the same performance in classifying literacy skill scores. LR is 0.01% more successful than artificial neural network in classifying numerical skill scores. ANN is 0.02% more successful than LR analysis in classifying PS-TRE skill scores.