Makine öğrenmesi yöntemleri ile öğrenci mezuniyet notu tahmini
Prediction of student graduation grade with machine learning methods
Yazar: SARP CİVELEK
Danışman: DOÇ. DR. MURAT BEKEN
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kaliteli bir eğitim için Yükseköğretim kurumlarının yönetim ve eğitim alanlarında doğru ve güvenilir kararlar vermeleri önceliklidir. Yükseköğretim kurumlarının genel olarak yaşadığı problemlere örnek olarak hazırlanan akademik planlamada oluşabilecek eksiklikler veya yanlışlıklar, akademik olarak başarısız öğrenciler, mezun olacak öğrencilerin gelecekle ilgili yol haritaları gösterilebilir. Eğitim kalitesi açısından bu tarz problemlerin çözümü, tedbirlerin alınması çok önemlidir. Veri madenciliği ile yapay zeka yöntemlerinin gelişmesi sayesinde, yaşanan problemler üzerinde oransal olarak çok yüksek tahminler yapılabilmekte ve sonucunda çözüm odaklı anlamlı sonuçlar alınabilmektedir. Yüksek hızlı bilgisayarların hayatımızda daha fazla yer alması, geliştirilen algoritmalar ile Yapay Zeka teknikleri hızlı bir şekilde ilerlerken, hemen hemen her sektörde olduğu gibi eğitim alanında önemli gelişmelere yol açacak, akademik anlamda alınabilecek tedbirler için güçlü bir araç olma yolundadır. Tez çalışmasında, makine öğrenmesi yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları, K-En Yakın Komşu Algoritması, Lineer Regresyon, Destek Vektör Makineleri ve Karar Ağaçları kullanılarak Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Kamu Yönetimi Bölümü öğrencilerinin mezuniyet notlarının tahmin edilmesi işlemi yapılmıştır. Bu yüzden 2011-2018 yılları arasında kayıt yaptırıp mezun olmuş 832 Kamu Yönetimi Bölümü öğrencisinin akademik eğitimleri boyunca 1. ve 2. sınıfta almış oldukları toplam 31 dersin yılsonu notları kullanılmıştır. Yapılan çalışmada mezuniyet notunun tahmini için iki farklı senaryo oluşturulmuştur. İlk oluşturulan senaryoda öğrencilerin sadece birinci sınıfa ait derslerinin yılsonu notları ile mezuniyet not tahmin işlemi yapılırken, ikinci senaryoda öğrencilerin birinci ve ikinci sınıfa ait derslerinin yılsonu notları kullanılmıştır. Yapılan çalışmada Yapay Sinir Ağları ile oluşturulan modelin diğerlerine göre daha yüksek oranda başarılı tahminler yaptığı ve ikinci olarak oluşturulan senaryonun ilk senaryoya göre daha iyi tahmin sonuçları verdiği görülmüştür.

Abstract:
For a quality education, it is a priority for higher education institutions to make correct and reliable decisions in the fields of management and education. As an example of the problems faced by higher education institutions in general, deficiencies or mistakes that may occur in academic planning, academically unsuccessful students, road maps for the future of students who will graduate can be shown. In terms of the quality of education, it is very important to solve such problems and take precautions. Thanks to the development of data mining and artificial intelligence methods, very high estimates can be made proportionally on the problems experienced, and as a result, meaningful solution-oriented results can be obtained. The fact that high-speed computers take more place in our lives, while the developed algorithms and Artificial Intelligence techniques are progressing rapidly, it is on the way to become a powerful tool for measures that can be taken academically, which will lead to important developments in the field of education, as in almost every sector. In the thesis study, the graduation grades of Bolu Abant İzzet Baysal University, Faculty of Economics and Administrative Sciences, Department of Public Administration students were estimated using machine learning methods Artificial Neural Networks, K-Nearest Neighbor Algorithm, Linear Regression, Support Vector Machines and Decision Trees. For this reason, the year-end grades of a total of 31 courses taken in the 1st and 2nd grades of 832 Public Administration Department students who registered and graduated between 2011-2018 were used. In the study, two different scenarios were created for the estimation of the graduation grade. In the first scenario, only the year-end grades of the first-year courses of the students and the graduation grade estimation were made, while in the second scenario, the year-end grades of the first and second-year courses of the students were used. In the study, it was seen that the model created with Artificial Neural Networks made more successful predictions than the others and the second scenario gave better prediction results than the first scenario.