Öğrenci kayıt yenileme işlemlerinde öneri sistemleri uygulaması
A recommender systems application for students registration renewal
Yazar: İSMAİL BURAK YAVRU
Danışman: DOÇ. DR. ALPER BİLGE
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Ders seçim aşaması üniversite öğrencileri için zorluklar teşkil etmektedir. Bu aşamadaki öğrenciler için ders tavsiyesi sunmak üzere akademik danışmanlık yapan bir öneri sistemi bu sorunların üstesinden gelebilir. Geleneksel yöntemlerle sözlü tavsiye alarak ya da ders kataloglarındaki bilgilere bakarak öğrencilerin kendi akademik profillerine uyan dersleri bulmaları oldukça zordur. Bunun yanı sıra bir akademisyenden akademik danışmanlık desteği alınsa bile ilgili akademisyenin her öğrencinin akademik profilini bilmesi mümkün değildir. Ayrıca akademisyenlerin bölümlerindeki bütün derslerin niteliklerini bilmeleri de mümkün değildir.  Bu çalışma ile öğrencilerin akademik başarılarının yükseltilmesi ve öğrencilerin kendi profillerine uyan dersleri seçebilmeleri için bir ders öneri sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen öneri sistemi, bir kullanıcı tabanlı ortak filtreleme öneri sistemidir. Bu sistem öğrencilerin kendisiyle benzer akademik özellikteki diğer öğrencilerin önceden aldıkları dersleri inceleyerek, kullanıcılarına ders öneri listesi ve harf notu tahminleri sunar. Sistem kullanıcılarına, kendisiyle akademik benzerlik gösteren diğer öğrencilerin alıp başarılı olduğu dersler üzerinden almasını tavsiye ettiği dersleri sunar. Bu öneri listesini ve harf notu tahminlerini üretirken kullanıcılarından hiçbir veri talep etmez. Öneri üretilecek olan kullanıcının daha önceden almış olduğu derslerdeki performansını aynı bölümdeki mezun ve üst dönem öğrencilerinin geçmişteki performansları ile benzerlik kurarak önerilerini oluşturur. Böylelikle derslerle ilgili akademik özelliklerin tanımlanmasına ve içeriklerinin bilinmesine gerek duymaz. Sistem deneysel yöntemlerle geliştirilmiştir. Deneylerden elde edilen sonuçlar sistemin başarılı bir şekilde çalıştığını göstermektedir.

Anahtar Sözcükler: Öneri sistemleri, Kullanıcı tabanlı ortak filtreleme, Ders öneri sistemi

Abstract:
It could be very challenging to choose a course at the registration period for university students. A system could overcome this problem by giving academic advice. System should recommend courses to students. It is very difficult for students to find courses that match their academic profile with traditional methods like word of mouth and information in the course catalogs. In addition, even if academic advice is provided from an academician, it is not possible for the relevant academician to know the academic profile of each student. Furthermore, it is not possible for academics to know the qualifications of all courses in their departments. In this study, a course recommender system has been developed in order to increase the academic success of the students and enable them to choose the courses that fit their own profiles. The proposed recommender system is a user-based collaborative filtering recommender system. This system examines the courses previously taken by other students who has similar academic profiles with active student and provides users recommended courses list and letter grade estimates. Proposed recommender system does not require any explicit data from its users when generating this list of recommendations and letter note estimates. System creates recommendations by establishing a similarity between the performance of the active user and the upper semester students/graduates in the same department. Thus, it does not need to define the academic features and content of the courses. The system was developed by experimental methods. The results obtained from the experiments show that the system works successfully.

Keywords: Recommender systems, User based collaborative filtering, Course recommendation system