Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak uluslararası matematik ve fen eğilimleri araştırması Türkiye örneğinin değerlendirilmesi
Evaluation of the trends in international mathematics and science study using machine learning methods: Turkey sample
Yazar: AYDAN BAYRAK BEKTAŞ
Danışman: PROF. DR. ERSOY ÖZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Eğitim süreçlerinde toplanan verilerin analiz edilmesi, modellenmesi ve sınıflandırılması için makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmaktadır. Bu yöntemler sonucunda çıktıların elde edilmesiyle, mevcut eğitim sistemlerinde reformlara, eğitim politikalarında iyileştirme yapmaya yönelik teşvikler sunabilmektedir. Eğitim veri madenciliği alanında yapılan çalışmalarda öğrencinin başarı durumu ev, okul, öğretmen ve aile bağlamında incelenebilmektedir. Bu tez çalışmasında Uluslararası Eğitim Başarılarını Değerlendirme Kuruluşu tarafından yürütülen Uluslararası Matematik ve Fen Bilimleri Eğilimleri Araştırması (TIMSS) 2011, 2015 ve 2019 yılı verileri için Türkiye 8. sınıf düzeyindeki öğrencilerin fen bilimleri veri setlerine makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmıştır. Çalışmada, öğrencilerin fen başarılarını sınıflandırmak için Lojistik Regresyon (LR), Destek Vektör Makineleri (DVM), K En Yakın Komşu Algoritması (K-NN), Naive Bayes (NB) ve Rasgele Orman (RO) algoritmaları kullanılmıştır. Öğrencilerin fen alanındaki başarısını en çok etkileyen değişkenleri belirlemek amacıyla permütasyon özelliği önem yöntemiyle önemlilik kontrolü yapılmıştır. Öğrenci başarı durumunu sınıflandırmada en iyi algoritma, model metriklerine göre bulunmuştur. Ayrıca her bir algoritma için roc eğrileri çizilmiştir. LR ve RO algoritmaları için permütasyon önem kontrolü yapılmıştır. Fen bilimleri 2011, 2015 ve 2019 yıllarına ait veri setleri için LR ve RO en iyi algoritma olarak belirlenmiştir. "Fen bilimlerinde öğrencinin güveni"  ve "Ev eğitim kaynakları" değişkenleri fen başarısında en etkili değişkenler olarak belirlenmiştir. Ayrıca TIMSS 8. Sınıf fen bilimleri uluslararası başarı ortalamasına göre bakıldığında, Türkiye' nin başarı puanında  pozitif yönde artış olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
Machine learning methods are used to analyze, model and classify training data. With the emergence of these results, it can provide incentives for reforms in existing education systems and implementation in education policies. Student success status structured in the field of education data mining can be accessed by home, school, teacher and family. In this thesis study, machine learning times are rearranged for Turkey 8th grade science data sets for the 2011, 2015 and 2019 data of the International Mathematics and Science Trends Survey (TIMSS) provided by the International Association for the Evaluation of Educational Achievement. Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM), K Nearest Neighbor Algorithm (K-NN), Naive Bayes (NB) and Random Forest (RO) companies are used in their studies to reveal science achievements. In order to determine the most common variables in the operation of the science record, materiality control was carried out using the permissive feature importance method. The best choice for student success rates varies depending on model metrics. Also roc curves are drawn to connect it. Permutation importance check was performed for LR and RO applications. LR and RO were determined as the best choice for science data books of  2011, 2015 and 2019. The variables "Students' confidence in science" and "Home education resources" were determined as the most effective variables in science success. In addition, according to the international success achieved in TIMSS 8th Grade science, it has been found that Turkey's success score has increased positively.