Programlama eğitiminde öğrenci performansının, PLS-SEM ve makine öğrenmesi algoritmalarını kullanan karşılaştırmalı bir yaklaşımla tahminlenmesi
Predicting student performance in programming education with a comparative approach using PLS-SEM and machine learning algorithms
Yazar: AYKUT DURAK
Danışman: DOÇ. DR. VAHİDE BULUT
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu çalışmada, bilgisayar programlama eğitimi alan öğrencilerin kısmi en küçük kareler yapısal eşitlik modellemesi (PLS-SEM) algoritması kullanarak programlama performansını (düşük, yüksek) etkileyen faktörlerin tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Araştırmanın katılımcılarını programlama eğitimi alan 763 öğrenci oluşturmuştur. Veri setinin analizinde betimsel analizler, makine öğrenmesi algoritmaları ve PLS-SEM analizi kullanılmıştır. Ayrıca düşük ve yüksek programlama performansı gösteren gruplar arasındaki modellerin farklılaşmasını incelemek için çoklu grup yapısal eşitlik modellemesi kullanılmıştır. Verilerin analizinde PLS-SEM yöntemi için SmartPLS 4 programı, makine öğrenmesi algoritmaları sonuçlarının karşılaştırılması için Knime 4.7 programından yararlanılmıştır. Araştırmanın sonuçlarına göre, yüksek düzeyde programlama performansı gösteren grupta, düşük performans gösteren gruba göre modelin açıklama yüzdesi oldukça yüksektir. Araştırmanın bulgularına göre yaş, eğitim düzeyi ve genel akademik başarı ile programlama performans puanları ilişkili bulunmuştur. Ayrıca programlama deneyimi, tutumu ve programlamada yetkilendirmesi ile programlama performansı ilişkilidir. Düşük ve yüksek programlama performans durumlarına göre en yüksek doğruluk sonucuna sahip algoritmanın karar ağaçları [sırasıyla (.966), (.966)] algoritması olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Elde edilen bu puanların %90'ın üzerinde olması tahmin performansının yeterli olduğu şeklinde yorumlanabilir.

Abstract:
The aim of the current study was to predict the factors that affect the programming performance (low, high) of students taking computer programming education using the PLS-SEM algorithm. The participants of the study were 763 students who received programming education. Descriptive analysis, machine learning algorithms, and analysis of PLS-SEM were used to analyze the data set. In addition, multi-group structural equation modeling was used to examine the differentiation of models between groups with low and high programming performance. The SmartPLS 4 program was used for the PLS-SEM method in the analysis of the data and the Knime 4.7 program was used to compare the results of the machine learning algorithms. The results of the study show that the percentage of explanation of the model in the group with high programming performance is quite high compared to the group with low performance. The results of the study show that age, education level, general academic performance and programming performance are related. In addition, programming experience, attitude, and programming competence are related to programming performance. The study concluded that the algorithm with the highest accuracy in terms of low and high programming performance is the decision tree algorithm [(.966), (.966)]. The fact that these values are above 90% can be interpreted as sufficient estimation performance.