Yapay sinir ağları ile öngörü modelleme tekniği kullanarak öğrenci başarı durumu öngörü modellemesi üzerine
On predictive modeling of student achievement using prediction modeling technique with artificial neural networks
Yazar: MURAT CEYLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NESİBE MANAV MUTLU
İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Yapay Sinir Ağları(YSA) teknolojisi, biyolojik sinir sistemlerinden esinlenerek
oluşturulan bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. YSA karmaşık veri setlerinde desenleri
öğrenme ve öngörü yapabilme yeteneğine sahiptirler. İnsan beyninin çalışma
prensiplerine benzer bir yapıda tasarlanan bu YSA, öğrenme, genelleme ve desen
tanıma gibi görevleri gerçekleştirebilen matematiksel modellerdir.
Eğitim verilerinin analizi ve öngörüsü, öğrenci başarısıyla ilgili gelecekteki performansı
tahmin etmek için önemlidir. Bu süreç, genellikle öğrencinin geçmiş sınav sonuçları
gibi temel özelliklerin yanı sıra aile yapısı, maddi durum ve eğitim seviyesi gibi
faktörleri kullanarak bir model oluşturma sürecini içerir. Bu modelleme, istatistiksel
veya matematiksel modeller kullanılarak yapılır ve genellikle bir girdi verisine
dayanarak bir çıkış verisi veya değeri tahmin etmeye odaklanır. Öğrencinin mevcut
başarı durumundan gelecekteki başarısını tahmin etmek, öğrencilere çalışma yönergeleri
ve gelişim fırsatları sunmak için önemlidir.
Scopus verilene göre yapılan bibliyografik analiz sonuçlarından 1971-2023 yılları
arasında; bu alanda en fazla araştırma 2023 yılında 278, 2022 yılında 227 ve 2021
yılında 173 araştırma yapılmıştır. Yapılan araştırmalar ABD'de 831, Birleşik Krallık'ta
230 ve Avustralya'da 114 araştırma yapılmıştır. Bu araştırmalar 1971 yılında başlamış
olsa da yapılan araştırma sayısı 2000'li yıllardan sonra artmaya başlamıştır.
Anahtar Kelimeler Öğrenci başarısı, öğrenci performansı, akademik başarı tahmini, akademik izleme
sistemi

Abstract:
Artificial Neural Network (ANN) technology is a machine learning approach inspired
by biological nervous systems. ANNs have the ability to learn patterns and make
predictions in complex data sets. These ANNs, designed with a structure similar to the
working principles of the human brain, are mathematical models that can perform tasks
such as learning, generalization and pattern recognition.
Analysis and prediction of educational data is important for predicting future
performance regarding student achievement. This process usually involves building a
model using basic characteristics such as the student's past exam results, as well as
factors such as family structure, financial situation and education level. This modeling
is done using statistical or mathematical models and usually focuses on predicting an
output data or value based on an input data. Predicting a student's future success from
their current achievement is important for providing students with study guidelines and
development opportunities.
From the results of bibliographic analysis according to Scopus between 1971-2023; The
most research in this field was 278 in 2023, 227 in 2022 and 173 in 2021. There were
831 studies conducted in the USA, 230 studies in the United Kingdom and 114 studies
in Australia. Although these studies started in 1971, the number of studies began to
increase after the 2000s.
Keywords Student achievement, student performance, academic success prediction, academic
monitoring system