Yönetim bilişim sistemleri öğrencilerinin işletmede mesleki eğitimlerinin iş bulmasına etkisinin veri madenciliği ile analizi
Analysis of the effects of management information systems students on-the-job training process on their employment via data mining methods
Yazar: FAHRETTİN AKA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN PENÇE
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Birliktelik analizi = Association analysis ; Mesleki eğitim = Vocational education ; Sınıflandırma = Classification ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Teknoloji ile birlikte değişen dünya koşulları göz önüne alındığında eğitim kurumlarının piyasa koşullarına ayak uydurma zorunluluğu ortaya çıkmıştır. Değişimlere ayak uydurabilen, yenilikleri takip edebilen, kendini sürekli geliştirebilen öğrenciler yetiştirmek için işletmede mesleki eğitim modeli ismiyle bilinen model ders müfredatlarında ki yerini almıştır. Öğrenciler lisans eğitiminde 8 ya da ön lisans eğitiminde 4 dönem olan eğitim süreçlerinin 1 dönemini iş yerinde geçirme imkânı bulmaktadırlar. Çalışmanın amacı yönetim bilişim sistemleri bölümünde 10 yıldır kullanılan "+1 Uygulamalı Eğitim Modelinin" öğrencilerin iş bulma konusunda sağladığı faydaların incelenmesi ve gelecek dönemler için daha uygun akademik ve sektörel yönlendirmelerin yapılabilmesidir. Bu amaç doğrultusunda Bucak Zeliha Tolunay Uygulamalı Teknoloji ve İşletmecilik Yüksekokulu Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümünden mezun öğrencilere ait cinsiyet, AGNO, işletmede mesleki eğitim sektör bilgileri gibi öznitelikler kullanılarak mezuniyet sonrası çalışma durumu ve sektörel bilgileri veri madenciliği yöntemleri ile analiz yapılmıştır. Oluşturulan veri setinin analizi için Orange Data Mining programı kullanılarak Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, K En Yakın Komşu, Lojistik Regresyon, Yapay Sinir Ağları ve Rastgele Orman gibi sınıflandırma algoritmaları seçilmiştir. Ayrıca Birliktelik kuralları analizi için Apriori algoritmasından faydalanılmıştır. Öğrencilerin okul dönemlerine ait öznitelikler kullanılarak uygulanan sınıflandırma analizlerinde en başarılı tahminlemeyi K En Yakın Komşu algoritması yapmıştır. Kullanılan öznitelikler ile iş bulma durumu arasındaki ilişki hakkında fikir vermektedir. Birliktelik analizi sonuçları incelendiğinde kamu sektöründe işletmede mesleki eğitim yapan öğrencilerin büyük çoğunluğunun iş bulamadığı gözlemlenmiştir. Bilişim sektöründe işletmede mesleki eğitim yapan öğrencilerin büyük çoğunlukta iş buldukları ve özellikle bilişim sektörüne yöneldikleri gözlemlenmiştir. Bu çalışmanın sonuçları dikkate alındığında işletmede mesleki eğitim yapmayı planlayan öğrencileri daha etkili yönlendirmek adına önermeler verilmiştir.

Abstract:
Considering the changing world conditions with technology, the necessity of keeping up with the market conditions of educational institutions has emerged. The model, known as the on-the-job training model, has taken its place in the curriculum in order to train students who can keep up with the changes, follow the innovations and constantly improve themselves. Students have the opportunity to spend 1 semester of their education process, which is 8 semesters in undergraduate education or 4 semesters in associate education, at the workplace. The aim of the study is to examine the benefits of the "+1 Applied Education Model", which has been used for 10 years in the department of management information systems, in finding a job for students and to make more appropriate academic and sectoral guidance for the future periods. For this purpose, post-graduation employment status and sectoral information were analyzed by data mining methods by using attributes such as gender, AGNO, on-the-job training sector information belonging to the graduates of the Bucak Zeliha Tolunay School of Applied Technology and Business Administration Department of Management Information Systems. For the analysis of the generated data set, classification algorithms such as Support Vector Machines, Naive Bayes, K Nearest Neighbor, Logistic Regression, Artificial Neural Networks and Random Forest were selected using the Orange Data Mining program. In addition, Apriori algorithm was used for Association rules analysis. K Nearest Neighbor algorithm made the most successful estimation in the classification analysis applied by using the features of the students' school periods. It gives an idea about the relationship between the attributes used and employment status. When the results of the association analysis are examined, it has been observed that the majority of the students who had on-the-job training in the public sector could not find a job. It has been observed that the majority of students who had on-the-job training in the IT sector found a job and especially tended towords to the IT sector. Considering the results of this study, suggestions are given in order to guide the students more effectively for those are planning to do on-the-job training more effectively.