Makine öğrenmesi yöntemleri ile ortaöğretim öğrencilerinin başarı değerlendirmesi
Success evaluation of secondary school students with machine learning methods
Yazar: MURAT SOLMAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YÜCALAR
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yüzyıllardır insanoğlu gelişmek, ilerlemek ve kendi zamanına kadarki bilim bayrağını
hakkıyla temsil etmek için yeni nesillerini iyi yetiştirmek istemektedir. Günümüzde de
insanın yaşadığı çağa ayak uydurabilmesi için eğitim alması zorunlu hale gelmiştir. Hatta
iyi bir eğitim alabilmesi ve bunu hayatının her alanına yansıtabilmesi modern insanın
olmazsa olmazıdır. Eğitim bu yetiştirme çabalarının genel çatı anlamıdır. İyi eğitim
denince eğitim-öğretim faaliyetleri sırasında başarılı olmak akla gelir. Maalesef özellikle
ülkemizde eğitim ve öğretimi değerlendirme için hala birtakım arayışların sürdüğü
görülmektedir. Bu durum birçok alanda olduğu gibi eğitim-öğretim çalışmalarına
bilgisayar bilimlerinin katkı vermesi gereğini ortaya koymaktadır. Bu aşamada
ortaöğretim öğrencilerinin okul başarısını ve bu başarıya etkisi olabilecek tüm faktörler
maddeleştirip, anket çalışmasıyla toplanarak veri seti hale getirilmiştir. 1000 ortaöğretim
öğrencisi ile 45 maddelik anket soruları ile toplanan verilerimiz ön işleme aşamalarından
geçirilerek düzenli hale getirilmiştir. WEKA platformu aracılığıyla %80'i eğitim, %20'si
test verisi olarak ayrılan veri seti üzerinden makine öğrenmesi algoritmaları ile
sınıflandırma ile tahminleme işlemleri yapılmıştır. Bu işlemlerde Naive Bayes, Logistic,
Simple Logistic, SMO, Kstar, Jrip, PART, Decision Stump, J48, LMT, Random Forest
algoritmaları ile meta algoritmalar Bagging, MetaAdaBoostM1, Random SupSpace ve
Vote kullanılarak sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Ele alınan tüm algoritmalar içinde
%73,5 doğruluk değeri ile Random Forest ve %74 doğruluk değeri ile Random SubSpace
ve Random Forest topluluk öğrenmesi en başarılı algoritmalar olarak tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenmesi, Sınıflandırma, Topluluk Öğrenmesi, Özellik Seçimi

Abstract:
For centuries, human beings have wanted to develop, progress, and raise their new
generations well in order to properly represent the banner of science up to their time.
Nowadays, it has become mandatory for people to receive education in order to keep up
with the age they live in. In fact, it is a must for a modern person to be able to receive a
good education and reflect this in every aspect of his life. Education is the general
umbrella meaning of these training efforts. When it comes to good education, being
successful during educational activities comes to mind. Unfortunately, it seems that there
are still some searches for evaluation of education and training, especially in our country.
This situation reveals the need for computer science to contribute to education and training
studies, as in many fields. At this stage, the school success of secondary school students
and all factors that may affect this success were itemized and collected through a survey
and turned into a data set. Our data, collected with 45-item survey questions from 1000
secondary school students, was regularized by going through pre-processing stages.
Classification and prediction processes were carried out with machine learning algorithms
on the data set, which was divided into 80% training data and 20% test data through the
WEKA platform. In these processes, classification studies were carried out using Naive
Bayes, Logistic, Simple Logistic, SMO, Kstar, Jrip, PART, Decision Stump, J48, LMT,
Random Forest algorithms and meta-algorithms Bagging, MetaAdaBoostM1, Random
SupSpace and Vote. Among all the algorithms considered, Random Forest with an
accuracy value of 73.5% and Random SubSpace and Random Forest ensemble learning
with an accuracy value of 74% were determined to be the most successful algorithms.
Keywords: Machine Learning, Classification, Ensemble Learning, Feature Selection