Makine öğrenmesi yöntemleri ile ortaokul öğrenci başarılarının tespiti ve bir uygulama
Determination of secondary school students achievements with machine learning methods and an application
Yazar: SUAT ŞAHİN
Danışman: DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı / Enformatik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Makine Öğrenmesi;  verinin analiz edilerek anlamlı sonuçlar çıkarılması, girdi verisinin kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmesi amacıyla, eğitim de dahil olmak üzere birçok alanda uygulanmaktadır. Bu tez çalışmasında ortaokul öğrencilerine ait sosyoekonomik, demografik özellikleri ve ders notları verisi kullanılarak sene sonu ağırlıklı not ortalamalarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi ve başarıya en fazla etki eden niteliklerin belirlenmesi amaçlanmaktadır. 
Çalışmada kullanılan veri seti İstanbul ili Tuzla ilçesinde bulunan bir ortaokuldan temin edilmiştir. Veri seti üzerinde özellik seçimi yapılarak akademik başarı üzerinde en fazla etkiye sahip değişkenler tespit edilmiş olup modellemede bu nitelikler kullanılmıştır. Hedef niteliğin sınıflandırılması amacı ile; K-En Yakın Komşu, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regresyon ve Naive Bayes olmak üzere 7 adet makine öğrenmesi algoritması uygulanmış ve modellerin başarım performansları karşılaştırılmıştır. Model performans değerlendirmesi sonuçlarına göre en başarılı model Rastgele Orman algoritması olarak belirlenmiştir.  Öğrencilerin akademik geçmişine ait nitelikler (geçmiş yıllar not ortalaması, Türkçe dersi 1. dönem ortalaması ve Matematik dersi 1. dönem ortalaması) başarıyı en fazla etkileyen öznitelikler olarak tespit edilmiştir. Devamsızlık durumu başarıyı etkileyen bir diğer önemli faktör olarak belirlenmiştir. Demografik ve sosyoekonomik özelliklerin akademik başarıya çok fazla etkisi olmamakla birlikte tahmin başarısına katkısı olduğu görülmüştür. Çalışmanın sonunda Rastgele Orman modeli kullanılarak, ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarının tahminine yönelik örnek bir sistem geliştirilmiştir. Örnek sisteme https://model-tahmin.herokuapp.com adresinden ulaşılabilmektedir. Geliştirilen sistemin eğitim yöneticileri tarafından kullanılabileceği düşünülmektedir.

Abstract:
Machine Learning; It is applied in many fields, including education, in order to draw meaningful results by analyzing the data and to develop prediction models using input data. In this thesis, it is aimed to predict the year-end weighted grade point averages with machine learning methods by using the socioeconomic, demographic characteristics and course grades data of secondary school students and to determine the qualities that affect the success the most.
The data set used in the study was obtained from a secondary school in Tuzla, Istanbul. By choosing the features on the data set, the variables that have the most impact on academic achievement have been determined and these attributes have been used in modeling. With the aim of classifying the target attribute; 7 machine learning algorithms, K-Nearest Neighbor, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines, Artificial Neural Networks, Logistic Regression and Naive Bayes, have been applied and the performance performances of the models have been compared. According to the model performance evaluation results, the most successful model has been determined as the Random Forest algorithm. The qualifications of the students' academic background (past years grade point average, Turkish lesson first term average and Mathematic lesson first term average) have been determined as the attributes that affect the success the most. Absenteeism has been identified as another important factor affecting success. Although demographic and socioeconomic characteristics do not have much effect on academic success, it has been observed that they contribute to prediction success. At the end of the study, a sample system has been developed for predicting the academic success of secondary school students using the Random Forest model. The sample system can be reached at https://model-tahmin.herokuapp.com. It is thought that the developed system can be used by education administrators.