Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı 2015 verilerinin veri madenciliğinde kümeleme yöntemleriyle incelenmesi
Examination of the Program for International Student Assessment 2015 data by clustering methods in data mining
Yazar: MEHMET TAHA ESER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA ÇOBANOĞLU AKTAN ; PROF. DR. CEM OKTAY GÜZELLER
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Kümeleme yöntemi = Cluster method ; Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı = Programme for International Student Assesment ; Veri madenciliği = Data mining ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation ; Öz-örgütlenme = Self-organization

Özet:
Bu çalışmada veri madenciliğine dayalı kümeleme yöntemlerinden Kohonen'in Öz Örgütlemeli Harita Yöntemi, K-Ortalamalar ve İki Aşamalı Kümeleme Yöntemi yardımıyla PISA verilerine dayalı olarak ele alınan değişkenlere göre elde edilen sonuçların incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç kapsamında PISA 2015 öğrenci anketinde yer alan fen bilgisi öğretimine ilişkin alt boyutlar ile olası fen başarı puan ortalaması girdi olarak kullanıldığında öğrencilerin farklı yöntemlere göre kaç kümeye ayrıştığı, her bir kümenin nasıl tanımlandığı ve bu kümelere ayrışmada etkili olan değişkenlerin belirlenmesi hedeflenmiştir. Çalışma kapsamında Slovenya hariç OECD üyesi ülkelerinin öğrencilerine sistematik örnekleme uygulanmış ve sonuç olarak 9870 öğrenci üzerinden analizler gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan girdi değişkeni sayısı, fen bilgisi öğretiminin dört alt boyutuna ilişkin faktör puanları ortalaması ve olası fen başarı puanları ortalaması olmak üzere beş olarak belirlenmiştir. Çalışma sonucunda Kohonen ve K-Ortalamalar Yöntemleriyle belirlenen ideal küme sayısının dört; İki Aşamalı Kümeleme Yöntemiyle belirlenen ideal küme sayısının ise iki olduğu belirlenmiştir. Kohonen'in Öz Örgütlemeli Harita Yöntemi ile sorgulama temelli fen bilgisi öğretimi; K-Ortalamalar Yöntemi ile ise öğretmen merkezli fen bilgisi öğretimi olmak üzere iki yöntem kapsamında en başarılı öğrencilerin yer aldığı kümelerin oluşmasında farklı değişkenlerin etkili olduğu belirlenmiştir. Çalışma sonucunda genel anlamda Kohonen'in Öz Örgütlemeli Harita ve K-Ortalamalar Yöntemlerinden elde edilen sonuçların benzerlik gösterirken, İki Aşamalı Kümeleme Analizinden elde edilen sonuçların farklılık gösterdiği belirlenmiştir. Çalışma sonucunda kümeleme analizinde araştırmacıların farklı yöntemlerle elde ettikleri sonuçları rapor etmeleri önerilmektedir. Aynı zamanda çalışma sonucunda zengin çıktılar elde edilebilmesi sebebiyle kümeleme analizlerinin R programı kullanılarak yapılması önerilmiştir.

Abstract:
In this study, it is aimed to investigate the results obtained from the methods based on PISA 2015 data with the help of Self-Organizing Map, K-Means and Two-Stage Clustering Method. For this purpose, it is aimed to determine how many clusters of students are divided according to different methods, how each cluster is defined and the variables that are effective in these clusters. In the scope of the study, systematic sampling was applied to the students of OECD member countries and as a result analyzes were conducted on 9870 students. The number of input variables used in the study was determined to be five, namely the average of factor scores for four science teaching sub-dimensions and the average of ten plausible values in science . As a result of the study, the ideal number of clusters determined by Self-Organizing Map and K-Means Methods is four and the ideal number of clusters determined by two-stage clustering method was determined to be two. It was determined that different variables were effective in the formation of clusters with the most successful students within the scope of two methods. As a result of the study, it was found that the results obtained from Self-Organizing Map and K-Means Methods were similar in general. As a result of the study, it is recommended that researchers report the results obtained by different methods in clustering analysis. At the same time, clustering analysis was proposed by using R program because of rich results.