ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN DERS BAŞARISINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNLENMESİ
ESTIMATION OF THE FACTORS AFFECTING THE SUCCESS OF THE UNIVERSITY STUDENTS BY LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS
Yazar: Can, Şengül; Özdil, Tuncer; Yılmaz, Cengiz
Dergi: International Review of Economics and Management, Vol. 6 No. 1, 2017
Anahtar kelimeler: Logistic Regression Analysis,Data Mining in Education,Factors Affecting Student Achievement ; Eğitimde veri madenciliği,Lojistik Regresyon Analizi

Büyükveri yığınları içerisinden gizli ve faydalı bilgiye ulaşmayı sağlayan verimadenciliği uygulamaları işletme, finans, tıp, eğitim gibi birçok alandafaydalı, önemli bilgilerin açığa çıkarılmasında kullanılmaktadır. Büyük veriyığınlarından elde edilecek gizli kalmış faydalı bilgiler eğitim alanında da;eğitim öğretim kalitesinin arttırılması ve çeşitli eğitim-öğretim sorunlarınınçözümünde önemli katkılar sağlayabilmektedir. Eğitmenlerin ve derslerinöğrenciler tarafından değerlendirilmesi pek çok yükseköğrenim kurumundagerçekleştirilen bir uygulamadır. Bu çalışma kapsamında veri madenciliğitekniklerinden lojistik regresyon analiziyle dönem sonu ders değerlendirmeanket verileri kullanılarak öğrencilerin ders başarılarını etkileyen faktörleraraştırılmıştır. 5820 adet üniversite öğrencisine uygulanan anket bilgisiüzerinden iki ayrı ders başarı değişkeni tanımlanmıştır. Ders başarıdeğişkenlerini etkileyen likert ölçekli sorulara verilen cevaplarla dersbaşarısı arasındaki ilişki lojistik regresyon analizi ile tahmin edilmiştir.Elde edilen analiz sonuçlarına göre, öğrenci ders başarısını ders tekrarsayısının yanı sıra öğrencilerin mesleki gelişimlerini arttıran, öğrencilereyeni bakış açıları kazandıran uygulamaların daha çok etkilediği görülmüştür. Ayrıcadersi ilk kez alan öğrencilerin görüşlerinin dersi iki ve daha fazla sayıdatekrarlayan öğrencilere göre genel olarak daha olumlu olduğu fark edilmiştir.Bunun yanı sıra anketin uygulanma şekli değiştirilerek final sınavından öncekison derste uygulanmasının öğrencinin daha objektif değerlendirme yapmasınısağlayacağı bunun da hem ders başarısını hem de öğretim üyesinin başarısınıarttırabileceği kanaatine ulaşılmıştır.

Data mining applications, which provide confidential anduseful information from large data stacks, are used to expose importantinformation useful in many fields such as business, finance, medicine,education. In the field of education, hidden useful information that can beobtained from large data piles is also; Increase the quality of education andtraining, and provide important contributions to the solution of variouseducation and training problems. In this study, data mining techniques usinglogistic regression analysis and end-of-term course evaluation questionnaireswere used to investigate the factors affecting student's course success. Two separate course success variables weredefined through questionnaires applied to 5820 university students. Therelationship between the answers to the likert scale questions affecting coursesuccess variables and the course success was estimated by logistic regressionanalysis. According to the results of the analysis, it is seen that the studentlecture success is more influenced by the number of lesson repetition, as wellas the applications which increase the professional development of the studentsand give new perspective to the students. It was also found that the views of thestudents who took the course for the first time were generally more positivethan those of two or more repeat students. In addition to this, we have reached the opinion that bychanging the way the questionnaire is applied, the student will be able to makea more objective assessment of the final derste before the final exam, whichwill increase both the success of the course and the success of the facultymember.