Yapay Zekâ Teknikleriyle Yükseköğretim Kurumları Sınavı (YKS) Puanlarının Tahmini
Prediction of Higher Education Institutions Examination (YKS) Scores with Artificial Intelligence Techniques
Yazar: Ersöz, Betül; Bülbül, Halil İbrahim
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 12 No. 4, 2024
Anahtar kelimeler: Information Modelling, Management and Ontologies ; Bilgi Modelleme, Yönetim ve Ontolojiler ; Information Systems Education ; Bilgi Sistemleri Eğitimi ; Information Systems User Experience Design and Development ; Bilgi Sistemleri Kullanıcı Deneyimi Tasarımı ve Geliştirme ; yapay zekâ,makine öğrenme,YKS,TYT,AYT,Üretken yapay zeka ; artificial intelligence,machine learning,YKS,TYT,AYT,Generative artificial intelligence

Yükseköğretim programlarına yerleştirmeler öncelikle öğrencilerin akademik başarılarına ve tercihlerine göre belirlenir. Yükseköğretim Kurumları Sınavı (YKS) giren öğrenciler başta YKS puanı, Ortaöğretim Başarı Puanı (OBP) ve tercih sıralamalarına göre kariyer hedeflerine uygun yükseköğretim bölümlerine yerleştirilir. YKS ile yerleşmede en önemli faktör sınav puanıdır. Bu sebeple öğrenciler, sınav öncesi netlerinden puanlarının belirlenmesi için öneri sistemlerine ihtiyaç duymaktadır. Deneme sınavları netlerinden öğrencilerin YKS puanlarını formüller yardımıyla hesaplayarak tahmin eden hâlihazırda çeşitli sistemler mevcuttur. Ancak yapay zekâ yöntemleriyle puanları tahmin eden uygulamalar bulunmamaktadır. Bu çalışmada YKS’ye giren öğrencilerin deneme sınavı netlerine göre YKS puanlarının tahmini yapılmıştır. Araştırmada, iki aşamalı olan YKS sınavında TYT (Temel Yeterlilik Testi) ve AYT (Alan Yeterlilik Testi) puanlarının tahmin edilmesinde Yapay zekâ (YZ) tekniklerinden olan Makine Öğrenme (ML) algoritmalarından Lineer Regresyon (LinReg), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), K-En Yakın Komşu (KNN), Rastgele Orman (RF) gibi dört farklı model kullanılmıştır. ML algoritmaları içerisinde TYT’ de en iyi performans gösteren MLP, R-Kare (0.999), MAE (0.056) ve RMSE (0.447) değerleri bulunmuştur. AYT’ de en iyi performans gösteren Lineer regresyon R-Kare (0.999), MAE (0.214) ve RMSE (0.0413) değerleri bulunmuştur. Geliştirilen model, öğrencilerin YKS puan sonuçlarını ML teknikleriyle tespit ederek ticari bir dijital öğrenme platformun üretken yapay zeka aracına entegre edilmiş olup, puan tahminlerinde destek sağlamaktadır.

Students' academic success and preferences primarily determine placements in higher education programs. Students who take the Higher Education Institutions Exam (YKS) are placed in higher education departments suitable for their career goals, primarily according to their YKS score, Secondary Education Success Score (OBP), and preference rankings. The most crucial factor in placement with YKS is the exam score. Therefore, students need recommendation systems to determine their net scores before the exam. Similar to this study, various systems calculate students' YKS scores using formulas from net scores of practice exams. However, it has been observed that no application estimates score with artificial intelligence methods. In this study, the YKS scores of students who participated to the YKS are estimated according to their net scores of practice exams. In the study, four different models such as Linear Regression (LinReg), Multilayer Perceptron (MLP), K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest (RF) from Machine Learning (ML) algorithms, which are among the Artificial Intelligence (AI) techniques, were used in estimating the scores of TYT (Basic Proficiency Test) and AYT (Field Proficiency Test) in the two-stage YKS exam. Among the ML algorithms, the best-performing MLP for TYT was found to be R-Square (0.999), MAE (0.056), and RMSE (0.447). The best-performing Linear Regression for AYT was found to be R-Square (0.999), MAE (0.214), and RMSE (0.0413). The developed model is integrated into the generative artificial intelligence tool of a commercial digital learning platform by using ML techniques to predict students' YKS score results and provides assistance in score predictions.