Üniversite Öğrencilerinin Eleştirel Düşünme Profillerinin k-Means Kümeleme Algoritması ile Analizi
Analysis of Critical Thinking Profiles of University Students with k-Means Clustering Algorithm
Yazar: Tümen, Tuğba; Bahçeci, Ferhat
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 11 No. 1, 2025
Anahtar kelimeler: Distributed Computing and Systems Software (Other) ; Dağıtık Bilgi İşleme ve Sistem Yazılımı (Diğer) ; Eleştirel Düşünme,Eğitimde Yapay Zeka,Makine Öğrenmesi ; Critical Thinking,Artificial Intelligence in Education,Machine Learning

Bu çalışma, üniversite öğrencilerinin eleştirel düşünme eğilimlerini analiz etmek amacıyla makine öğrenmesi yöntemlerinden k-Means kümeleme algoritması ve Elbow yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmada, 168 üniversite öğrencisine uygulanan eleştirel düşünme eğilimi ölçeği verileri analiz edilmiş ve öğrenciler benzer bilişsel özelliklerine göre kümelendirilmiştir. Elbow yöntemi ile optimum küme sayısı k=5 olarak belirlenmiş, ardından k-Means algoritması ile bu kümeler oluşturulmuştur. Analiz sonucunda, öğrencilerin eleştirel düşünme eğilimlerinin homojen bir şekilde dağılmadığı, belirli düşünsel özelliklerde kümelendiği ve bazı bireylerin aykırı değerlere sahip olduğu ortaya konmuştur. Ayrıca, kümelerin oluşumunu etkileyen en belirleyici sorular ve düşük etkiye sahip ifadeler belirlenmiş, bu sorular üzerinden kümelerin yapısı yorumlanmıştır. Elde edilen bulgular, öğrencilerin özgüven, planlı çalışma, veri toplama ve öz motivasyon gibi becerilerde farklılaşabildiğini göstermiştir. Kümeleme sonuçları, eğitim ortamlarında bireyselleştirilmiş öğrenme stratejileri geliştirmek ve öğrenci profillerine göre özelleştirilmiş eğitim uygulamaları tasarlamak için değerli bir temel sunmaktadır. Bu yönüyle çalışma, eleştirel düşünmenin ölçülmesinde yapay zeka destekli analizlerin kullanımına dair güçlü bir örnek teşkil etmektedir.

This study aims to analyze university students' critical thinking dispositions using machine learning methods, specifically the k-Means clustering algorithm and the Elbow method. Data were collected from 168 university students through a critical thinking disposition scale, and students were clustered based on their cognitive similarities. The Elbow method determined the optimal number of clusters as k=5, and the k-Means algorithm was applied accordingly. The analysis revealed that students' critical thinking profiles were not homogeneously distributed; instead, they were concentrated within specific cognitive clusters, with some individuals exhibiting outlier characteristics. Furthermore, the most influential and least impactful items in forming the clusters were identified, offering insights into the structure of each cluster. The findings showed that students differed notably in competencies such as self-confidence, planning, data gathering, and self-motivation. The clustering results provide a valuable foundation for developing personalized learning strategies and designing educational interventions tailored to student profiles. In this respect, the study presents a strong example of how AI-supported analysis can be effectively applied to the measurement and interpretation of critical thinking skills in education.