Öznitelik Seçme ve Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Eğitmen Performansının Tahmin Edilmesi
Predicting Instructor Performance by Feature Selection and Machine Learning Methods
Yazar: Çifçi, Fatih; Kaleli, Cihan; Ünal, Serkan
Dergi: Anadolu Journal of Educational Sciences International, Vol. 8 No. 2, 2018
Anahtar kelimeler: Educational data mining,instructor performance,machine learning,feature selection,performance evaluation ; Eğitimsel veri madenciliği,eğitmen performansı,makine öğrenmesi,öznitelik seçme,performans kıymetlendirme

Günümüzde hayatın her sektöründe işlenen veri miktarınınartması, veri madenciliğin giderek daha popüler hale gelmesine yol açmış veyüksek miktarda verinin artan bir karmaşıklıkta işlenmesi ihtiyacı doğmuştur.Finanstan, sağlığa, savunmadan eğitime onlarca sektörün sorunlarını çözmekadına gün geçtikçe farklı yöntemler geliştirilmekte, sosyal, ekonomik, bilimselbirçok problemin çözümü adına veri madenciliği yöntemlerine başvurulmaktadır.Eğitilen ve eğiten sayısının gün geçtikçe arttığı eğitim sektöründe ise,sistemin başarısının geliştirilebilmesi için, gerek eğitilen gerekseeğitimcilerinin performanslarının takip edilmesi ve kıymetlendirilmesiihtiyacı, eğitimsel veri madenciliği kavramını doğurmuştur. Bu alanda yapılançalışmalar genel olarak, öğrenci performansı konularına yoğunlaştığından,eğitmen performansı konusunda daha çok çalışmaya ihtiyaç duyulmaktadır.Eğitimsel veri madenciliği alanında öznitelik seçme ile birleştirilmiş makineöğrenmesi kullanan çalışmaların genel olarak öğrenci performansı üzerineyoğunlaştığı, ancak az sayıdaki çalışmanın eğitmen performansı üzerinde durduğugörülmüştür. Bu çalışmamızda, eğitmen performansının eğitimsel veri madenciliğiyöntemleriyle nasıl tespit edilebileceği üzerinde durulmuştur.  Çalışma kapsamında Gazi Üniversitesiöğrencilerinin eğitmenleri hakkında doldurdukları bir Likert Ölçekli Anket veriseti üzerinde çalışılmış, çeşitli öznitelik indirgeme algoritmaları ve farklımakine öğrenme yöntemleriyle veri seti kıymetlendirilmiş ve eğitmenlerinperformansları tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre genetik algoritmaile öznitelik seçmenin, kullanılan veri seti için diğer yöntemlere kıyasla eniyi sonucu verdiğini göstermiş ve 33 tane öznitelik yerine 19 öznitelikkullanılabileceği ortaya çıkarılmıştır. Genetik algoritma ile birlikte makineöğrenmesi yöntemi olarak derin öğrenme kullanımı ile birlikte %97,70 bir tahmindoğruluk performansına ulaşılmış ve bu değerin tüm özniteliklerin kullanılmasıile elde edilebilecek değerden yüksek olduğu görülmüştür. Bu çalışmayıdiğerlerinden farklı kılan özelliği ise, indirgenmiş öznitelik sayısı ve makineöğrenmesini birleştirmesinin yanında, eğitmen performanslarının sıralanmasıişlemini de somut olarak yapmasıdır.

Today, increasingamount of data in all sector of life, make data mining more popular, and highamount of data in increasing complexity demanded to acquit. Different methodsdeveloped day by day, for solving problems at many sectors like finance, health,defense, and education, applied to data mining for many social, economic, andscientific issues. In the education area, where both number of instructors andstudents always increase, for enhancing system performance, it is needed toobserve and evaluate the performance of students and instructors and suchsituation causes to reveal a new concept Educational Data Mining. Research inthis area generally focuses on student performance. Thus, there is a need forresearch in instructor performance. Research using machine learning combinedwith attribute selection in the field of educational data mining have focusedon student performance in general, but few studies have focused on instructorperformance. In this paper, it was discussed how the performance of theinstructor can be determined by educational data mining methods. A Likert typequestionnaire dataset on opinions of the Gazi University’s student regardingtheir instructor’s teaching performance is used in this research and differentfeature reduction, and machine learning algorithms are used for evaluating thedata set and performances of instructors. According to the obtained results, ithas been revealed that the feature selection with genetic algorithm gives thebest result for the used data set compared to the other methods and 19attributes can be used instead of 33 attributes. Utilizing genetic algorithmand deep learning as a machine learning method has achieved a predictiveaccuracy performance of 97.70 %, which is higher than the value that can beachieved by using all the attributes. This study differs from the others inthat it combines the reduced number of attributes and machine learning, as wellas the ordering of instructor performances in concrete terms.