Veri Madenciliği Teknikleri Kullanılarak Lise Öğrencilerinin Mesleki Kişilik Profilleri ve Kişilik Özelliklerine Dayalı Kariyer Yönlendirme: Makine Öğrenmesi
Career Guidance Based on Vocational Personality Profiles and Personality Traits of High School Students Using Data Mining Techniques: Machine Learning
Yazar: Urfalıoğlu, Murat; Aşantuğrul, Nuray
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 19 No. 1, 2025
Anahtar kelimeler: Machine Learning (Other) ; Makine Öğrenme (Diğer) ; Data Mining and Knowledge Discovery ; Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi ; makine öğrenmesi,fakülte tahmini,kariyer yönlendirme,veri madenciliği ; machine learning,faculty prediction,career guidance,data mining

Bu çalışmanın amacı, lise öğrencilerini mesleki kişilik profilleri, beş faktör kişilik özellikleri ve demografik özelliklerine göre uygun fakültelere yönlendirecek makine öğrenmesi tabanlı bir sınıflandırma modeli geliştirmektir. Modelde genel not ortalaması 2.5 ve üzeri olan üniversite öğrencilerinden elde edilen veriler kullanılmıştır. Üniversite öğrencileri, lisans programlarını seçmiş ve bu alanda belirli bir başarı düzeyine ulaşmış olmaları nedeniyle, lise öğrencilerinin potansiyel mesleki yönelimlerini tahmin edebilecek bir grup olarak değerlendirilmiştir. Böylece geliştirilen modelin, lise düzeyinde uygulanabilecek öngörüsel bir yönlendirme aracı olarak kullanılabilmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu 2024-2025 eğitim-öğretim yılında farklı fakültelerde öğrenim görmekte olan ve uygun örnekleme yöntemiyle belirlenen 877 üniversite öğrencisi (502’si kadın, 375’i erkek) oluşturmaktadır. Araştırmada veriler Kişisel Bilgi Formu, Beş Faktör Kişilik Ölçeği ve Mesleki Kişilik Tipleri Envanteri ile toplanmıştır. Elde edilen veri setinde toplam 51 öznitelik bulunmaktadır. WEKA 3.9.5 yazılımı kullanılarak Random Forest, SMO (SVM), Naive Bayes, J48 ve IBk (k-NN) algoritmaları uygulanmış ve performans ölçütleri karşılaştırılmıştır. Bulgular, Random Forest algoritması %87.6 doğruluk ve 0.867 F1 skor değeri ile en başarılı model olduğunu göstermiştir. Ayrıca öznitelik önem analizi sonuçları, fakülte yerleşiminde aile özellikleri, akademik geçmiş ve mesleki kişilik tiplerinin belirleyici değişkenler olduğunu ortaya koymuştur. Araştırma sonuçları, yapay zekâ destekli öğrenci yönlendirme sistemlerinin geliştirilmesine ve veri temelli kariyer danışmanlığı uygulamalarına katkı sağlamaktadır.

The aim of this study is to develop a machine learning–based classification model to guide high school students toward appropriate faculties based on their vocational personality profiles, Big Five personality traits, and demographic characteristics. The model was trained using data obtained from university students with a grade point average of 2.5 or higher. Since these students have already selected a bachelor’s program and achieved a certain level of academic success, they were considered a suitable group for predicting potential vocational orientations at the high school level. The study sample consisted of 877 university students (502 female, 375 male) enrolled in different faculties during the 2024–2025 academic year and selected through convenience sampling. Data were collected using a Personal Information Form, the Big Five Personality Scale, and the Vocational Personality Types Inventory, resulting in 51 attributes. Using WEKA 3.9.5, Random Forest, SMO (SVM), Naive Bayes, J48, and IBk (k-NN) algorithms were applied and compared. The findings showed that Random Forest achieved the best performance, with an accuracy of 87.6% and an F1 score of 0.867. Feature importance analysis indicated that family characteristics, academic background, and vocational personality types were the most influential factors. These results support the development of AI-based student guidance systems and data-driven career counseling applications.