Öğrenci Başarısının Tahmin Edilmesi: Atılım Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünden Mezun Öğrencilerin Transkript ve Kişisel Verilerine Dayalı Bir Vaka Çalışması

dc.contributor.advisor Karakaya, Kasım Murat
dc.contributor.author Ceyhan, Ulaş Ozan
dc.contributor.other Information Systems Engineering
dc.contributor.other Computer Engineering
dc.date.accessioned 2024-07-07T12:49:50Z
dc.date.available 2024-07-07T12:49:50Z
dc.date.issued 2019
dc.department Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstract Son yıllarda Eğitimsel Veri Madenciliği (EVM) veri analiz projelerinde oldukça popüler oldu. Kurumlar eğitim kalitelerini artırmaya ve bu verilere yatırım yapmaya başladılar. Öğrencilerin başarılılarını tahmin etme EVM içinde önemli bir zorlu amaca ve kaliteli bir eğitimde bir sürü faydaya sahiptir. Bu çalışmada biz öğrencilerin seçili derslerdeki başarılarını ve kişisel verilerini dikkate alarak başarılarını tahmin etmeyi amaçladık. Bu amaçla, mezun öğrenciler üzerinde çeşitli Makine Öğrenmesi (MÖ) algoritmalarını çalıştırdık. Seçili derslerdeki başarıyı analiz edebilmek için birçok kavram ve tanımlama oluşturduk. İlk olarak, öğrenci başarısını ölçmek için üç tane metrik geliştirdik. Bunlar harf notları, başarı grupları ve geçme kalma durumu şeklindedir. Dahası, mezun öğrenci verisinden seçili MÖ algoritmalarında girdi olarak kullanılmak üzere dört tane girdi veri seti oluşturduk. Bu çalışmanın sonuçları yüksek ya da düşük harf notlu öğrenci notlarının orta düzey notlara göre daha iyi tahmin edilebildiğini belirtmiştir. Benzer şekilde, başarı gruplarına göre; yüksek ya da düşük başarı grupları ortalama gruplarla karşılaştırıldığında daha iyi doğruluk ile tahmin edilebiliyor. Son başarı metriği için ise, tahmin başarısı ders geçen öğrencilerde kalan öğrencilerdekine göre çok daha iyi. Dört girdi veri setini düşünürsek, tahmin başarılarında dikkate değer bir farklılık saptanamamıştır. Yalnızca, öğrenci personel verisinden oluşmuş veri seti kalan setlerle karşılaştırıldığında daha düşük tahmin başarısı üretmiştir. Müfredat içinde son iki dönem için seçili derslerin tahmin başarısının yükseldiği gözlemlenmiştir. Bu bulguların ayrıntıları ve olası sebepleri ilgili bölümlerde irdelenmiş ve tartışılmıştır. Biz inanıyoruz ki, bu çalışmanı sonuçları öğrencilerin gelecekteki ders başarılarını tahmin eden bir öğrenci tavsiye sistemine temel olabilir.
dc.description.abstract In recent years, Educational Data Mining (EDM) has become more popular in data analysis projects. Institutes try to improve their educational quality as well as to invest in analyzing educational data. Predicting student grades is a significant challenge in EDM, and also it has lots of benefits for improving quality in the education process. In this study, we aim at predicting the student success in the selected courses considering their transcript and personal data. For this reason, we applied various Machine Learning (ML) algorithms on the graduated student data. We developed several concepts for analyzing students success at the selected courses. First, we define three metrics to measure the student success. These student success metrics are grade letters, success groups and fail-pass state. Furthermore, we created four different data sets from the graduated student data as inputs to the selected ML algorithms. Results of this study indicate that high or low student grade letters can be predicted better when compared to the moderate grade letters. Similarly, according to the success group metric; lower and higher success groups of the students can be predicted with higher accuracy compared to the average success group. For the last success metric, the prediction results are far better for the passed students than predicting the failed students. Considering the four input data sets, we could not locate considerable differences in prediction success. However, the data set created by the student personal data generates lower prediction success compared the rest of the data sets. The prediction success for the selected courses is observed to be increasing for the courses at the last two semesters of the curriculum. The details of the findings and their possible causes are analyzed and discussed in the related chapters. We believe that the results of this study can serve as a foundation to build a student recommendation system to predict their future course success. en
dc.identifier.endpage 147
dc.identifier.startpage 0
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14411/5485
dc.identifier.yoktezid 538192
dc.institutionauthor Ceyhan, Ulaş Ozan
dc.institutionauthor Karakaya, Kasım Murat
dc.language.iso en
dc.subject Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subject Eğitim ve Öğretim
dc.subject Computer Engineering and Computer Science and Control en_US
dc.subject Education and Training en_US
dc.subject Bilgisayar destekli eğitim
dc.subject Computer assisted education en_US
dc.title Öğrenci Başarısının Tahmin Edilmesi: Atılım Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünden Mezun Öğrencilerin Transkript ve Kişisel Verilerine Dayalı Bir Vaka Çalışması
dc.title Predicting Student Success: a Case Study Based on the Transcript and Personal Data of the Graduated Students at Computer Engineering Department, Atılım University, Turkey en_US
dc.type Master Thesis
dspace.entity.type Publication
relation.isAuthorOfPublication 42f07867-6fa9-43c7-ac47-84c4ff5d8eb2
relation.isAuthorOfPublication 93f27ee1-19eb-42dc-b4eb-a3cc7dc4b057
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 42f07867-6fa9-43c7-ac47-84c4ff5d8eb2
relation.isOrgUnitOfPublication cf0fb36c-0500-438e-b4cc-ad1d4ef25579
relation.isOrgUnitOfPublication e0809e2c-77a7-4f04-9cb0-4bccec9395fa
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery cf0fb36c-0500-438e-b4cc-ad1d4ef25579

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
538192 Predicting student success.pdf
Size:
687.5 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

Collections