Veri Madenciliği Analiz Yöntemleriyle İngilizce Hazırlık Sınıfı Başarı Analizi

2019 yılında ortaya çıkan Covid-19 ile eğitim sistemi büyük ölçüde etkilendi. Tüm dünyada yüz yüze eğitim sistemine bir süre ara verildi. Birçok ülke de özellikle de ülkemizde üniversitelerde hibrit eğitim sistemine geçildi. İstanbul Aydın Üniversitesi İngilizce Hazırlık Programı öğrenci notları incelenmiş, veri analizinde veri madenciliği yöntemleri kullanılmıştır. Bu çalışma amacı, hazırlık programı öğrencilerinin başarı analizini yapmaktır Bu amaçla, öğrenci başarı ölçütlerini göz önüne alarak, makine öğrenmesi algoritmaları yardımıyla modelleme gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma içerisinde karar ağaçları, destek vektör makineleri ve en yakın komşu algoritmaları, algoritmaları kullanılmış, parametreleri değiştirilerek farklı sonuçlar elde edilmiştir.

English preparatory class success analysis with data mining analysis methods

With the Covid-19 that emerged in 2019, the education system was greatly affected. The face-to-face education system all over the world was suspended for a while. In many countries, especially in our country, a hybrid education system has been introduced in universities. Istanbul Aydın University English Preparatory Program student notes were examined and data mining methods were used in data analysis. The aim of this study is to analyze the success of the preparatory program students. For this purpose, modeling was carried out with the help of machine learning algorithms, taking into account the student success criteria. In this study, decision trees, support vector machines and nearest neighbor algorithms were used.

___

  • Bay, B., Üstün, B., & Karataş , F. (2021, 01). Yabancı Dil Hazırlık Sınıfı Öğrencileri Perspektifinden Pandemi Sürecinde Uzaktan Eğitim: Fenomenolojik Bir Çalışma. Diyalog, s. 184-203.
  • Bulut, F., & Amasyalı, M. (2014, 2014). En Yakın k Komşuluk Aloritmasında Örneklere Bağlı Dinamik k Seçimi. ASYU’2014: Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları (s. pp. 62-66). İzmir: ASYU.
  • Camacho, C., Escudero, G., Villacís, W., & Varela, K. (2021, 08). The Effects of Online Learning on EFL Students’ Academic Achievement during Coronavirus Disease Pandemic. doi - European Journal of Educational Research, s. 1867 - 1879 / Bölüm 10.
  • Can, D. D. (2020). Coronavirüs (Covid-19) pandemisi ve pedagojik yansımaları: Türkiye’de açık ve uzaktan eğitim uygulamaları. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 6(2), 11-53.
  • Deris, A., Zain, A., & Sallehuddin, R. (2011). Karar Ağacı olası tüm eylem seçeneklerini, bu eylem seçeneklerine etkisi olabilecek tüm olası faktörleri ve tüm bu faktörlere dayanan her bir olası. 2011 International Conference on Advances in Engineering (s. 308-312). elsevier.
  • Doğan, M., Koç, N., & Saraç, M. (2022, 02 26). 46-Yabancı dil hazırlık sınıfı öğrencilerinin uzaktan eğitime yönelik tutumlarının çeşitli değişkenler açısından incelenmesi. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi.
  • Karatay, H., Kaya, S., & Başer, D. (2021, 09 24). 12. Türkçenin yabancı dil olarak öğretiminde uzaktan eğitime yönelik öğrenci görüşleri. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, s. 223-232.
  • Kılıçkaya, F. (2005). The effect of computer-assisted language learning on learners’ achievement on the toefl exam. Mıddle East Technical University.
  • Lezki, Ş., & Er, F. (2010). Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, s. Cilt 21, Sayı 2, Güz: 233-242.
  • Mahmood, S. (2020). Instructional Strategies for Online Teaching in COVID-19 Pandemic”. wiley, 10.1002(2.218), 199 - 203.
  • Polat, M. (2020). Washback Effects of YDS and YOKDIL on Foreign Language Teaching. Kastamonu Education Journal, 28(5), 2188 - 2202.
  • Yaşın, E. (2016). Deneme sınavlarının hazırlık sınıfı öğrencilerinin başarı,güdülenme ve yıl sonu sınav kaygısı düzeylerine etkisi - Yüksek Lisans Tezi. Eskişehir: Eskişehir Osmangazi üniversitesi eğitim bilimleri enstitüsü eğitim bilimleri anabilim dalı eğitim programları ve öğretim bilim dalı.