Öğrencilerin Mezuniyet Notlarının Veri Madenciliği Metotları İle Tahmini

Kaliteli bir eğitim için Yükseköğretim kurumları yönetimsel ve eğitimsel anlamda doğru kararlar verebilmelidir. Yanlış veya eksik yapılan akademik planlama, başarısız olabilecek öğrenciler, mezun öğrencilerin yol haritaları, okuldan ayrılabilecek öğrenciler gibi konular Yükseköğretim kurumlarının problemlerindendir. Bu problemlerin çözülmesi ve tedbirlerin alınması eğitimin kalitesi için son derece önemlidir. Yükseköğretim kurumlarında eğitime ait giderek artan veriler bulunmaktadır. Giderek artan bu verilerin yönetime, eğitimcilere veya eğitime hiçbir yararı yoktur. Bahsedilen problemler hakkında yüksek oranlardaki doğruluklarla tahminler yapılabilmekte ve anlamlı sonuçlar, veri madenciliği yöntemleri ile ortaya çıkarılabilmektedir. Veri madenciliği yöntemleri akademik müdahaleler için güçlü bir araçtır. Bu çalışmada, veri madenciliği yöntemlerinden olan Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Karar Ağaçları (KA) kullanılarak Fırat Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü (BÖTE) öğrencilerinin mezuniyet notlarının tahmin edilmesi gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen benzetim çalışmalarında YSA'nın, KA'ya oranla daha iyi tahmin başarımı sağladığı görülmüştür.

Öğrencilerin Mezuniyet Notlarının Veri Madenciliği Metotları İle Tahmini

Kaliteli bir eğitim için Yükseköğretim kurumları yönetimsel ve eğitimsel anlamda doğru kararlar verebilmelidir. Yanlış veya eksik yapılan akademik planlama, başarısız olabilecek öğrenciler, mezun öğrencilerin yol haritaları, okuldan ayrılabilecek öğrenciler gibi konular Yükseköğretim kurumlarının problemlerindendir. Bu problemlerin çözülmesi ve tedbirlerin alınması eğitimin kalitesi için son derece önemlidir. Yükseköğretim kurumlarında eğitime ait giderek artan veriler bulunmaktadır. Giderek artan bu verilerin yönetime, eğitimcilere veya eğitime hiçbir yararı yoktur. Bahsedilen problemler hakkında yüksek oranlardaki doğruluklarla tahminler yapılabilmekte ve anlamlı sonuçlar, veri madenciliği yöntemleri ile ortaya çıkarılabilmektedir. Veri madenciliği yöntemleri akademik müdahaleler için güçlü bir araçtır. Bu çalışmada, veri madenciliği yöntemlerinden olan Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Karar Ağaçları (KA) kullanılarak Fırat Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü (BÖTE) öğrencilerinin mezuniyet notlarının tahmin edilmesi gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen benzetim çalışmalarında YSA'nın, KA'ya oranla daha iyi tahmin başarımı sağladığı görülmüştür.

___

  • 1. J. Luan, “Data Mining, Knowledge Management in Higher Education, Potential Applications”, 42nd Associate of Institutional Research International Conference, Toronto, Canada, 2002.
  • 2. J. Ranjan, S. Khalil,”Conceptual Framework of Data Mining Process in Management Education in India: An Institutional Perspective”, Information Technology Journal. Asian Network for Scientific Computing, 1(7), 16-23, 2008.
  • 3. M. Beikzadeh and N. Delavari,”A New Analysis Model for Data Mining Processes in Higher Educational Systems”, On the proceedings of the 6th Information Technology Based Higher Educationand Training, 7-9, 2005.
  • 4. S. Sembiring, M. Zarlis, D. Hartama, S. Ramliana, E. Wani, Prediction Of Student Academic Performance By An Application Of Data Mining Techniques”, International Conference on Management and ArtificialIntelligence, IPEDR, vol.6, IACSIT Press, Bali, Indonesia, 2011.
  • 5. P. Bresfelean, M. Bresfelean, N. Ghisoiu, “Determining Students’ Academic Failure Profile Founded on Data Mining Methods”, Proceedings of the ITI 2008 30th International Conference on Information Technology Interfaces, 23-26, 2008.
  • 6. J. Mamcenko, I. Sileikiene, J. Lieponiene, Kulvietiene, R., “Analysis of E-Exam Data Using Data Mining Techniques”, In: Proc of 17th International Conference on Information and Software Technologies (IT 2011), Kaunas, Lithuania, 215–219, 2011.
  • 7. Y. Zhang, S. Oussena, T. Clark and H. Kim, “Use data mining to improve student retention in higher education - a case study”. In ICEIS 2010: Proceedings of the 12th International Conference on Enterprise Information Systems, Volume 1: Databases and Information Systems Integration, pages 190-197. INSTICC, Funchal, Portugal, 2010.
  • 8. M. Ramaswami and Bhaskaran R., “A CHAID based performance prediction model in educational data mining”, IJCSI International Journal of Computer Science Issues, 7(1),156-168, 2010.
  • 9. A.S. Bozkir, S.G. Mazman, E.A. Sezer, “Identification of User Patterns in Social Networks by Data MiningTechniques: Facebook Case”, IMCW 2010, Number 96 in CCIS (Communications in computer and information science), 145-153, 2010.
  • 10. S. Mardikyan, B. Badur, “Analyzing Teaching Performance of Instructors Using Data Mining Techniques”, Informatics in Education, 10(2), 245–257, 2011.
  • 11. L. Gaafar and M. Khamis, ”Applications of Data Mining for Educational Decision Support”, Proceedings of the 2009 Industrial Engineering Research Conference, 228-233, 2009.
  • 12. N. Delavari, S. Phon-amnuaisuk and M. Beikzadeh,”Data mining application in higher learning institutions”, Int. Educ. J., 7(4), 31-53, 2008.
  • 13. R.M. Chao, S.Y. Huang, J. Chang, “Applying data mining and fuzzy technology on learning material recommendation mechanism”, International Journal of Business, Management and Social Sciences, 1(1), 1-8, 2010.
  • 14. J. Luan, ”Data mining applications in higher education”, John Wileyand Sons,New York, 2002.
  • 15. M. Karabatak, Özellik Seçimi, Sınıflama ve Öngörü Uygulamalarına Yönelik Birliktelik Kuralı Çıkarımı ve Yazılım Geliştirilmesi, F.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Elazığ, 116s., 2008.
  • 16. W. J. Frawley, G. Piatetsky-Shapiro, C. J. Matheus, “Knowledge discovery databases: An overview”, Knowledge Discovery in Databases (G. PiatetskyShapiro and W. J. Frawley, eds.), 1-27, Cambridge, MA: AAAI/MIT, 1991.
  • 17. H. Akpınar, “Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği”, İ.Ü. İşletme Fakültesi Dergisi, C:29, 1-22, 2000.
  • 18. İ. Türkoğlu, Yapay sinir ağları ile nesne tanıma, F.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Elazığ, 112s, 1996.
  • 19. S.R. Safavian, D. Landgrebe, ”A Survey of DecisionTree Classifier Methodology”, IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics, 21, 660-674, 1991.
  • 20. H.A. Nefeslioglu, , E. Sezer, , C. Gokceoglu, A.S. Bozkir, T.Y Duman., “Assessment of Landslide Susceptibility by DecisionTrees in the Metropolitan Area of Istanbul, Turkey”, Mathematical Problems in Engineering, doi:10.1155/2010/901095, 2010.
  • 21. J. R. Quinlan, “C4.5: Programs for Machine Learning”, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA., 1993.
  • 22. M. Pal, P.M. Mather, “An Assessment of the Effectiveness of Decision Tree Methods for Land Cover Classification”, Remote Sensing of Environment, 86, 554- 565, 2003.
  • 23. T. Kavzoğlu, , E.K. Şahin ve İ. Çölkesen, ”Heyelan Duyarlılığının İncelenmesinde Regresyon Ağaçlarının Kullanımı: Trabzon Örneği”, Harita Dergisi, 147, 21-33, 2012.
  • 24. L. Breiman, , J.H. Friedman, , R.A. Olshen, C.J. Stone, “Classification and Regression Trees”, Monterey, CA: Wadsworth, 1984.
  • 25. J. Mingers, ”An Empirical Comparison of Pruning Methods for DecisionTree Induction”, Machine Learning, 4, 227–243, 1989.
  • 26. L. Rokach, O. Maimon, ”Data Mining with DecisionTrees: Theory and Applications”, Series in Machine Perception and Artificial Intelligence, World Scientific Publishing, Singapore, 2008.
  • 27. R.L. Lawrence, A. Wright, ”Rule-Based Classification Systems Using Classification and Regression Tree (CART) Analysis”, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 67, 1137-1142, 2001.
  • 28. Y. Özkan, Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya Yayıncılık Eğitim, İstanbul, 2008.
  • 29. D.T. Larose, “Discovering Knowledge in Data: An Introductionto Data Mining”, John Wiley&Sons, Inc., New York, 2005.
  • 30. H. Esen, Inalli, M., Sengur, A., Esen, M., ”Forecasting of a ground-coupled heat pump performance using neural network swith statistical data weighting pre-processing”, Int. J. Thermal Sciences, 47(4), 431-41, 2008.
  • 31. H. Esen, F. Ozgen, M. Esen and A. Sengur, ”Modelling of a new solar air heater through least-squares support vector machines”, Expert Systems with Applications, 36(7), 10673-10682, 2009.
  • 32. K. K. Çevik, E. Dandıl,” Yapay sinir ağları için.net platformunda görsel bir eğitim yazılımının geliştirilmesi”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 1, ocak 2012.