Öyküm Esra AŞKIN, Ömer BİLEN, Ali Hakan BÜYÜKLÜ, Davut HOTAMAN

LYS başarılarına göre okul performanslarının eğitsel veri madenciliği teknikleriyle incelenmesi: 2011 İstanbul örneği

Bu çalışmada, İstanbul ilinde 2011 yılındaki LYS sınavına giren 42 farklı lise türü, başarı performanslarına göre kümelenmiş ve kümelere ayrışmada hangi test türlerinin etkili olduğu belirlenmiştir. Bu amaçlara yönelik eğitsel veri madenciliği metotlarından kümeleme ve karar ağacı teknikleri kullanılmıştır. Çalışma grubundaki okulların hiyerarşik olmayan k-means algoritmasıyla MF, TS ve TM puan türlerinin her biri için farklı başarı seviyelerini gösteren 5 kümeye ayrıştığı görülmüştür. Fen Lisesi, Özel Fen Liseleri, Anadolu Liseleri ve Anadolu Öğretmen Liselerinin tüm test türleri için en yüksek başarı seviyesini gösteren kümede yer aldığı bulunmuştur. Ayrıca CHAID algoritmasıyla oluşturulan karar ağacı modellerinde okulların kümelere ayrışmasında (1) MF için Kimya testinin (2) TM için Matematik testinin (3) TS için Türk Dili ve Edebiyatı testinin birinci derece etkili olduğu belirlenmiştir.

Analyzing the school performances in terms of LYS successes through using educational data mining Techniques: İstanbul sample, 2011

In this study, 42 different types of high schools in Istanbul from which students took University Placement Exam (LYS) are clustered in terms of their performances. It was also aimed to determine the types of tests that are more efficient among these schools. For this purpose, educational data mining techniques such as clustering and decision tree are used. By deploying the non-hierarchical k-means algorithm, schools are separated into 5 different clusters which have different success level for each of Math-Science (MS), Language and Math (LM) and Language-Social Studies (LS) test scores. It is found that Science High Schools, Private Science High Schools, Anatolian High Schools and Anatolian Teacher Schools found to be in the highest achievement level in all of the test scores. Furthermore, constructed decision tree models with CHAID algorithm show that (1) Chemistry for the score type MS, (2) Math for the score type LM and (3) Turkish Language and Literature for the core type LS were the test types which are primarily effective in the division of schools into clusters.

PDF

___

Agrewal, S., Pandey, G., & Tiwari, M. (2012). "Data mining in education: data classification and decision tree approach". International Journal of e-Education, e-Business, e-Management and e- Learning, 2(2), 140-144.
Akpınar, H. (2000). Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 29(1), 1-22.
Balcı, A. (2002). Etkili okul: okul geliştirme. Ankara: Pegem A Yayıncılık.
Berberoğlu, G. (2005). Öğrenci başarısının yıllara, okul türlerine, bölgelere göre incelenmesi: ÖSS ve PISA analizi. Eğitim Bilimleri ve Uygulama , 4 (7), 21-35.
Bilen, Ö. (2004). “ÖSS sınav sonuçlarının okul bazında veri madenciliği ile incelenmesi.” Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
Bozkır, A. S., Sezer, E., & Gök, B. (2009). "Öğrenci seçme sınavında (ÖSS) öğrenci başarımını etkileyen faktörlerin veri madenciliği yöntemleriyle tespiti." 5. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu(IATS’09), Karabük.
Calders, T., & Pechenizkiy, M. (2011). Introduction to the special section on educational data mining. SIGKDD Explorations, 13 (2). 3-6.
Cha, H., & Kim, Y. (2006). "Learning styles diagnosis based on user interface behaviors for the customization of learning interfaces in an intelligent tutoring system." In Proceedings of the 8thInternational Conference on Intelligent Tutoring Systems, ITS 2006. 513-524.
Dunham, M. H. (2002). Data mining: introductory and advanced topics (1st Ed.). NJ: Prentice Hall.
Erdem, A. R. (2006). Türkiye’nin önemli sorunlarından biri:Yetiştirdiği insan tipi. Bilim, Eğitim ve Düşünce Dergisi, 6(4):76-80
Erden, M. (2011). Eğitim Bilimlerine Giriş (5. Bask), Ankara: Arkadaş Yayınevi.
Erdoğan, Ş. Z., & Timor, M. (2005). A data mining application in a student database. Journal of Aeronautics and Space Technologies, 2(2). 53-57.
Erkuş, A. (2009). Davranış bilimleri için bilimsel araştırma süreci (2. baskı). Ankara: Seçkin
Gay, L. R.& Airasian, P. (2000). Educational research (6th ed.). New York: Prentice-Hall
Gökçe, F. (2005). Değişme sürecinde devlet ve eğitim (3. Baskı.). Ankara: Tekağaç.
Güntürkün, F. (2007). "A comprehensive review of data mining applications in quality improvement." Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Ortadoğu Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Güzeller, C., & Kelecioğlu, H. (2006). Ortaöğretim kurumları öğrenci seçme sınavının sınıflama geçerliği üzerine bir çalışma. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 30,140-148.
Han, J., & Kamber, M. (2001). Data mining: concepts and techniques. San Francisco: Morgan Kaufmann.
Hotaman, D. (2010). "The teaching profession: knowledge of subject matter, teaching skills and personality traits." World Conference on Educational Sciences (WCES), İstanbul, Turkey.
Huang, H., & Kim, K. (2006). Unsupervised clustering analysis of gene expression. Chance, 19(3), 49-51.
Johnson, R., & Wichern, D. (1982). Applied multivariate statistical analysis. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Kabra, R., & Bichkar, R. (2011). Performance prediction of engineering students using decision trees. International Journal of Computer Application , 36(11), 8-12.
Karakaya, İ. ve Tavşancıl, E. (2008). Öğrencilerin öss puanları ve ortaöğretim başarı puanı ile üniversitedeki akademik başarı arasındaki ilişkinin incelenmesi. Çağdaş Eğitim Dergisi: 33(350): 25-32
Karasar, N. (2007). Bilimsel araştırma yöntemi (17. Baskı). Ankara: Nobel Yayın.
Kass, G. (1980). An exploratory technique for investigating large quantities of categorical data. Applied Statistics, 29(2), 119-127.
Kayri, M. (2008). Elektronik portfolyo değerlendirmeleri için veri madenciliği yaklaşımı. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 5(1), 98-110.
Ma, E.W.M, & Chow, T.W.S. (2004). A new shifting grid clustering algorithm. Pattern Recognition, 37(3), 503-514.
MacQueen, J. (1967). "Some methods for classification and analysis of multivariate observations." In Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Math. Statist. and Prob, 1, 281-297. University of California Press, Berkeley.
Mishra, K., Tripathi, A., & Misra, A. (2012). A performance evaluation tool for behavioral analysis of students. Journal of Applied Sciences, 12(15), 1572-1579.
Okçabol, R. (2001). Eğitim hakkı (gerçekleşmeyen bir ilke). İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi.
ÖSYM. (2011). "Ortaöğretim kurumlarına göre 2011 öğrenci seçme sınavı sonuçları." [Online] Retrieved on 15-October-2012, at URL: http://www.osym.gov.tr/belge/1-13311/ortaogretim-kurumlarina-gore- 2011-ogrenci-secme-ve-yerl-.html
Ramaswami, M., & Bhaskaran, R. (2010). A CHAID based performance prediction model in educational data mining. International Journal of Computer Science Issues, 7(1), 10-18.
Romero, C., & Ventura, S. (2007). Educational data mining: a survey from 1995 to 2005. Expert System with Applications, 33, 135-146.
Savaş, S., Topaloğlu, N., & Yılmaz, M. (2012). Veri madenciliği ve Türkiye’deki uygulama örnekleri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergis , 11(21), 1-23.
Schlechty, P. C. (2006). Okulu yeniden kurmak.(Çev.: Ö. Yüksel), Ankara: Nobel Yayın ve Dağıtım.
Senemoğlu, N. (2013). Gelişim, öğrenme ve öğretim (kuramdan uygulamaya)(23. baskı). Ankara: Yargı Yayınevi.
Shovon, H., & Haque, M. (2012). An approach of improving student’s academic performance by using k-means clustering algorithm and decision tree. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 3(8), 146-149.
Şengezer, B., Ansal, A., & Bilen, Ö. (2004). Evaluation of parameters affecting earthquake damage. Natural Hazards, 47(3), 547-568.
Tair, M., & El-Halees, A. M. (2012). Mining educational data to improve students' performance: a case study. International Journal of Information and Communication Technology Research, 2(2), 140-146
Yeşil, Ş. (2010). Nicel ve nitel araştırma yöntemleri, R. Kıncal (Ed.) Bilimsel Araştırma Yöntemleri (ss. 49- 77). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.