ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN DERS BAŞARISINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN KARAR AĞACI TEKNİKLERİ İLE BELİRLENMESİ DETERMINATION OF FACTORS AFFECTING COURSE SUCCESS OF UNIVERSITY STUDENTS BY DECISION PAPER TECHNIQUES

Gelişen bilişim teknolojileri büyük miktarda veri depolamayı mümkün kılmaktadır. Ancak büyük veriden anlamlı ve faydalı bilginin çıkarılması veri madenciliği teknikleri ile sağlanabilmektedir. Çalışmada bir yükseköğretim kurumunun dönem sonu ders değerlendirme anket verileri kullanılmıştır. Türkiye’de bir devlet üniversitesi tarafından 5820 adet üniversite öğrencisine uygulanan likert ölçekli anket sorularına verilen yanıtlar üzerinden öğrencilerin başarısını arttırmaya yönelik olarak gerçekleştirilebilecek uygulamaların neler olabileceği karar ağacı teknikleri ile belirlenmiştir. Öğrenci başarısını arttırmaya yönelik olarak; öğrencilere yeni bakış açıları kazandırılması, derse katılımı arttıracak uygulamalar yapılması, mesleki gelişimlerinin arttırılması gibi faktörlerin öğrenci başarısını olumlu etkilediği görülmüştür. Dersi ilk kez alan öğrencilerin iki ve üzerinde tekrar alan öğrencilere göre dersi değerlendirirken daha olumlu yanıtlar verdikleri anlaşılmıştır. Ayrıca öğrenciler sorulara benzer yanıtlar verme eğiliminde olduklarından dolayı, anketin uygulanma şeklinin değiştirilerek son ders saatinde uygulanmasının; öğrencilerden alınacak yanıtlarda çeşitlilik sağlayarak ders ve öğretim üyeleri hakkında daha sağlıklı ve detaylı bilgiler elde edilmesinin yolunu açacağı sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Eğitimde veri madenciliği, Veri Madenciliği, Karar Ağacı, Öğrenci Başarısını Etkileyen Faktörler

DETERMINATION OF FACTORS AFFECTING COURSE SUCCESS OF UNIVERSITY STUDENTS BY DECISION PAPER TECHNIQUES ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN DERS BAŞARISINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN KARAR AĞACI TEKNİKLERİ İLE BELİRLENMESİ

Emerging information technologies make it possible to store large amounts of data. However, the extraction of meaningful and useful information can be achieved with data mining techniques. In this study, course evaluation questionnaire belonging to end of the semester of higher education institution was used. Decision tree techniques were used to determine the applications that could be implemented to increase the success of students depending on responses to likert scale questions were 5820 university students by a state university in Turkey. In order to increase student success; It has been seen that factors such as gaining new perspectives to the students, making practices that will increase participation in the lesson, and increasing the professional development have positive effects on student achievement. It was understood that the students who took the course for the first time gave more positive answers when evaluating the lesson than the students who took two and over again. Also, because students tend to give similar responses to questions, it is important that the survey is implemented before the last class hour. The answers obtained from the students should have been diversified and thus, it will obtain more healthy results and detailed information about the course and teaching members.

Keywords:

Data Mining in Education, Data Mining, Decision Tree, Factors Affecting Student Achievement,

PDF

___

Akgöbek, Ö. & Çakır, F. (2009). Veri Madenciliğinde Bir Uzman Sistem Tasarımı. Akade- mik Bilişim 09. Harran Üniversitesi, Şanlıurfa, Türkiye, 11-13 Şubat 2009: 801
Aytaç, M. B. Bilge, H. Ş. (2013). Tele Pazarlama Verilerinin Birliktelik Kurallarıyla ve CRISP-DM Yöntemiyle Analiz Edilmesi. Aksaray Üniversitesi İİBF Dergisi. 5(2), 40.
Baykasoğlu, A. (2005). Veri Madenciliği ve Çimento Sektöründe Bir Uygulama. 7. Akade- mik Bilişim 2005. Gaziantep, Türkiye, 2-4 Şubat 2005.
Can, Ş. (2017). Veri Madenciliği ve Eğitim Sektöründe Bir Uygulama. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Manisa, Türkiye.
Çalış, A. Kayapınar, S. & Çetinyokuş, T. (2014). Veri Madenciliğinde Karar Ağacı Algo- ritmaları İle Bilgisayar Ve İnternet Güvenliği Üzerine Bir Uygulama. Endüstri Mühendisliği Dergisi 25-(3-4), 2-19.
Cihan, P. Gökçe, E. & Kalıpsız, O. (2017). A Review of Machine Learning Applications in Veterinary Field. Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 23(4), 673
Dener, M. Dörterler, M. & Orman, A. (2009). Açık Kaynak Kodlu Veri Madenciliği Prog- ramları: Weka’da Örnek Uygulama. Akademik Bilişim’09 - XI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri. 11-13 Şubat Harran Üniversitesi, Şanlıurfa, Türkiye, 787-
Eğriboz, Ş. (2002). Veri Ambarı Oluşumunda Kullanılan Teknolojilerin İncelenmesi ve Veri Ambarlarının Kişiye Özel Üretimde Kullanımı. (Yayınlanmamış Doktora Tezi). İstanbul: İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Ekinci, T. (2009). Veri Madenciliği ve Telekomünikasyon Sektöründe Uygulaması. Ya- yınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Ensti- tüsü, Manisa, Türkiye.
Gündüz, N. & Fokoue, E. (2015). Pattern Discovery in Students’ Evaluations of Profes- sors A Statistical Data Mining Approach. To appear in the Journal of Applied Sta- tistics. 1501(02263), 1-20.
Koç, M. Avşaroğlu, S. & Sezer, A. (2004). Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarıla- rı İle Problem Alanları Arasındaki İlişki. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Ensti- tüsü Dergisi.11, 483-498.
Kurt, Ç. & Erdem O.A. (2012). Öğrenci Başarısını Etkileyen Faktörlerin Veri Madencili- ği Yöntemleriyle İncelenmesi. Politeknik Dergisi. 15(2), 111-116.
Küçüksille, E. (2009). Veri Madenciliği Süreci Kullanılarak Portföy Performansının De- ğerlendirilmesi Ve İmkb Hisse Senetleri Piyasasında Bir Uygulama. Doktora
Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta, Türkiye. Özdil, T. Yılmaz C. Gülçiçek, B. & Altıparmakoğulları, İ. (2007). Nitelikli Eğitimde Derse
Devam İle Başarı Arasındaki İlişki. XVI. Ulusal Eğitim Bilimleri Kongresi. Gazi Osman Paşa Üniversitesi Eğitim Fakültesi, Tokat, Türkiye, 07-10 Eylül 2007.
Özdil, T. Urdaletova, A. & Yılmaz, C. (2010). İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Öğrencile- rinin Ders Başarılarını Etkileyen Faktörlerin Lojistik Regresyon Analiziyle Araştırıl- ması. 2. Uluslararası Balkanlarda Sosyal Bilimler Kongresi. Sakarya Üniversitesi
Priştine Üniversitesi, Bozok Üniversitesi. Kosova. 30 Mayıs – 6 Haziran 2010.
Özekes, S. (2003). Veri Madenciliği Modeller Ve Uygulama Alanları. İstanbul Ticaret Üniversitesi Dergisi. 3, 65-82.
Savaş, S. Topaloğlu, N. & Yılmaz, M. (2012). Veri Madenciliği ve Türkiye’deki Uygu- lama Örnekleri. İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 11(21), 1-23.
Şekeroğlu, S. (2010). Hizmet Sektöründe Bir Veri Madenciliği Uygulaması. (Yayınlan- mamış Yüksek Lisan Tezi). İstanbul: İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Telcioğlu, M. B. (2007) Veri Madenciliğinde Genetik Programlama Temelli Yeni Bir Sınıflandırma Yaklaşımı Ve Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversi- tesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri, Türkiye.
Thearling, K. An Introduction to Data Mining,www.thearling.com, Erişim Tarihi: 01.02.2017.