Karma Eğitim Öğrencilerinin Başarı ve Memnuniyetlerinin Açık Kaynak Kodlu Veri Madenciliği Yazılımları Kullanılarak Değerlendirilmesi: SAÜ Bilgisayar Mühendisliği Örneği
Türkiye’yi çağdaş uygarlıklar seviyesine taşıyacak temel unsur eğitimdir. Bu bağlamda, eğitim kurumları ve ilgili kuruluşların eğitim kalitesini gelişmiş ülkelerdeki seviyeye ulaştıracak, hatta bunun da üzerine taşıyacak doğru stratejileri oluşturmaları son derecede önemlidir. Buna karşın, son yıllarda yüksek öğretimde öğrenci başarı oranlarının azalması ve üniversite mezunlarının işsizlik oranlarının giderek artması yanlış veya yetersiz stratejilerden kaynaklanmaktadır. Ayrıca, işverenler de üniversite mezunlarının seviyesinde neredeyse içinde bulunduğumuz yüzyılın başından beri sürekli bir düşüş olduğunu ifade etmektedirler. Veri tabanlarındaki veriler arasında bulunan ilişkiler, örüntüler, sapma ve eğilimler gibi bilgilerin ortaya çıkarılması ve keşfi veri madenciliğinin temelini oluşturur. Ortaya çıkarılan bu bilgiler faaliyete yönelik karar destek sistemleri için gerekli temel verileri sağlar. Veri madenciliği yöntemleri kullanılarak eğitimde yaşanan sorunlara ilişkin yüksek doğruluklarla tahminler yapılabilmekte ve anlamlı sonuçlar çıkarılabilmektedir. Bu nedenle eğitimde veri madenciliği gerek yurt içinde, gerekse yurt dışında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Sistemleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünde uygulanmakta olan Karma Eğitim Programı öğrencileri arasında yapılan bir anket veri madenciliği birliktelik analizi yöntemiyle incelenerek öğrencilerin memnuniyet ve başarılarını etkileyen etmenler belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmada açık kaynak kodlu veri madenciliği yazılımları kullanılmıştır.
Evaluation of Success and Satisfaction of Blended Education Students by Using Open Source Data Mining Software: SAÜ Computer Engineering Case
Education is the key element that will enable Turkey to reach the contemporary civilization level. In this context, it is extremely important that educational institutions and related organizations formulate the right strategies to increase the quality of education in Turkey to the level in developed countries and even carry it forward. On the other hand, the decrease in student success rates in higher education and the increasing unemployment rates of university graduates in recent years are due to wrong or inadequate strategies. Furthermore, employers point out that the level of university graduates has steadily decreased since the beginning of this century. Discovery and extraction of information such as relations, patterns, deviations and trends existing among the data in databases form the basis of data mining. This extracted information provides the basic data required for operational decision support systems. By using data mining methods, it is possible to make predictions about the problems in education with high accuracy and deduce meaningful results. For this reason, educational data mining is widely used both in Turkey and abroad. In this study, a survey made among the students of Blended Education Program offered at Sakarya University Faculty of Computer and Information Sciences Computer Engineering department has been evaluated using data mining association analysis method in order to be able to determine the factors affecting satisfaction and success of students. Open source code data mining software have been used in the study.
___
[1] Ü. Kocabıçak, G. Çağıl, ve N. Açıkgöz, “Sakarya Üniversitesi Mühendislik Fakültesi uzaktan (karma) eğitim programlarının SWOT analizi yardımıyla değerlendirilmesi,” içinde Uluslararası Yükseköğretim Kongresi: Yeni Yönelişler ve Sorunlar, 2011, cilt 2, ss. 1420-1429.[2] A. Tekerek, “Veri madenciliği süreçleri ve açık kaynak kodlu veri madenciliği araçları,” içinde Akademik Bilişim’11, 2011, ss. 161-169.
[3] KDnuggets, “Poll results: Top analytics, data mining, big data software used,” 2012, [Çevrimiçi] Url: http://www.kdnuggets.com/2012/05/top-analytics-data-mining-big-data-software.html. [Erişim: 13-Tem-2019].
[4] X. Chen, G. Williams, ve X. Xu, “A survey of open source data mining systems,” Emerging Technologies in Knowledge Discovery and Data Mining, Lecture Notes in Computer Science, cilt 4819, ss. 3-14, 2007.
[5] R. Mikut veM. Reischl, “Data mining tools,” WIREs Data Mining Knowl Discov, ss. 1–13, 2011.
[6] Y. Ramamohan, K. Vasantharao, C. Kalyana Chakravarti, ve A. S. K. Ratnam (2012), “A study of data mining tools in knowledge discovery process,” International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE), cilt 2, sayı 3, ss. 191-194, 2012.
[7] A. H. Wahbeh, Q. A. Al-Radaideh, M. N. Al-Kabi, ve E. M. Al-Shawakfa, “A comparison study between data mining tools over some classification methods,” (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Special Issue on Artificial Intelligence, ss. 18-26, 2011.
[8] A. S. Bozkır, B. Gök, ve E. Sezer, “Üniversite öğrencilerinin interneti eğitimsel amaçlar için kullanmalarını etkileyen faktörlerin veri madenciliği yöntemleriyle tespiti,” Bilimde Modern Yöntemler Sempozyumu, Eskişehir, 2008.
[9] M. Altun, “Eğitsel Veri Madenciliği Uygulamaları,” Doktora Semineri II, Eğitim Bilimleri Bölümü, EYTEPE ABD Doktora Programı, Akdeniz Üniversitesi, Haziran2017, doi: 10.13140/RG.2.2.15957.32482
[10] U. Ekim, “Veri madenciliği algoritmalarını kullanarak öğrenci verilerinden birliktelik kurallarının çıkarılması,” yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Tez No. 302517, YÖK Başkanlığı Tez Merkezi, 2011.
[11] M. Karabatak ve M. C. İnce. “Apriori algoritması ile öğrenci başarısı analizi,” içinde Eleco'2004 Elektrik - Elektronik - Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu Ve Fuarı Bildirileri, 2004.
[12] Ö. Çöllüoğlu Gülen, “Veri madenciliği teknikleri ile üstün yetenekli öğrencilerin ilgi alanlarının analizi,” yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Tez No. 362466, YÖK Başkanlığı Tez Merkezi, 2014.
[13] O. Yücel, “Web tabanlı eğitimde web madenciliği uygulaması ile öğrenci davranışlarının analizi,” yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Tez No. 332745, YÖK Başkanlığı Tez Merkezi, 2012.
[14] M. Ağaoğlu ve S. Yurtkoru, “Öğrencilerin üniversite eğitiminden beklentileri ve tercih ölçütlerine ilişkin veri madenciliği uygulaması,” içinde Uluslararası Yükseköğretim Kongresi: Yeni Yönelişler ve Sorunlar, 2011, cilt 3, ss. 1978-1985.
[15] M. Dener, M. Dörterler, ve A. Orman, “Açık kaynak kodlu veri madenciliği programları: Weka’da örnek uygulama,” içinde Akademik Bilişim’09 - XI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, 2009, ss. 787-796.
[16] M. Koç ve M. Karabatak, “Sosyal ağların öğrenciler üzerindeki etkisinin veri madenciliği kullanılarak incelenmesi,” içinde 5th International Computer & Instructional Technologies Symposium, 2011.
[17] J. Han, M. Kamber, ve J. Pei, “Data Mining: Concepts and Techniques,” The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, ss. 264-271, 2012.
[18] P.-N. Tan, M. Steinbach, ve V. Kumar, “Introduction to Data Mining,” Pearson Addison-Wesley, ss. 370-386, 2006.
- ISSN: 2636-8129
- Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
- Başlangıç: 2018
Sayıdaki Diğer Makaleler
Elektrik Yükünün Genetik Algoritma Temelli Holt-Winters Üstel Düzeltme Yönteminiyle Tahmini
Yunus Emre ÖZGER, Mustafa AKPINAR, Zabit MUSAYEV, Mustafa YAZ
Simulation Modeling of An IoT Based Cold Chain Logistics Management System
Kaba Kuvvet Saldırı Tespiti ve Teknik Analizi
Traffic Education for Inexperienced Drivers with Virtual Driving Simulator