Akademik başarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi - Barut, Zeynep
Makine öğrenmesi, bir yapay zeka alanıdır ve sistemin geçmiş deneyimlerine dayalı olarak yeni bir model oluşturmasına ve gelecekte karşılaşabileceği durumlar hakkında tahminlerde bulunmasına olanak tanır. Bu süreç, bilgisayarın mevcut verileri kullanarak bir model geliştirmesini ve bu modeli gelecekteki veriler üzerinde kullanarak kararlar almasını ve sorunlara çözümler üretmesini içerir. Günümüzde birçok farklı alanda başarılı uygulamalara sahip olan makine öğrenmesinin eğitim sektöründe de kullanılmasıyla birlikte, bu uygulamaların eğitim yaklaşımlarında yepyeni gelişmelere yol açması kaçınılmazdır. Bu çalışmada, öğrencilerin yaşam şartları ve sosyal etkileşimlerinin akademik başarıları üzerindeki etkileri incelenmiştir. Veri seti üzerinde tüm makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak modeller oluşturulmuş ve performansları karşılaştırılmıştır. Detaylandırılmış alt kısımlarla birlikte dört ana bölüme ayrılmış olan bu çalışmada öncelikle Giriş kısmına yer verilmiştir. Her bir ana bölüm içeriğine bağlı olarak alt kısımlara ayrılmış olup ana başlıkla ilgili tüm detayları içerecek şekilde hazırlanmıştır. Literatür araştırmasının yer aldığı birinci bölümün ardından ikinci bölüm olan Veri Madenciliği bölümüne geçilmiştir. İkinci bölümde yer verilen veri madenciliğinin tanımsal kavramlarıyla birlikte süreçleri ve modelleri, yol haritalarıyla desteklenip konu bağlamında anlatılmıştır. Bu bölüm, ana fikri destekleme noktasında önem taşımanın yanında çalışmanın üzerine oturtulduğu temellerden biri olarak da görev yapmaktadır. Üçüncü bölüm ise veri madenciliği ile elde edilen verilerden yola çıkarak uygulamaya konulan metot ve analiz kısmına ayrılmıştır. Öğrenci başarılarının tespit edilebilmesi için regresyon ve sınıflandırma yöntemleri uygulanmıştır. Çalışma için öğrenci performans verilerinden oluşan Student Performance veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti Portekiz'de iki farklı okulda ortaokula giden öğrencilerin performanslarını göstermektedir. Son olarak algoritmaların sonuçları referans makaleler ile karşılaştırılmış ve referans makalelerden daha yüksek sonuçlar elde edilmiştir. Sınıflandırma algoritmalarından Karar Ağacı algoritması, doğrusal olmayan regresyon algoritmalarından Catboost algoritması ve Doğrusal Regresyon algoritmalarından Çoklu Doğrusal Regresyon algoritması en başarılı sonuçları vermiştir. Elde edilen en yüksek oranlar Karar Ağacı için %93.3, Catboost için %86.9 ve Çoklu Doğrusal Regresyon için %82.9 olarak görülmüştür.