PISA matematik okuryazarlığının gri kurt optimizasyon algoritması ile performans değerlendirmesi
Performance evaluation of PISA mathematics literacy with gray wolf optimization algorithm
- Tez No: 731791
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SANEM ŞEHRİBANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritma tekniği, Genetik algoritmalar, Gri kurt optimizasyon algoritması, Lojistik regresyon modelleri, Matematik okuryazarlığı, Genetic algorithm technique, Genetic algorithms, Grey wolf optimizer algorithm, Logistic regression models, Mathematical literacy
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, birçok alanda kullanılabilen optimizasyon problemlerinden meta-sezgisel algoritmalardan biri olan Gri Kurt algoritması incelenmiştir. Tezin uygulama kısmında üç yılda bir tekrarlanan PISA (Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı) araştırmasının Türkiye 2018 verileri kullanılarak öğrencilerin matematik okuryazarlığında, öğrencilerin başarılarında etkisi olan değişkenlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Önceki çalışmalardan farklı olarak verinin sınıflandırmasında öznitelik seçimi için meta-sezgisel algoritmalardan Gri Kurt algoritması kullanılmış olup önemi ve etkisi detaylıca açıklanmıştır. Değerlendirme için yazılım ve programlama dili kullanılarak lojistik regresyon ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the Gray Wolf algorithm, which is one of the meta-heuristic algorithms that can be used in many areas, is examined. In the application part of the thesis, it is aimed to determine the variables that have an effect on the students' mathematical literacy and success by using the Turkey 2018 data of the PISA (International Student Assessment Program) research, which is repeated every three years. Unlike previous studies, the Gray Wolf algorithm, one of the meta-heuristic algorithms, was used for feature selection in the classification of data, and its importance and effect were explained in detail. It was compared with logistic regression using software and programming language for evaluation.
Benzer Tezler
- Matematik okuryazarlığının problem çözmede sistematik çeşitleme ile desteklenmesinin öğretim deneyi yoluyla incelenmesi
Investigation of supporting mathematical literacy through systematic variation problems via teaching experiment
FATMA KIZILTOPRAK
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiMatematik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANGÜL KABAEL
- PISA 2012 matematik okur-yazarlığı testinin ölçme değişmezliğinin incelenmesi
An investigation into the measurement invariance of PISA 2012 mathematical literacy test
MERVE AYVALLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimAkdeniz ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYRAM BIÇAK
- PISA 2003 ve PISA 2012 matematik okuryazarlığı üzerine uluslararası bir karşılaştırma: Türkiye ve Finlandiya
An international comparison PISA 2003 and 2012 according to mathematical literacy Turkey and Finland
HATİCE GONCA USTA
Doktora
Türkçe
2014
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiÖlçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
PROF. RAHİME NÜKHET DEMİRTAŞLI
- Matematiksel modellemeye dayalı öğrenme ortamlarının 7. sınıf öğrencilerinin matematik okuryazarlığının gelişimine ve akademik başarısına etkisi
The effect of learning environments based on mathematical modeling on the 7th grade students' development of mathematics literacy and academic achievement
ÖZGÜR ÖZER DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MatematikDokuz Eylül ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA BUKOVA GÜZEL
- Yedinci sınıf öğrencilerinin matematik okuryazarlığı sorularının çözümünde karşılaştıkları zorlukların incelenmesi
Investigation of the challenges of the seventh grade students encountered the solution of mathematical literacy questions
HASAN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
MatematikBursa Uludağ ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RIDVAN EZENTAŞ