Geri Dön

Ortaokul seviyesindeki öğrenci performanslarının MARS modeli ile incelenmesi

Investigation of secondary school student performance with MARS model

PDF İndir

  1. Tez No: 740125
  2. Yazar: EKREM GÜLCÜOĞLU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKÇEN ALTUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, İstatistik, Education and Training, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Ders başarısı, MARS modelleri, Makine öğrenmesi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Veri madenciliği, Öğrenci başarısı, Course success, MARS models, Machine learning, Machine learning methods, Data mining, Student achievement
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bartın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu araştırmada, parametrik olmayan regresyon yöntemlerinden, çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (Multivariate Adaptive Regression Splines – MARS) modellemesi kullanılmıştır. MARS modeli kullanılarak, makine öğrenmesine dayalı bir web uygulaması geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulama ile ortaokul 8. sınıf öğrencilerinin LGS (Liselere Geçiş Sistemi) sınavı öncesi başarı puanlarını doğru tahmin etmek amaçlanmıştır. Çalışma Kastamonu ilinin Tosya ilçesinin Mehmet Akif Ersoy Ortaokulu 8. Sınıf öğrencileriyle yürütülmüştür. LGS sınavı öncesinde öğrencilerin demografik bilgileriyle beraber son sınıfta girdikleri tüm deneme sınavı sonuçları kullanılmıştır. LGS sınav sonucunu doğru tahmin eden, maksimum etkileşimde olan modeller denenip, en uygun model belirlenmiştir. Bu modelde belirleme katsayısı R^2 maksimum ve genelleştirilmiş çapraz geçerlilik katsayısı GCV minimum olarak tahmin edilmiştir. Buna göre en uygun modelin; temel fonksiyon sayısı 6, etkileşim derecesi 1, R^2 değeri 0.954 ve GCV değeri 423.003 olarak bulunmuştur. Modelde anlamlı bulunan değişkenler ise kardeş sayısı, anne eğitim düzeyi, 1.73'ten fazla inkılap tarihi ve Atatürkçülük dersi net sayısı, 1.466'dan fazla İngilizce dersi net sayısı, 5.939'dan fazla matematik dersi net sayısı ile 5.936'dan düşük matematik dersi net sayısı olarak tespit edilmiştir. Matematik dersinin büküm noktası 5.936 olarak tespit edilmiştir. Eğer öğrencinin matematik dersindeki ortalama net sayısı 5.936'dan küçükse; parametre tahmin katsayısı -11.965 olarak tespit edilmiştir. Burada tespit edilen durum şudur, matematik dersinin ortalama net sayısı 5.936'dan küçük olması öğrencinin başarısını olumsuz etkilemektedir. Bununla beraber, matematik dersinin ortalama net sayısı, 5.936'dan büyük olduğu zaman parametre tahmin katsayısı 4.060 olmaktadır. Matematik dersindeki ortalama net sayısı 5.946'yı geçtiği zaman, öğrencinin başarısı olumlu etkilenmektedir. Bu veriler doğrultusunda öğrencilerin LGS puanlarını tahmin etmek için web tabanlı, makine öğrenmesine dayalı bir uygulama geliştirilmiştir. Uygulamanın geliştirilmesinde R Shiny programından yararlanılmıştır. Program bulut tabanlı olup, işletim sisteminden ve web tarayıcılarından bağımsız çalışmaktadır. Geliştirilen web programına https://beststat.shinyapps.io/lgspuan/ adresinden erişilebilmektedir. Geliştirilen uygulama, LGS sınavına hazırlanan öğrencilere çalışmalarını yönlendirmek üzere sınav öncesi tavsiyeler sunmaya yardımcı olmaktadır

Özet (Çeviri)

Multivariate adaptive regression splines (MARS) modeling, one of the non-parametric regression methods, was used in this study. A web application based on machine learning was developed using the MARS model. It is aimed to accurately predict the achievement scores of the 8th-grade students before the LGS (High School Entrance System) exam With the developed application. The study was carried out with 8th-grade students of Mehmet Akif Ersoy Secondary School in the Tosya district of Kastamonu province. The demographic information of the students and all the test results they took in the last year were used before the LGS exam. Models that predict the LGS exam result correctly and have maximum interaction were tried and the most suitable model was determined. The coefficient of determination was estimated as the maximum and the generalized cross-validation coefficient as the minimum in this model provided. Accordingly, the most appropriate model; it has been determined that 1 product degree with 6 basis functions is provided with a value was 0.954, the value was 423.003. The significant variables are the number of siblings, mother's education level, net count of revolution history and Ataturkism lessons more than 1.73, net count of English lessons more than 1.466, net count of the mathematics lesson more than 5.939, and net count of a mathematic lesson under 5.936. The knot point of the mathematic lesson was determined as 5,936. If the average net count of a mathematic lesson is less than 5,936; the parameter estimation coefficient was determined as -11,965. The situation determined here is that the average net number of the mathematics lesson is less than 5.936, which negatively affects the success of the student. However, when the average net count of a mathematic lesson is greater than 5.936, the parameter estimation coefficient becomes 4.060. When the average net count of a mathematics lesson exceeds 5,946, the success of the student is positively affected. A web-based machine learning-based application has been developed to predict students' LGS scores in line with these data. R Shiny program was used in the development of the study. The program is cloud-based and works independently of the operating system and web browsers. The developed web program can be accessed at https://beststat.shinyapps.io/lgspuan/. The developed application helps students prepare for the LGS exam to offer pre-exam advice to guide their studies.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    792494

    Üstün yetenekli öğrencilerin okuduğunu anlama performanslarının tipik gelişen akranları ile karşılaştırılması

    Comparing the reading comprehension skills of gifted students with their typically development peers

    CEBRAİL TURNA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Özel Eğitim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSA BİRKAN GÜLDENOĞLU

  2. Tez No

    569372

    Üstün yetenekli öğrencilerin matematiksel düşünme becerilerine göre problem kurma süreçlerinin incelenmesi

    Examination of problem-posing processes by considering mathematical thinking skills of the gifted students

    KAMİL YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MENDERES ÜNAL

  3. Tez No

    446050

    İlköğretim matematik öğretmen adaylarının kendi ve öğrenci seviyesinde farklı temsil biçimlerini kullanarak kurdukları örüntü problemlerinin incelenmesi

    Analysis of the pattern problems posed by prospective elementary school mathematics teachers using different forms of representation on their own and student level

    YASEMİN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    MatematikAbant İzzet Baysal Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SONER DURMUŞ

  4. Tez No

    578315

    İlköğretim LGS fen bilimleri başarısının yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi

    The prediction of science success at High School Entrance Exam with artificial neural network

    AHMET ATASAYAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Temel Eğitim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METİN DEMİR

  5. Tez No

    477047

    The opinions of vocational college students about compulsory English courses: What do students think?

    Meslek yüksekokulu öğrencilerinin zorunlu İngilizce derslerine ilişkin görüşleri: Öğrenciler ne düşünüyor?

    ZEYNEP ÖVDÜR UĞURLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Eğitim ve ÖğretimAbant İzzet Baysal Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KADİR VEFA TEZEL

Geri Dön