Makine Öğrenmesi Yöntemleri İle Eğitim Başarısının Tahmini Modeli

Abstract

Günümüzde makine öğrenmesi yöntemleri etkin bir biçimde kullanılarak pek çok alanda yüksek performanslar ve başarılı sonuçlar göstermiştir. Bu nedenle yöntemler, çeşitli sektörlerde son yıllarda daha da yaygınlaşmaya başlamıştır. Makine öğrenmesi modellerinden elde edilebilecek başarılarla birçok sorun öngörülüp çözüme ulaştırılabilir. Çalışmadaki amaç, ortaokul öğrencileri ile yapılan anketten toplanan veriler kullanılarak; eğitim başarı tahminini yapacak bir makine öğrenmesi modeli ortaya koymak ve öğrenciyi etkileyebilecek faktörlerinin önüne geçebilmektir. Anket soruları, öğrencinin başarısına tesir edebilecek etkenler araştırılarak oluşturulmuştur. Çalışma kapsamında, çeşitli ortaokullarda eğitim gören 519 farklı öğrenciden kişisel verilerin korunması kanunu kapsamında 13 sorudan oluşan anket aracılığıyla veri toplanmıştır. Bu veriler hiçbir kurumla paylaşılmamış olup, gizlilik korunmuştur. Veri seti incelenerek bazı manipülasyon, ön işleme, görselleştirme işlemlerinden geçirilmiş; K-En Yakın Komşu (K-NN) , Rastgele Ormanlar (RO) , Lineer Regresyon, Bagged Trees Regression (BTR - Torbalanmış Ağaçlar), Gradient Boosting Regressor (GBM - Gradyen Arttırıcı Regresyon) ve Karar Ağaçları (KA) algoritmaları kullanılmıştır. Çalışmada, veri manipülasyon işlemleri gerçekleştirildikten sonra model kurularak öğrencinin Türkçe notu üzerinden eğitim başarısının tahmini yapılmıştır. Çalışmada, ders seçiminin belirlenmesi, ana dilin Türkçe olması ve eğitim hayatından itibaren her dönem Türkçe dersi ile karşılaşılmasından dolayı Türkçe dersi bağımlı değişken olarak seçilmiştir. Çalışma neticesinde, rastgele orman yöntemi en başarılı yöntem olmuş; algoritmanın performansı 0.88 ve R-Kare değeri 0.98 olarak elde edilmiştir. Yeni girdilerle test edilen model Türkçe notu üretmiştir. Öğrencinin eğitim durumunu etkileyen en önemli faktörler Türkçe notuna bağlı olarak aralarındaki korelasyon ile aile geliri ve ders çalışma saati olarak belirlenmiştir. Etkenler seçilirken model çeşitli senaryolarla defalarca test edilmiştir ve korelasyon ilişkileri hesaplanmıştır.