Teknoloji kullanımı ile öğrenci başarısı arasındaki ilişkinin bazı kümeleme algoritmaları kullanılarak incelenmesi

Abstract

Yapay zekanın bir alt basamağı olan makine öğrenmesi son yıllarda eğitim alanında büyük önem kazanmıştır. Öğrenci-öğretmen etkileşimi, akademik başarı ölçme ve öğrencilerin dersteki dikkat durumlarının değerlendirmesi gibi çalışmalar makine öğrenmesi uygulamarı kullanılarak yapılabilmektedir. Aynı zamanda veri madenciliği kullanılarak öğrencilerin verilerinin işlenmesi ve analiz edilmesinde de başarı durumlarının değerlendirilmesinde oldukça etkili olmaktadır. Bu tez çalışmasında Samsun ili Atakum ilçesinde yer alan Hürriyet Yıldız Okulları ve Boğaziçi Okulları'nda öğrenim görmekte olan 5. ve 6. sınıf öğrencilerine "Bilişim Teknolojilerinden Yararlanma Ölçeği" uygulanmıştır. RapidMiner programında yer alan karar ağacı, rastgle orman, x-means, k-means ve k-medoid kümeleme algoritmaları kullanılarak, öğrencilerin ölçekte vermiş oldukları cevaplarla akademik başarıları arasındaki ilişki tahmini yapılmıştır.

Machine learning, which is a sub-step of artificial intelligence, has gained great importance in the field of education in recent years. Studies such as student-teacher interaction, measuring academic achievement and evaluating the attention of the student in the lesson can be done by using machine learning applications. At the same time, it is very effective in evaluating the success of students in the processing and analysis of data using data mining. In this thesis study, the "Information Technologies Utilization Scale" was applied to the 5th and 6th grade students studying at Hürriyet Yıldız Schools and Boğaziçi Schools in the Atakum district of Samsun. Using the decision tree, random forest, x-means, k-means and k-medoid clustering algorithms in the RapidMiner program, the relationship between the answers given by the students in the scale and their academic achievement was estimated.