Öğrencilerin Akademik Başarısını Etkileyen Demografik Değişkenlerin Eğitsel Veri Madenciliği İle İncelenmesi

Yıl 2024, Cilt: 13 Sayı: 25, 16 - 33, 30.04.2024

Neytullah Karakurt , Habib Özkan

https://doi.org/10.55605/ejedus.1351750

Öz

Bu araştırmanın amacı, 8. Sınıfta öğrenim gören öğrencilerin, literatürde yer alan ilgili faktörleri göz önüne alarak, sınav başarılarını veri madenciliği yöntemleriyle tahmin etmek ve modellemektir. İlişkisel tarama modelinde tasarlanan araştırmada eğitsel veri madenciliği teknikleri kullanılmıştır. Araştırmanın evrenini Adıyaman ili Merkez ilçesinde yer alan 42 ortaokulda öğrenim gören 8. sınıf öğrencileri oluşturmaktadır. Araştırmanın çalışma grubunu Adıyaman ili Merkez ilçesinde yer alan düşük sosyo-ekonomik çevreye sahip sekiz ortaokuldaki 8. sınıfta öğrenim gören 135 öğrenci oluşturmaktadır. Araştırmanın çalışma grubu Tabakalı Örneklem Alma yöntemi ile belirlenmiştir. Araştırmada elde edilen verilerin analizinde uluslararası veri madenciliği literatüründe yaygın kabul gören CRISP-DM (Cross Industry Standart Process for Data Mining) süreç modeli kullanılmıştır. Katılımcılardan toplanan verilerin analizinde sınıflandırma yöntemlerinden KNN, J48, Random Forest, ve Naive Bayes yöntemleri WEKA yazılımı aracılığıyla kullanılmıştır. Araştırma sonucunda, öğrencilerin özel bir kursa gitmesi, evde kahvaltı yaparak okula gelmesi, kiralık evde oturmaması gibi bazı demografik değişkenlerin akademik başarıları üzerinde etkisi olduğu tespit edilmiştir. Akademik başarıyı tahmin ve modellemede kullanılan algoritmalardan en doğru sonucu veren, Random Forest algoritması olmuştur. Araştırma sonuçları ile dezavantajlı okullardaki sınav başarısını etkileyen demografik değişkenlerin neler olabileceği ortaya konulmuş olup sonuçların öğrencilerin sınav başarısının tahmin edilerek gerekli önlemlerin alınmasına olanak sağlanacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Eğitim yönetimi, eğitsel veri madenciliği, akademik başarı, ortaokul öğrencileri

Kaynakça

• Akgün, K. & Bulut Özek, M. (2020). “Eğitsel Veri Madenciliği Yöntemi İle İlgili Yapılmış Çalışmaların İncelenmesi: İçerik Analizi.” Uluslararası Eğitim Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(3): 197-213.
• Aksu, G. (2018). PISA Başarısını Tahmin Etmede Kullanılan Veri Madenciliği Yöntemlerinin İncelenmesi. Yayınlanmamış doktora tezi, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Alan, M. & Yeşilyurt, C. (2018). “Farklı Veri Setleri Üzerinde Smo ve j48 Algoritmalarının Sınıflandırma Sonuçlarının Karşılaştırılması.” İşletme Bilimi Dergisi, 6 (3) , 199-213 . DOI: 10.22139/jobs.487388
• Altun, M. (2019). Öğrenci Akademik Performansının Kestirilmesine İlişkin Bir Model Önerisi: Veri Madenciliğine Dayalı Bir Çalışma. Yayınlanmamış doktora tezi, Akdeniz Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Antalya.
• Ataseven, U., & Yıldırım, P. (2022). Lise Öğrencilerinin Alan Seçimlerinin Eğitsel Veri Madenciliği İle Tahmini. 2nd International Congress of Engineering and Natural Sciences Studies, 07-09 May 2022, Ankara.
• Babaoğlu, A. (2015). Veri Madenciliği Yöntemleri Ve Bir Uygulama. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
• Baker, R. S. J. D. (2010). Data Mining For Education. International Encyclopedia of Education, 7(3), 112-118.
• Bardak, S. & Bardak, T. (2016). Cep Telefonu Kullanım Sıklığının Öğrencilerin Akademik Başarı Üzerindeki Etkisi: Bartın Meslek Yüksekokulu Örneği. 3. Ulusal Meslek Yüksekokulları Sosyal ve Teknik Bilimler Kongresi, 28-30 Nisan 2016, Aydın.
• Baysal, A. (1999). Kahvaltı ve Okul Başarısı. Beslenme Ve Diyet Dergisi, 28(1), 1–3.
• Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45, 5-32.
• Budak, N., Özer, E., Kovalı, S., & İnceiş, N. (2005). Kahvaltının Öğrencilerin Beslenmesine Katkısı ve Akademik Başarıya Etkisi. Beslenme Ve Diyet Dergisi, 33(1), 47–54.
• Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E.K., Akgün, Ö.E., Karadeniz, Ş. & Demirel, F. (2013). Bilimsel araştırma yöntemleri. Ankara: Pegem Akademi.
• Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R. (2000). CRISP-DM 1.0 Step-by-Step Data Mining Guide. SPSS inc. 15 Nisan 2023 tarihinde http://www.statoo.com/CRISP-DM.pdf adresinden alınmıştır.
• Cemaloğlu, N. (Ed.). (2021). Veriye Dayalı Yönetim. Ankara: Pegem Akademi.
• Ceyhan, G. (2020). Sınıflandırmada Kullanılan Veri Madenciliği Yöntemlerinin Performanslarının Veri Seti Özelliklerine Göre Karşılaştırılması. Yayınlanmamış doktora tezi, Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Coşkun, C., & Baykal, A. (2011). Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Algoritmalarının Bir Örnek Üzerinde Karşılaştırılması. Akademik Bilişim, 11, 51-58.
• Çömlekçioğulları, A. (2020). Öğrenci Başarısı İle Ailelerin Sosyo-Ekonomik Düzeyleri Arasındaki İlişki (Denizli İli Örneği). Yayınlanmamış tezsiz yüksek lisans projesi, Pamukkale Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Denizli.
• Diremler, C. (2009). Antalya’da Bulunan Turizm Ve Otelcilik Meslek Liselerinde Okuyan Öğrencilerin Beslenme Durumlarının Akademik Başarılarına Etkisi Üzerine Bir Araştırma. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Ersöz, A. R. (2017). Eğitsel Veri Madenciliği İle Öğrenci Profillerinin Belirlenmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Bursa.
• Haixiang, G., Yijing, L., Shang, J., Mingyun, G., Yuanyue, H., & Bing, G. (2017). Learning From Class-Imbalanced Data: Review of Methods and Applications. Expert systems with applications, 73, 220-239.
• Hakbilen, N. (1984). İlkokul Çağı Çocuklarının Okul Başarılarını Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi, Yayımlanmamış doktora tezi, Hacettepe Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Hossin, M., & Sulaiman, M.N., (2015). A Review on Evaluation Metrics for Data Classification Evaluations. International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process (IJDKP), 5(2), 1-11.
• Karaçor, M. (2020). Üniversite Sınavına Hazırlanan Öğrenciler Arasında Duygu Düzenleme, Anne-Baba Tutumu Ve Sınav Kaygısı Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Hasan Kalyoncu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Gaziantep
• Koyuncu, İ. (2018). Öğrencilerin PISA Matematik Başarılarının Yordanmasında Veri Madenciliği Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Yayınlanmamış doktora tezi, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Kurt, Ç. & Erdem, O. A. (2012). Öğrenci Başarısını Etkileyen Faktörlerin Veri Madenciliği Yöntemleriyle İncelenmesi. Politeknik Dergisi, 15(2), 111-116.
• Landis, J. R., & Koch, G. G. (1977). The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data. Biometrics, 33(1), 159-174.
• Mining, W. I. D. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufinann, 10, 559-569.
• Olgun, K. B. (2021). Ters Yüz Sınıflardaki Video İzleme Davranışları İncelenerek Veri Madenciliği İle Başarının Tahmin Edilmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Omende, Kahudi, J., D. (2021). Karar Ağaçları Kullanılarak Trafik Kazalarının Nedenlerinin Araştırılması: Sakarya İli Vaka Çalışması. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Sakarya.
• Ozigis, M. S., Kaduk, J. D., Jarvis, C. H., da Conceição Bispo, P., & Balzter, H. (2020). Detection Of Oil Pollution İmpacts On Vegetation Using Multifrequency Sar, Multispectral İmages With Fuzzy Forest And Random Forest Methods. Environmental pollution (Barking, Essex : 1987), 256, 113360. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2019.113360
• Özdemir, Ş. (2016). Eğitimde Veri Madenciliği Ve Öğrenci Akademik Başarı Öngörüsüne İlişkin Bir Uygulama. Yayınlanmamış doktora tezi, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Polat, A. (2021). Açık Öğretim Liseleri Öğrencilerinin Okul Terki ve Mezuniyet Durumlarının Eğitsel Veri Madenciliği ile İncelenmesi. Yayınlanmamış doktora tezi, Sakarya Üniversitesi Eğitimleri Enstitüsü, Sakarya.
• Rampersaud, G. C., Pereira, M. A., Girard, B. L., Adams, J., & Metzl, J. D. (2005). Breakfast Habits, Nutritional Status, Body Weight, And Academic Performance İn Children And Adolescents. Journal of the american dietetic association, 105(5), 743-760.
• Sara, N. B., Halland, R., Igel, C., ve Alstrup, S. (2015). High-School Dropout Prediction Using Machine Learning: A Danish Large-Scale Study. In M. Verleysen (Ed.), Proceedings. ESANN 2015: 23rd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 319-324. 20 Nisan 2023 tarihinde https://core.ac.uk/download/pdf/269280541.pdf adresinden erişim sağlanmıştır.
• Sarıer, Y. (2016). Türkiye'de Öğrencilerin Akademik Başarısını Etkileyen Faktörler: Bir Meta-analiz Çalışması. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 31(3), 609 - 627.
• Savaş, E., Taş, S. & Duru, A. (2010). Matematikte Öğrenci Başarısını Etkileyen Faktörler. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 11 (1) , 113-132 .
• Schröer, C., Kruse, F., & Gómez, J. M. (2021). A Systematic Literature Review On Applying CRISP-DM Process Model. Procedia Computer Science, 181, 526-534.
• Sıtkı, Y. H. (2020). Tıp Bilişiminde Veri Madenciliği Yöntemleri Kullanılarak Hastalıkların Tahmin Edilmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Topuz, S. (2021). Eğitsel Verilerde Weka Ve Orange Veri Madenciliği Yazılımlarından Elde Edilen Analiz Sonuçlarının Karşılaştırılması. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Üre, N. (2021). Veri Madenciliği Sınıflandırma Algoritmalarının Performans Karşılaştırması: Tiroid Hastalığının Tahmini Üzerinde Bir Uygulama. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Kafkas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kars.
• Vijayarani, S., & Muthulakshmi, M. (2013). Comparative Analysis Of Bayes And Lazy Classification Algorithms. International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, 2(8), 3118-3124. Weka, (2022). Weka 3: Machine Learning Software in Java. 15 Ocak 2023 tarihinde https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ adresinden alınmıştır.
• Yavuz, A. (2020). Ortaöğretime Geçiş Sınavında Öğrenci Başarısını Etkileyen Etmenler. Yayınlanmamış tezsiz yüksek lisans projesi, Pamukkale Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Denizli.
• Yılmaz, B. (2012). Okuma Alışkanlığının Okul Başarısına Etkisi: Ankara Keçiören Atapark İlköğretim Okulu Öğrencileri Üzerine Bir Araştırma. Külcü, Ö., Çakmak. T., Özel, N. (Editörler), Prof. Dr. K. Gülbün Baydur’a armağan (210- 218). Ankara: Özyurt Matbaacılık. 1 Nisan 2023 tarihinde https://www.openaccess.hacettepe.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/11655/11695/Y%c4%b1lmaz.pdf?sequence=1&isAllowed=y adresinden erişim sağlanmıştır.