Bilişim Teknolojileri Dergisi 1307-9697 2147-0715 Gazi Üniversitesi Engineering Mühendislik Öğrencilerin Mezuniyet Notlarının Veri Madenciliği Metotları İle Tahmini Öğrencilerin Mezuniyet Notlarının Veri Madenciliği Metotları İle Tahmini Şengür Dönüş Tekin Ahmet 01 18 2014 6 3 7 16 05 23 2013 Copyright © 2008, Bilişim Teknolojileri Dergisi 2008 Bilişim Teknolojileri Dergisi

Kaliteli bir eğitim için Yükseköğretim kurumları yönetimsel ve eğitimsel anlamda doğru kararlar verebilmelidir. Yanlış veya eksik yapılan akademik planlama, başarısız olabilecek öğrenciler, mezun öğrencilerin yol haritaları, okuldan ayrılabilecek öğrenciler gibi konular Yükseköğretim kurumlarının problemlerindendir. Bu problemlerin çözülmesi ve tedbirlerin alınması eğitimin kalitesi için son derece önemlidir. Yükseköğretim kurumlarında eğitime ait giderek artan veriler bulunmaktadır. Giderek artan bu verilerin yönetime, eğitimcilere veya eğitime hiçbir yararı yoktur. Bahsedilen problemler hakkında yüksek oranlardaki doğruluklarla tahminler yapılabilmekte ve anlamlı sonuçlar, veri madenciliği yöntemleri ile ortaya çıkarılabilmektedir. Veri madenciliği yöntemleri akademik müdahaleler için güçlü bir araçtır. Bu çalışmada, veri madenciliği yöntemlerinden olan Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Karar Ağaçları (KA) kullanılarak Fırat Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü (BÖTE) öğrencilerinin mezuniyet notlarının tahmin edilmesi gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen benzetim çalışmalarında YSA'nın, KA'ya oranla daha iyi tahmin başarımı sağladığı görülmüştür.

Kaliteli bir eğitim için Yükseköğretim kurumları yönetimsel ve eğitimsel anlamda doğru kararlar verebilmelidir. Yanlış veya eksik yapılan akademik planlama, başarısız olabilecek öğrenciler, mezun öğrencilerin yol haritaları, okuldan ayrılabilecek öğrenciler gibi konular Yükseköğretim kurumlarının problemlerindendir. Bu problemlerin çözülmesi ve tedbirlerin alınması eğitimin kalitesi için son derece önemlidir. Yükseköğretim kurumlarında eğitime ait giderek artan veriler bulunmaktadır. Giderek artan bu verilerin yönetime, eğitimcilere veya eğitime hiçbir yararı yoktur. Bahsedilen problemler hakkında yüksek oranlardaki doğruluklarla tahminler yapılabilmekte ve anlamlı sonuçlar, veri madenciliği yöntemleri ile ortaya çıkarılabilmektedir. Veri madenciliği yöntemleri akademik müdahaleler için güçlü bir araçtır. Bu çalışmada, veri madenciliği yöntemlerinden olan Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Karar Ağaçları (KA) kullanılarak Fırat Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü (BÖTE) öğrencilerinin mezuniyet notlarının tahmin edilmesi gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen benzetim çalışmalarında YSA'nın, KA'ya oranla daha iyi tahmin başarımı sağladığı görülmüştür.

 eğitsel veri madenciliği öğrencilerin başarılarının tahmini yapay sinir ağları karar ağaçları – educational data mining prediction of student’s academic achievements artificial neural networks decision trees (REFERENCES) J. Luan, “Data Mining, Knowledge Management in Higher Education, Potential Applications”, 42nd Associate of Institutional Research International Conference, Toronto, Canada, 2002. J. Ranjan, S. Khalil,”Conceptual Framework of Data Mining Process in Management Education in India: An Institutional Perspective”, Information Technology Journal. Asian Network for Scientific Computing, 1(7), 16-23, 2008. M. Beikzadeh and N. Delavari,”A New Analysis Model for Data Mining Processes in Higher Educational Systems”, On the proceedings of the 6th Information Örnek Sayısı Gerçek değer Tahmin Edilen