Use of Fuzzy Logic in Determining the Academic Achievement of Secondary School Students in Mathematics Class

Yıl 2024, Sayı: Türk Eğitim Sisteminde Değişimler ve Yeni Eğilimler, 112 - 125, 31.10.2024

Muhammed Recai Türkmen , Ecenaz Killik

https://doi.org/10.33709/ictimaiyat.1499604

Öz

The research data consists of the exam notes of the first term 1st and 2nd Mathematics course of the 2023-2024 academic year in Kütahya. The study consists of the exam scores of 876 students studying in 4 secondary schools in the center of Kütahya. To study a fuzzy logic-based two-input and single-output system was designed using Fuzzy Logic Toolbox in the Matlab program. In total, nine fuzzy rules were created. Academic success was evaluated first using the classical method and then using the designed fuzzy-based model. According to the results obtained, it has been observed that there is a highly positive relationship between the fuzzy logic method and the classical logic method. The academic success score obtained by the fuzzy logic method was less than that obtained by the classical logic method for grades 5 and 7. However, it was obtained that the fuzzy logic method was more than the classical logic method for grades 6 and 8. In conclusion, it was reached in favor of fuzzy logic because the fuzzy logic method gives more flexible results.

Anahtar Kelimeler

fuzzy logic, mathematics lesson, achievement, matlab, artificial intelligence

Ortaokul Öğrencilerinin Matematik Dersindeki Akademik Başarılarının Belirlenmesinde Bulanık Mantık Kullanımı

Öz

Araştırma verileri Kütahya ili 2023-2024 Eğitim-Öğretim yılı matematik dersi 1. Dönem 1. ve 2. sınav notlarından oluşmaktadır. Çalışma, Kütahya ili Merkezinde bulunan 4 ortaokulda öğrenim gören 876 öğrencinin yazılı puanından oluşmaktadır. Ortaokul öğrencilerinin matematik dersi akademik başarılarının belirlenmesi için Matlab programında Fuzzy Logic Toolbox kullanılarak bulanık mantık temelli iki girişli ve tek çıkışlı bir sistem tasarlanmıştır. Toplam 9 tane bulanık kural oluşturulmuştur. Ortaokul öğrencilerinin matematik dersi akademik başarısı ilk olarak klasik yöntemle daha sonra bulanık mantık yöntemiyle değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, bulanık mantık yöntemi ve klasik mantık yöntemi arasında pozitif yönlü yüksek ilişki olduğu görülmüştür. Bulanık mantık yöntemiyle elde edilen başarı puanlarının ortalaması 5 ve 7. sınıflarda klasik mantık yöntemiyle elde edilen matematik dersi akademik başarı puanlarının ortalamasından daha düşük olduğu, 6 ve 8. sınıflarda bulanık mantık yönteminin ortalamasının klasik mantık yöntemi ortalamasına göre daha yüksek olduğu görülmüştür. Bulanık mantık ve klasik mantık karşılaştırılması sonucunda bulanık mantık yöntemi daha esnek sonuçlar verdiği için bulanık mantık lehine bir sonuca ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

bulanık mantık, matematik dersi, akademik başarı, matlab, yapay zekâ

Etik Beyan

Bu çalışma "Ortaokul Öğrencilerinin Matematik Dersindeki Akademik Başarılarının Belirlenmesinde Bulanık Mantık Kullanımı" başlıklı hazırlık aşamasındaki tez çalışmasından üretilmiştir.

Kaynakça

• Alam, J., & Pandey, M. K. (2017). A Soft Computing Model For Evaluating Teachers’ Overall Performance Using Fuzzy Logic. Journal of Information Technology & Software Engineering, 7(2), 1-9.
• Arslan, M. (2019). Öğretmen performanslarının bulanık mantık yöntemi ile değerlendirilmesi. (Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi). Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Van.
• Arslan Namlı, N. (2016). Bulanık mantık ile belirlenmiş çoklu zekâ alanlarına göre düzenlenmiş öğrenme ortamlarının öğrencilerin akademik başarılarına etkisi. (Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi). Çukurova üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Adana.
• Bahadır, E. (2017). Bulanık mantık yaklaşımının eğitim çalışmalarında kullanılmasının alan yazın ışığında değerlendirilmesi. Uluslararası Sosyal ve Eğitim Bilimleri Dergisi, 4(7), 28-42. https://doi.org/10.20860/ijoses.294783
• Daud, W. S., & Aziz, K. A., & Sakib, E. (2011). An Evaluation of Students’ Performance in Oral Presentation Using Fuzzy Approach Organization. Proceedings of University Malaysia Terengganu 10th International Annual Symposium (UMTAS), Terengganu, Malaysia.
• Demiral, Ş. (2022). İlkokul öğrencilerinin fen bilimleri dersindeki akademik başarılarının belirlenmesinde bulanık mantık kullanımı. (Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi). Kütahya Dumlupınar Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Kütahya.
• Dönmez, U. (2012). İstatistiksel proses kontrol tablolarının bulanık mantık yöntemi ile yorumlanması ve bir iplik işletmesinde uygulama (Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi). Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana.
• Ertuğrul, İ. (2006). Akademik performans değerlendirmede bulanık mantık yaklaşımı. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(1), 155-176.
• Karakaş Türker, N., & Turanlı, N. (2008). Matematik eğitimi derslerine yönelik tutum ölçeği geliştirilmesi. Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 28(3), 17-29.
• Karasar, N. (2023). Bilimsel araştırma yöntemi. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
• Klir, J., & Yuan, B. (1995). Fuzzy sets and fuzzy logic theory and applications. New Jersey: Prentice Hall.
• Makkar, R. (2018). Application of fuzzy logic A literature review. International Journal of Statistics and Applied Mathematics, 3(1), 357-359.
• Öcal, A. (2015). Belirtisiz Mantıktan Yararlanılarak Ortaöğretim Matematik Öğretmenliği Öğrencilerinin Öğretmenlik Uygulaması Başarılarının Değerlendirilmesi. (Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi). Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Özmen, C. (2019). Lisansüstü programlara öğrenci alımlarında bulanık mantık yaklaşımı. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 11(20), 111-137.
• Taşdemir, C. (2009). İlköğretim ikinci kademe öğrencilerinin matematik dersine karşı tutumları: Bitlis örneği. Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 12, 89-96.
• Uyhan, R., & Gök, Z. (2022). Mathematical success with fuzzy logic modeling. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(3), 862-872. DOI: 10.18185/erzifbed.1131694
• Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8, 338-353.