Universities offer
technical elective courses to allow students to improve themselves in various
parts of their majors. Each semester, the students make a decision regarding
these technical electives, and the most common expectations students have in
this context include, getting education at a better school, getting a better
job, and getting higher grades with a view to securing admission into more
advanced degree programs. Electing a course on the basis of the interests and
skills of the student will naturally translate into achievement. Advisors, in
this context, play a major role. Yet, the substantial workload advisors have
already assumed prevent them dedicating enough time for exploring the interests
and skills of the students, and hence hinder the development of the required
relationship between students and their advisors. This study attempts
to estimate the achievement level a student intends to elect, on the basis of
graduate data received from the database of students of Sakarya University,
Faculty of Computer and Information Sciences, and led to the development of a
decision-support system. The application used ANFIS and artificial neural
network methods among the artificial intelligence techniques, alongside the
linear regression model as the mathematical model, whereupon the performance of
the methods were compared over the application. In conclusion, it was observed
that artificial intelligence techniques provided more relevant results compared
to mathematical models, and that, among the artificial intelligence techniques
feed forward backpropagation neural network model offered a lower standard
deviation compared to ANFIS model.
artificial neural network adaptive network fuzzy inference system student consultancy course selection
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 3 Aralık 2018 |
Gönderilme Tarihi | 4 Mayıs 2018 |
Kabul Tarihi | 13 Temmuz 2018 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2018 Cilt: 6 Sayı: 12 |
Bu eser Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Değerli Yazarlar,
JCER dergisi 2018 yılından itibaren yayımlanacak sayılarda yazarlarından ORCID bilgilerini isteyecektir. Bu konuda hassasiyet göstermeniz önemle rica olunur.
Önemli: "Yazar adından yapılan yayın/atıf taramalarında isim benzerlikleri, soyadı değişikliği, Türkçe harf içeren isimler, farklı yazımlar, kurum değişiklikleri gibi durumlar sorun oluşturabilmektedir. Bu nedenle araştırmacıların tanımlayıcı kimlik/numara (ID) edinmeleri önem taşımaktadır. ULAKBİM TR Dizin sistemlerinde tanımlayıcı ID bilgilerine yer verilecektir.
Standardizasyonun sağlanabilmesi ve YÖK ile birlikte yürütülecek ortak çalışmalarda ORCID kullanılacağı için, TR Dizin’de yer alan veya yer almak üzere başvuran dergilerin, yazarlardan ORCID bilgilerini talep etmeleri ve dergide/makalelerde bu bilgiye yer vermeleri tavsiye edilmektedir. ORCID, Open Researcher ve Contributor ID'nin kısaltmasıdır. ORCID, Uluslararası Standart Ad Tanımlayıcı (ISNI) olarak da bilinen ISO Standardı (ISO 27729) ile uyumlu 16 haneli bir numaralı bir URI'dir. http://orcid.org adresinden bireysel ORCID için ücretsiz kayıt oluşturabilirsiniz. "