Akademik Veri Yönetim Sistemi
Uluslararası Gelenekten Geleceğe Bilgi ve Belge Yönetimi Sempozyumu, Bartın, Türkiye, 26 - 28 Mayıs 2022
Veri madenciliği ve yapay zekânın birçok alanda uygulanmaya başlanmasıyla birlikte bilgi ve belge yönetimi alanında da araştırılmaya ve yer almaya başlamıştır. Alanımızda son yıllarda yapılan akademik çalışmalar incelendiğinde, odaklanılan temel noktalardan bir tanesinin, bilgi yönetim sistemlerinden alınan verilerin işlenerek faydalı ve kullanılabilir bilgilere dönüştürülmesi olduğu gözlemlenmektedir. Bu sistemlerde bulunan ham veriler, çeşitli yöntemlerle işlenerek statik veri yığınlarından dinamik bilgilere dönüştürülmekte ve bu sayede hem stratejik hem de yönetim anlamında karar vericilere destek sağlamaktadır. Bilgi yönetim sistemlerinin çeşitlenmesiyle beraber üniversiteler gibi eğitim-öğretim kurumlarındaki Öğrenci Bilgi Yönetim Sistemlerindeki (ÖBYS) veriler de veri madenciliğinin uygulama alanına girmiştir.
Bu çalışmada; Marmara Üniversitesi (MÜ) Bilgi ve Belge Yönetimi (BBY) Bölümü öğrencilerinin 2011-2022 yılları arasındaki verileri kullanılarak müfredata bağlı ders seçimlerinin hangi alanlarda yapıldığını tespit etmek amaçlanmaktadır. Bu kapsamda veri analizi ve görselleştirmeler yapılarak öğrencilerin akademik/meslekî tercih ve eğilimleri tespit edilebilecektir. Bu amaç doğrultusunda MÜ ÖBYS’deki BBY bölümü öğrencilerinin 2011-2022 yılları arasındaki T.C. kimlik numarası, öğrenci numarası, ad, soyad bilgileri hariç, anonimleştirilmiş tüm verileri (aldıkları dersler, doğum yeri (şehir/bölge), not ortalaması, mezuniyet süresi, mezun olan ve bölümü bırakan öğrenci sayıları, vb.) veri madenciliği teknikleri ile analiz edilecek ve veri görselleştirmesi yapılacaktır. ÖBYS’den excel formatında alınan verilerin, Python programlama dili ve Pandas kütüphanesi kullanılarak analizleri gerçekleştirilecek ve Seaborn, Plotly, Matplotlib gibi farklı veri görselleştirme kütüphaneleriyle görselleştirilecektir.
Çalışmada veri madenciliği ve veri görselleştirmeyle elde edilen bilgilerin, bölüm müfredatının ve ders içeriklerinin gözden geçirilip gerekli düzenlemelerin yapılması için önemli olduğu savunulmakta ve bu bağlamda benzer yöntemlerin lisans ve lisansüstü programlarının başarısı için stratejik öneme sahip olduğu vurgulanmaktadır. Ayrıca bu çalışmanın Türkiye’deki diğer bilgi ve belge yönetimi bölümlerine örnek olacağı da düşünülmektedir.
Anahtar Sözcükler: Bilgi ve belge yönetimi; veri madenciliği; veri
görselleştirme; birliktelik kuralları analizi; öğrenci bilgi yönetim sistemi.
Applied
to a wide range of areas, the key concepts of data mining and artificial
intelligence have recently been introduced to the field of information and
records management. When the academic studies conducted in the field in recent
years are examined, it is observed that one of the main points of interest is
the processing of the data obtained from information management systems and
transforming them into useful and usable information. The raw data in these
systems are processed by various methods and converted from static data stacks
to dynamic information, thus providing support to decision makers in terms of
both strategic planning and management. With the diversification of information
management systems, data in Student Information Management Systems (SIMS) in
educational institutions such as universities have also entered the application
area of data mining.
In this
study; by using the data of Marmara University (MU) Department of Information
and Records Management (DIRM) students between the years 2011-2022, it is aimed
to determine in which areas the curriculum-based course choices are made. In
this context, students' academic/professional preferences and tendencies can be
determined by making data analysis and visualizations. To this end, DIRM
students’ recorded data in MU SIMS between 2011-2022, except for identity
number, student number, name, surname information, all anonymized data (courses
taken, place of birth (city/region), grade point average, graduation time,
number of students who graduated and left the department, etc.) will be
analyzed by data mining techniques and data visualization. The data obtained
from ÖBYS in excel format will be analyzed using Python programming language
and Pandas library and visualized with different data visualization libraries
such as Seaborn, Plotly, Matplotlib.
Keywords: Information and records management; data visualization; association
rules analysis; student information management system.