Yükseköğretim planlama ve karar destek sistemi: Teknoloji fakültesi örneği
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ESRA YILMAZ
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Zehra Aysun Altıkardeş
Eş Danışman: Hasan Erdal
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Eğitimsel Veri Madenciliğinin bir alt dalı olan akademik performans tahmini ile ilgili çalışmalar son yıllarda arttı. Gerçek ortamlarda eğitimsel veri kümeleri çoğunlukla sınıf dengesizliğine ve çok sınıflı hedef değişkene sahiptir. Ancak çok sınıflı ve dengesiz eğitimsel veri kümesi ile yapılan çalışmalar oldukça azdır. Bu bağlamda, bu tez çalışmasında, 23.05.2022-286783 etik no kararı ile Marmara Üniversitesi Teknoloji Fakültesi öğrencilerine ait veri kümesi kullanılarak, çok sınıflı dengesiz eğitimsel veri kümesi ile, riskli öğrencileri tespit etmek için öğrenci mezuniyet durum tahmini yapıldı. Veri ön işleme ve özellik seçimi (FS) aşamalarından sonra 4023 örneklem ve 319 özellikten, 1394 örneklem ve 11 özellik elde edildi. 2016 yılına ait 153 öğrenci sağlamlık kontrolü için kullanıldı. 7 farklı FS ile elde edilen 11, 7 ve 5 özellik içeren 3 farklı veri kümesi oluşturuldu. 9 farklı yeniden örnekleme yöntemi ve 16 farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılarak birbirinden farklı 750 model oluşturuldu. Oluşturulan modellere sağlamlık kontrolü yapıldı. Başarı ölçütü olarak F1 Score ve Repeated Stratified 5*5 fold-CV kullanıldı. Hiper parametre ayarları GridSearchCV ile yapıldı. Sonuç olarak RandomOverSampler+RandomForest F1 Score 0.9935 değeriyle en başarılı algoritma olmasına rağmen, en başarılı ve en tutarlı modeller 7 özellikli None+ExtraTrees F1 Score 0.8187, None+MLP F1 Score 0.8255, None+Bagging_DesicionTree F1 Score 0.8302 ve None+RandomForest F1 Score 0.8341 değeriyle 4 model oldu. Son olarak, yukarıda bahsedilen modeller kullanılarak Marmara Üniversitesi Teknoloji Fakültesini kazanarak kayıt olan öğrencilerin tercih ettikleri mühendislik bölümlerindeki mezuniyet, ilişik kesme gibi nihai durumlarını tahminleyerek, web platformunda sonucu hem yazılı hem de grafiklerle sunacak şekilde tasarlanan karar destek sistemi fakülte öğretim üyelerinin deneyimine sunulmuştur.