Repository Article

·2016 OPEN ACCESS

Öğrenci Proje Anketlerini Sınıflandırmada En İyi Algoritmanın Belirlenmesi

Pınar Cihan YTU , Oya Kalıpsız YTU

DergiPark (Istanbul University)

Abstract

Pek çok alanda etkili bir şekilde kullanılan veri madenciliğinin, günümüzde eğitim alanındaki uygulamaları hızla artmaktadır. Veri madenciliği yöntemleri ile eldeki veriler sınıflandırılarak, gruplandırılarak ya da veriler arasında ilişkiler, bağıntılar, istatistiksel sonuçlar oluşturularak modeller oluşturulur. Oluşturulan model, oluşturulduğu veri kümesinde olmayan yeni bir kayıt geldiğinde, yeni gelen kayıt hakkında tahminleme yapar. Yapılan tahminlerin doğruluk derecesi oluşturulmuş modelin veri üzerindeki başarısını ortaya koyar. Bu çalışmada Yıldız Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği bölümü, Sistem Analizi ve Tasarımı ile Yazılım Mühendisliği dersinde gerçekleştirilen projeler ile ilgili öğrencilere yapılan anketlerden veri seti oluşturulmuştur. Elde edilen bu veri setine sınıflandırma algoritmaları uygulanarak en başarılı algoritma tespit edilmiştir. Çalışmadaki amaç proje tabanlı gerçekleştirilen derslerde, proje başarısını arttırmak için öğrenci projelerinin sınıflandırılmasında en iyi sınıflandırma algoritmasının tespit edilmesidir. En başarılı algoritma tespit edilirken doğruluk, MAE, RMSE ve KAPPA değerleri göz önüne alınmıştır. Sonuç olarak öğrenci projelerinden elde edilen veri setini sınıflandırmada en iyi algoritmanın J48(C4.5) olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Art

Subject Areas

Educational Technology and Assessment ·Information Systems ·Physical Sciences
Oil and Gas Production Techniques ·Ocean Engineering ·Physical Sciences
Scheduling and Timetabling Solutions ·Management Science and Operations Research ·Social Sciences

Citations by Year