Podcast
Questions and Answers
Aşağıdaki algoritmalardan hangisi öğrenci başarı tahmini için yaygın olarak kullanılan bir makine öğrenimi yöntemidir?
Aşağıdaki algoritmalardan hangisi öğrenci başarı tahmini için yaygın olarak kullanılan bir makine öğrenimi yöntemidir?
- Karar Ağaçları
- Kümeleme
- Gradient Boosting Classifier (correct)
- Destek Vektör Makineleri
Öğrenci başarı tahmininde önemli olan özelliklerin analizi, sadece matematik notlarına bağlıdır.
Öğrenci başarı tahmininde önemli olan özelliklerin analizi, sadece matematik notlarına bağlıdır.
False (B)
Öğrencilerin genel performansını artırmak için hangi yaklaşım önemlidir?
Öğrencilerin genel performansını artırmak için hangi yaklaşım önemlidir?
Etkin öğrenme yaklaşımları
Öğrenci başarı faktörleri arasında _____, öğrencilerin kendilerini daha iyi yönetmelerine yardımcı olur.
Öğrenci başarı faktörleri arasında _____, öğrencilerin kendilerini daha iyi yönetmelerine yardımcı olur.
Aşağıdaki model performans metriklerini doğru şekilde eşleştiriniz:
Aşağıdaki model performans metriklerini doğru şekilde eşleştiriniz:
Aşağıdakilerden hangisi başarılı bir öğrenci olma üzerinde önemli bir etkiye sahiptir?
Aşağıdakilerden hangisi başarılı bir öğrenci olma üzerinde önemli bir etkiye sahiptir?
Destek vektör makinesi (SVM) bir makine öğrenimi algoritmasıdır.
Destek vektör makinesi (SVM) bir makine öğrenimi algoritmasıdır.
Makine öğrenimi algoritmalarından hangisi, elde edilen sonuçları iyileştirmek için birçok karar ağacı kullanır?
Makine öğrenimi algoritmalarından hangisi, elde edilen sonuçları iyileştirmek için birçok karar ağacı kullanır?
Öğrencilerin üniversiteye gitmek istemeleri, onların __________ üzerinde olumlu bir etki gösterir.
Öğrencilerin üniversiteye gitmek istemeleri, onların __________ üzerinde olumlu bir etki gösterir.
Aşağıdaki makine öğrenimi algoritmalarını işlevleri ile eşleştirin:
Aşağıdaki makine öğrenimi algoritmalarını işlevleri ile eşleştirin:
Aşağıdaki makine öğrenimi algoritmalarından hangisi öğrenci başarı durumunu tahmin etmek için sıkça kullanılır?
Aşağıdaki makine öğrenimi algoritmalarından hangisi öğrenci başarı durumunu tahmin etmek için sıkça kullanılır?
Öğrenci başarı faktörleri, öğrencilerin akademik performansını etkileyen değişkenlerdir.
Öğrenci başarı faktörleri, öğrencilerin akademik performansını etkileyen değişkenlerdir.
Öğrenci başarı durumunun yıl sonu tahmini için hangi tür analiz önemlidir?
Öğrenci başarı durumunun yıl sonu tahmini için hangi tür analiz önemlidir?
Makalede kullanılan makine öğrenimi yöntemleri arasında ______ ve Gradient Boosting Classifier yer almaktadır.
Makalede kullanılan makine öğrenimi yöntemleri arasında ______ ve Gradient Boosting Classifier yer almaktadır.
Aşağıdaki model performans metriklerini, açıklamalarıyla eşleştirin:
Aşağıdaki model performans metriklerini, açıklamalarıyla eşleştirin:
Flashcards
Öğrenci Başarısını Etkileyen Faktörler
Öğrenci Başarısını Etkileyen Faktörler
Öğrenci başarısını olumlu veya olumsuz yönde etkileyen değişkenlerdir.
Makine Öğrenmesi Modelleri
Makine Öğrenmesi Modelleri
Öğrenci başarısını tahmin etmek için kullanılan algoritmalar.
Öğrenci Başarısı
Öğrenci Başarısı
Sınıf içi veya akademik başarının ölçütüdür.
Son Yıl Başarısı
Son Yıl Başarısı
Signup and view all the flashcards
Tahmin Modelleri
Tahmin Modelleri
Signup and view all the flashcards
Makine öğrenmesi algoritmaları
Makine öğrenmesi algoritmaları
Signup and view all the flashcards
Ödev düzenliliği
Ödev düzenliliği
Signup and view all the flashcards
Üniversite isteği
Üniversite isteği
Signup and view all the flashcards
Ebeveyn eğitimi
Ebeveyn eğitimi
Signup and view all the flashcards
Öğrenci Başarısını Tahmin Etme
Öğrenci Başarısını Tahmin Etme
Signup and view all the flashcards
Kişiselleştirilmiş Eğitim
Kişiselleştirilmiş Eğitim
Signup and view all the flashcards
Yapay Zeka Eğitimde
Yapay Zeka Eğitimde
Signup and view all the flashcards
Akıllı Eğitim
Akıllı Eğitim
Signup and view all the flashcards
Eğitimde Makine Öğrenmesi
Eğitimde Makine Öğrenmesi
Signup and view all the flashcards
Study Notes
Tez Bilgileri
- Konu: Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Ortaokul Öğrencilerinin Başarılarının Değerlendirilmesi
- Yüksek Lisans Tezi
- Yazar: Zeynep Gökmen
- Danışman: Dr. Öğr. Üyesi Ali Haydar Eser
- Tarih: Aralık 2023
- Üniversite: İstanbul Topkapı Üniversitesi
- Bölüm: Yazılım Mühendisliği Anabilim Dalı, Yapay Zekâ Bilim Dalı
Tez İçeriği (Özet)
- Çalışmanın amacı, makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak ortaokul öğrencilerinin başarılarını tahmin etmektir
- İstanbul Esenler'deki 7. sınıf öğrencilerine 31 soruluk bir anket uygulanmıştır.
- Öğrenci başarısına etki eden faktörler belirlenmiştir (Ödev, Üniversite Hayalleri, Ders Sırasında Not Alma, Anne-Baba Eğitimi vb.).
- Random Forest, Gradient Boosting Classifier ve Support Vector Machine algoritmaları kullanılmıştır.
- En başarılı model, Gradient Boosting Classifier'dır (yüzde 90'lık başarı).
- Başarıyı tahmin ederken, öğrencilerin önceden alınmış 6. sınıf yılsonu notları da kullanılmıştır
- Çalışma, öğrencilerin akademik performansının erken aşamalarda tahmin edilmesine ve desteklenmesine olanak sağlamaktadır.
- Tez ile öğrencilerin eğitim süreçlerinin kişiselleştirilmesi ve başarısının arttırılması hedefleniyor
Kullanılan Algoritmalar
- Random Forest
- Gradient Boosting Classifier
- Support Vector Machine
Başarıya Etki Eden Değişkenler (Önem Sırasına Göre)
- Tezde başarıya en çok etki eden değişkenlerin sıralaması Random Forest ve Gradient Boosting algoritmaları kullanılarak belirlenmiştir. Bu değişkenler arasında, ödev yapma, Üniversite istekleri, ders sırasında not alma ve anne-babanın eğitim düzeyi gibi ögeler ön plana çıkmaktadır.
Tezdeki Tablolar ve Şekiller
- Literatür taraması tablosu
- Veri seti nitelikleri tablosu
- Random Forest performansı sonuçları tablosu
- Gradyan Artırma Sınıflandırma algoritması performansı tablosu
- Destek Vektör Makinesi performansı tablosu
- Model Karşılaştırması tablosu
- Başarıya En Çok Etki Eden Değişkenler Tablosu
- Diğer Şekil ve tablolar mevcuttur.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
Bu quiz, öğrenci başarı tahmini için makine öğrenimi yöntemlerini ve ilgili algoritmaları içermektedir. Öğrencilerin performans faktörleri ve bu faktörlerin analizi üzerine sorular yer almaktadır. Aynı zamanda, makine öğrenimi algoritmalarının uygulamaları ve etkileri de değerlendirilmektedir.
