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.
Data mining, which is effectively used in many fields, is currently rapidly increasing in the field of education. Data mining methods and models are created by classifying, grouping or creating relationships, links, statistical results between the data. When the created model comes a new record that is not in the data set it creates, it makes forecast of the newly arriving record. The accuracy of the predictions made shows the success of the model created on the data. In this study, a data set was created from surveys made to students related to the projects carried out in the Star Technical University, Computer Engineering Department, System Analysis and Design and Software Engineering course. The most successful algorithm has been identified by applying classification algorithms to this obtained data set. The objective of the study is to identify the best classification algorithm in the classification of student projects in project-based courses to increase the project success. When the most successful algorithm was identified, accuracy, MAE, RMSE and KAPPA values were taken into account. As a result, the best algorithm in the classification of the data set obtained from student projects was J48(C4.5).
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|