PISA 2022 öğrenci anket verileri ile okuma başarısı ve matematik başarısının tahmin edilmesi

Yapay sinir ağları, insan beyninin öğrenme işlevini taklit eden ve öğrenme sürecini örneklerle gerçekleştiren bilgisayar sistemleridir. Bu ağlar, yapay sinir hücrelerinden oluşan birbirine bağlı işlem birimlerinden oluşur ve her bağlantının bir ağırlık değeri vardır. Ağın bilgisi bu ağırlık değerlerinde saklanır ve ağa yayılmıştır. Geleneksel hesaplama yöntemlerinden farklı olarak, yapay sinir ağları adaptif, eksik bilgiyle çalışabilen ve belirsizlik altında karar verebilen sistemlerdir. Çok katmanlı algılayıcı ağları, günümüzde yapay sinir ağlarının en yaygın kullanılan modelidir. Bu ağlar, özellikle mühendislik problemlerinin çözümünde geçerli sonuçlar verebilmektedir. PISA araştırması, OECD tarafından üç yılda bir düzenlenir ve 15 yaşındaki öğrencilerin temel bilgi ve becerilerini ölçer. Türkiye, 2003 yılından beri PISA'ya katılmaktadır ve 2022'de matematik okuryazarlığına odaklanılmıştır. PISA 2022 verilerine göre, öğrencilerin sosyo-ekonomik durumları, aile eğitim durumu, ebeveyn tutumları ile akademik başarıları arasındaki ilişki çeşitli anket soruları ve yanıtlar aracılığıyla incelenmektedir. Yapılan çalışmanın amacı, yukarıda belirtilen sosyo-ekonomik durumun ve ebeveyn tutumları arasındaki farklılıkların öğrenci başarısını ne derecede tahmin edebildiğini ölçmek, ayrıca Rapid Miner derin öğrenme ağı ve Python çok katmanlı yapay derin öğrenme ağı arasındaki tahmin başarısını karşılaştırmaktır. Bu amaçla OECD web sitesinde 5 Aralık 2023 tarihinde yayınlanan SPSS formatındaki veriler indirilmiş, öğrencilere uygulanan öğrenci anketleri ve ebeveynlere uygulanan ebeveyn anketleri incelenmiş, ekonomik konularla ilgili etiketleri ve ebeveyn tutumları ile ilgili etiketleri içeren değişkenler seçilmiştir. Çalışmanın bağımlı değişkenlerini oluşturan matematik okuryazarlığı ve okuma becerisi puanları, 10 adet makul okuma becerisi puanı ve 10 adet makul matematik okuryazarlığı puanı şeklinde yayınlanmıştır. Öncelikle yayınlanan 10 adet puanın ortalaması alınmış sonrasında ise Milli Eğitim Bakanlığı PISA 2024 raporunda belirtilen şekilde 0-6 arasında kodlanmıştır. Ayrıca seçilen bağımsız değişkenlerin öğrenci başarısını ne derecede ölçtüğünü görebilmek için ortalaması alınan matematik becerisi ve okuma becerisi puanları OECD ülkelerinin ortalama puan durumlarına göre (0-başarısız) ve (1-başarılı) olacak şekilde kodlanmıştır. Seçilen bağımsız değişkenler, (0-6) ve (0-1) arasında kodlanan bağımlı değişkenler matematik becerisi puanlarını ve okuma becerisi puanlarını tahmin etmesi için, Rapid Miner programında ve Python programlama dili kullanılarak oluşturulan yapay sinir ağına aktarılmış ve bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkenleri tahmin etme oranı tespit edilmiştir. Yapılan analiz sonucunda ekonomik değişkenlerin matematik becerisi ve okuma becerisi puanlarını tahmin başarısı %39-%43, aile eğitim durumu ve ebeveyn tutumları değişkenlerinin matematik becerisi ve okuma becerisi puanlarını tahmin başarısı %38-%42 olarak bulunmuştur. Ekonomik değişkenlerin öğrencilerin matematik becerisi ve okuma becerisi başarı durumlarını tahmin etme oranı %77-%78, aile eğitim durumu ve ebeveyn tutumları değişkenlerinin matematik becerisi ve okuma becerisi başarı durumları tahmin etme oranı %78-%77 olarak bulunmuştur. Bu bağlamda ekonomik unsurların ve ebeveyn tutumlarının öğrenci başarısının önemli bir yordayıcısı olduğu bulunmuştur. Ayrıca Rapid Miner programında oluşturulan derin öğrenme ağı Python programı ve Keras kütüphanesiyle oluşturulan derin öğrenme ağına oranla %10 oranında daha başarılı tahminler yapmıştır.