Belirli temel, sosyal ve akademik etkinliklerin başarıya etkisinin modern tekniklerle ölçülmesi

Eğitimde akademik başarı, kişisel, ailesel, çevresel ve pedagojik pek çok değişkenin karmaşık etkileşimiyle şekillenmektedir. Öğrencilerin ders çalışma alışkanlıkları, uyku düzenleri, eğlenceye ayırdıkları zaman, ödevlere olan ilgileri ve öğrenmeye yönelik genel tutumları gibi faktörler, akademik sonuçlar üzerinde doğrudan etkiye sahiptir. Bununla birlikte, öğrencilerin akademik özyeterlik düzeyleri ve özellikle matematik gibi zorlayıcı derslere karşı geliştirdikleri bilişsel-duygusal tepkiler de başarı üzerinde belirleyici bir rol oynamaktadır. Son yıllarda, bu çok yönlü faktörlerin analizine yönelik ilgi artmış; akademik başarıyı tahmin etmeye yönelik modellerin geliştirilmesi önemli bir araştırma alanı hâline gelmiştir. Bu bağlamda, özellikle bulanık mantık temelli modellemeler olmak üzere yapay zekâ uygulamaları, belirsizlik ve kesin olmayan veriler içeren çok boyutlu yapıların analizinde güçlü araçlar olarak öne çıkmaktadır. Bu tez çalışmasında, öğrencilerin yazılı matematik sınav puanlarını tahmin etmeye yönelik bulanık mantık tabanlı bir model önerilmektedir. Modelde, günlük uyku süresi, günlük oyun süresi, günlük ders çalışma süresi, günlük ödev yapma süresi ve öğrencilerin öznel olarak ifade ettikleri matematiksel umutsuzluk düzeyi gibi akademik ve davranışsal nitelikteki temel girdi parametreleri dikkate alınmıştır. Uzman görüşlerine dayalı olarak oluşturulan kural kümeleri aracılığıyla, belirsiz ve kesin olmayan verilerin anlamlı çıktılara dönüştürülmesini sağlayan Sugeno tipi bulanık çıkarım sistemi ve ANFIS (Uyarlanabilir Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi) mimarisi yapılandırılmıştır. Modelde her bir değişken, üçgensel üyelik fonksiyonları ile düşük, orta ve yüksek seviyelerde temsil edilmiştir. Toplam 243 "Eğer… ise…" kuralı tanımlanmış ve hibrit öğrenme algoritması (geri yayılım ve en küçük kareler yöntemi) kullanılarak model eğitilmiştir. Model, sentetik veriler yerine, seçilmiş bir öğrenci grubundan elde edilen gerçek verilerle test edilmiş ve böylece gerçekçi öğrenci profilleri esas alınmıştır. Elde edilen bulgular, ANFIS tabanlı yaklaşımın akademik başarıyı yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini ve özellikle karmaşık ilişkileri modellemede geleneksel yöntemlere göre daha başarılı olduğunu göstermektedir. Bu model, öğrenci davranışlarının inceliklerini yakalayarak duruma erken müdahale ve kişiselleştirilmiş öğrenme stratejileri geliştirme açısından önemli içgörüler sunmaktadır. Sonuç olarak, bu tez çalışması, yapay zekâ destekli karar verme süreçlerinin eğitim sistemine entegrasyonunun önemini vurgulamakta; öğretmen, veli ve eğitim yöneticilerine öğrenci başarısını izlemeye ve iyileştirmeye yönelik yeni olanaklar sunmaktadır. ANFIS temelli modelin kullanımı, eğitimsel veri madenciliği alanına katkı sağlamakta ve uyarlanabilir öğrenme ortamlarını destekleyen akıllı sistemlerin potansiyelini ortaya koyarak tüm öğrenciler için daha kaliteli, kapsayıcı ve adil bir eğitim deneyimi sunmayı hedeflemektedir.