Yüksek öğretim verisi üzerinde veri madenciliği yazılımı geliştirilmesi

Bu çalışmanın amacı Boğaziçi Üniversitesi'ndeki öğrenci verilerini inceleyip, birliktelik kuralları yaratıp öğrencilere ders seçimi konusunda tavsiyeler verecek bir yazılım geliştirilmesidir.Geliştirilen yazılım iki farklı veri kümesi üzerinde çalışmaktadır. İlk veri kümesi, notları olduğu gibi kabul ederek çalışır, böylece not kümesi 8 nottan oluşur (AA, BA, BB, CB, CC, DC, DD and F). İkinci veri kümesi benzer notları gruplandırarak birlikte işler, böylece not kümesi 4 nottan oluşur (HIGH(AA-BA),MID(BB-CB,CC),LOW(DC-DD), FAIL(F)).Yazılım iki ana kısımdan oluşmaktadır.İlk kısım, ?Kural Yaratıcı Araç?, Boğaziçi Üniversitesi'ndeki geçmiş veriyi inceleyerek kuralları yaratır.Bu kısımda yazılım birliktelik kuralları madenciliği algoritmasını kullanır.İkinci kısım ?Kullanıcı Aracı?, bir öğrencinin geçmiş verilerini inceler ve o öğrenci için geçerli kuralları bulur.Kuralları bulduktan sonra öğrenciye ders seçimi ile ilgili tavsiyeler verir.Çalışmanın sonuçları bu yazılımı kullanarak yapılan tahminlerin isabet oranlarının rastgele yaklaşıma göre 2 kat, çoğunluk yaklaşımına göre 1,5 kat daha yüksek olduğunu göstermiştir. Böylece öğrencilerin aldıkları dersler ve notların birbirleri ile ilgisi, veri madenciliği yöntemlerinin kullanmaya uygun olduğunu göstermiştir.