İlköğretim LGS fen bilimleri başarısının yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
2019
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Metin Demir
Abstract (TR)
Bu çalışmada, ilkokul 4. sınıftan itibaren öğrencilerin Fen Bilimleri derslerindeki başarılarının, bir üst sınıf seviyesindeki başarılarıyla da ilişkilendirmek suretiyle liselere giriş sınavındaki Fen Bilimleri başarısını yapay sinir ağları ile ne düzeyde yordadığını araştırmak amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda 4., 5., 6., 7. ve 8. sınıf düzeyinde öğrencilerin Fen Bilimleri akademik başarıları ile LGS Fen Bilimleri Alt Testi başarılarının ilişkisini incelemek üzere SPSS programında Pearson Moment Çarpım Korelasyonu analiz sonuçlarına; ne düzeyde yordadığına ise MATLAB programında yapay sinir ağıyla modelleme performanslarına bakılmıştır. Araştırmada kullanılan veri setleri, Bursa ilinin 17 ilçesindeki 24 okuldan 2017-2018 eğitim-öğretim yılında mezun olmuş aynı zamanda 2018 LGS' ye giren 1027 öğrencinin, 4. sınıftan 8. sınıfa kadar olan geçmiş döneme ait not fişleri ve kişisel bilgi içermeyen LGS sonuç belgeleri MEB E-okul sisteminden elde edilmiştir. Araştırma kapsamında LGS Fen Bilimleri Alt Testi ile Fen Bilimleri sınav başarısı arasındaki korelasyonlar incelendiğinde (p<0.001) en yüksek korelasyonun 8. Sınıf fen bilimleri sınavları arasında (r=0.70) olduğu, en düşük korelasyonun LGS Fen Bilimleri Alt Testi ile 4. Sınıf Fen Bilimleri sınav başarısı arasında (r=0.57) olduğu görülmüştür. Bu sonuca göre; Fen Bilimleri Dersi Öğretim Programının, 4. sınıftan 8.sınıfa kadar sarmal ve bütüncül yapıda olmasıyla sınıflar arasında elde edilen orta ve yüksek düzey ilişkinin alakalı olduğu söylenebilir. İkinci alt problem kapsamında oluşturulan ağ mimarisinde 845 öğrenci verisi ile eğitilen ağda Öğrenme R= 0.8059, Doğrulama R= 0.7408, Test R= 0.7568, RMSE= 2.3504 değerleri en yüksek performans olarak bulunmuştur. 182 öğrencinin verileri kullanılarak ağın eğitim sürecinden sonra simüle edilen gerçek LGS Fen Bilimleri Alt Testi doğru sayıları ile bilgisayarın tahmin ettiği doğru sayıları karşılaştırıldığında r= 0.7506 (p<0.001) ile yüksek düzey ilişki olduğu saptanmıştır. Ayrıca, 20 sorudaki ağın tahmin performansına bakıldığında, 182 öğrencide 124 öğrencinin [+2,-2] hata değeri aralığında doğru tahmin edildiği sonucuna ulaşılmıştır.
Author
Ahmet Atasayar
Institution
Kütahya Dumlupınar University
Division of Primary School Education
How to Cite
Ahmet Atasayar (Yüksek Lisans Tezi). İlköğretim LGS fen bilimleri başarısının yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi, 2019, Kütahya Dumlupınar University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Kütahya Dumlupınar University
- Koroner arter bypass cerrahisi geçiren hastalarda bisiklet ve kol ergometresi egzersizlerinin fiziksel ve psikososyal fonksiyonlara etkisi açısından karşılaştırılması(2016)
- Yapısal amaçlı uygulamalar için zirkonya-zirkonyum diborür (ZrO2-ZrB2) kompozitlerinin üretimi ve karakterizasyonu(2016)
- Türkiye'de devlet teşviklerinin yenilenebilir enerji sektörüne yansımaları(2016)
- Türkiye'de düzenleyici denetleyici kuruluşların bütçe yapılarının analizi: Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu örneği (2005 - 2014 Dönemi)(2016)
- Seçime dayalı konjoint analizi ve bir uygulama(2016)
- Çimento esaslı yapıştırıcı harçlarda sepiyolit katkılı malzeme geliştirilmesi(2016)