Makine öğrenme yöntemleriyle öğrencilerin akademik performanslarının farklı öznitelik seçim teknikleri uygulanarak sınıflandırılması

Öğrenci ve eğitimci açısından akademik başarının artırılması her zaman istenilen durumdur. Akademik başarıyı etkileyen etmenlerin önceden bilinmesi çok önemlidir. Çalışmada, farklı öznitelik seçim teknikleri ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak ortaokul öğrencilerinin akademik performanslarını sınıflandırmak amaçlanmıştır. Kullanılan veri seti, MEB'e bağlı bir ortaokuldaki 728 öğrenciden elde edilmiştir ve 24 öznitelik içermektedir. Elde edilen veri seti üzerinde ön işleme ve öznitelik seçim teknikleri uygulanmıştır. Veri ön işleme aşamasında, veri seti içerisinde yer alan kategorik değerler sayısal değerlere dönüştürülmüştür. Kullanılan veri setinin dengesiz sınıf dağılımı olduğu için SMOTE algoritması kullanılarak dengeli hale getirilmiştir. Temel veri seti ve 7 farklı öznitelik seçim tekniği kullanılarak toplam 8 veri seti elde edilmiştir. Bu veri setleri Hold out ve 5 kat çapraz doğrulama yöntemleri ile bölünmüştür. Öğrencilerin sene sonundaki başarıları 3-seviyeli sınıflandırma tekniği ile 9 farklı algoritma kullanılarak sınıflandırılmıştır. Çalışmada kullanılan sınıflandırma algoritmaları için en uygun parametre setleri deneme yanılma yöntemi ile belirlenmiştir. Öznitelik seçim yöntemleri kullanmadan, veri setindeki 23 öznitelikle kurulan Gradyan Artırma algoritmasıyla doğruluk değeri %95.17'ye ulaşılmıştır. Gömülü yöntemler ile öznitelik seçim yöntemleri kullanarak 11 özniteliğe indirgenen veri seti ile kurulun Gradyan Artırma algoritmasında doğruluk değeri %93.31'e düşmüş fakat Rastgele Orman algoritmasında doğruluk değeri %95.54'e çıkmıştır. Sonuç olarak, Rastgele Orman algoritması gömülü yöntemler öznitelik seçim teknikleri ile birlikte kullanıldığında, öğrenci performansını tahmin etmek için en etkili algoritma olduğu görülmüştür.