Makine öğrenmesi ile akademik başarı analizi ve tercih tespiti: Isparta ili örneği

Yaşamak için bir işe sahip olmak gerektiği kadar bu işteki başarı ve mutluluk ta önemlidir. Dolayısıyla her öğrenci maddi kazanç elde etmenin yanında kendine uygun bir meslek seçmeyi amaçlar. Çalışmanın amacı lise dönemine kadar örgün eğitim almış öğrencilerin, eğitim öğretim aşamalarının sonunda kendilerine uygun bir meslek seçmelerinde yardımcı olmaktır. Her öğrenci maddi kazanç elde etmenin yanında kendine uygun bir meslek seçmeyi amaçlar. Çalışmada bu amaç doğrultusunda öğrencilerin meslek tercih tespiti yapılmıştır. Çalışma evreni olarak Isparta ili merkez lise öğrencileri seçilmiş ve anket araştırma modeli kullanılmıştır. Gönüllülük esasına dayalı yapılan çevrim içi anket uygulaması ile öğrencilerin akademik başarı bilgileri ve demografik özellikleri hakkında veri toplanmıştır. Uygulama sonunda toplanan veriler öncelikle hatalı ve eksik cevaplar bakımından incelenmiş ve 786 sağlıklı veri elde edilmiştir. 52 soru üzerinden toplamda 96 öznitelik bilgisi alınmıştır. A74 (tercih edilen fakülte) özniteliği hedef olarak belirlenmiştir. Çalışmada öznitelik seçimi için Mutual info classif, Chi-2 ve Spearman fonksiyonları kullanılmıştır. Makine öğrenmesi için K-Nearest Neighbor Regressor (KNN), Random Forest Regressor (RFR), Decision Tree Regressor, Lineer Regression, Ridge Regression ve Lasso Regression kullanılmıştır. Çalıştırılan algoritmalar içerisinden en başarılı sonuçlar KNN ile en zayıf sonuçlar ise Ridge Regression ve Lasso Regression algoritmaları ile elde edilmiştir. Tüm öznitelikler kullanılarak yapılan testlerde daha yüksek skorlar elde edilmiştir. Çalışmada KNN ile 0,79, RFR ile 0,34 doğruluk skorları elde edilmiştir. Öznitelik seçim algoritmaları ile elde edilen 20 öznitelik üzerinde yapılan testlerde en yüksek skor 0,28 KNN algoritması ile elde edilmiştir. Öğrencinin meslek tercihi yapılırken akademik başarısı, ders notları, kişilik özellikleri, aile yapısı, teknoloji bağımlılıkları ve ders çalışma alışkanlıkları gibi değerler üzerinden çalışılmasının ve yorumlanmasının başarılı sonuçlar ortaya çıkardığı gözlenmiştir. Günümüzde her sektörde aktif olarak kullanılan makine öğrenmesinin daha net ve başarılı sonuçlar elde edebilmesi için araştırma konusu ile ilgili tüm detayların veri setine dönüştürülmesi gerektiği görülmüştür.