Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak Pisa verilerine göre öğrenme düzeylerine etki eden faktörlerin belirlenmesi

Bu araştırmada, PISA 2015-2018 sınav verilerini kullanarak, makine öğrenmesi algoritmaları ile Türkiye'den katılan öğrencilerin fen okuryazarlığı, matematik okuryazarlığı ve okuma becerileri üzerindeki akademik performans seviyelerini etkileyen öğrenci, aile ve okullara ait etmenlerin tespit edilmesi ve öğrencilerin akademik performanslarının tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Ayrıca öğrenci performansını tahmin etmek amacıyla oluşturulan makine öğrenmesi modellerini anlamlı şekilde etkileyen değişkenler belirlenmiştir. Singapur ve B-S-J-Z (Çin) gibi ülkelerin PISA performanslarıyla bu değişkenlerin öğrencilerin akademik performansları üzerindeki etkileri karşılaştırılarak benzerlikler ve farklılıklar belirlenmiştir. Araştırma kapsamında, makine öğrenmesi algoritmalarından Random Forest (RF), XGBoost, Destek Vektör Regresyon (SVR) ve Bayesyan Düzenlemeli Yapay Sinir Ağları (BRNN) algoritmaları kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmiştir. XGBoost algoritmasının, özellikle fen ve matematik okuryazarlık skorlarında düşük hata oranları ile yüksek performans sergilediği ve diğer algoritmalara kıyasla daha yüksek doğrulukta tahminler yaptığı belirlenmiştir. Değişkenlerin model performansına katkıları Shapley değerleri kullanılarak incelenmiş ve yüksek önem derecesine sahip değişkenler belirlenmiştir. Ayrıca, okulların ve öğrencilerin gelecekteki skorlarının tahmin edilmesi de amaçlanmıştır. Stratejik planlamalar yapmak ve eğitim sisteminin gelecekteki durumunu öngörmek için bu tahminler önemli detaylar vermektedir. Elde edilen bulgular, mevcut eğitim politikalarının yeniden değerlendirilmesi ve daha iyi hale getirilmesine ihtiyaç duyulduğunu belirtmektedir. Eğitim verilerinin analizi ve öğrenci performansını etkileyen öğrenci ve okul odaklı değişkenlerin belirlenmesi, eğitim sisteminin daha verimli hale getirilmesine katkıda bulunur. Bu süreç, öğrenci performansının artırılması için stratejiler geliştirilmesine yönelik bakış açısı sunar. Çalışma, Türkiye'nin PISA sınavlarındaki mevcut halini görmek ve gelecekteki eğitim politikalarını oluşturmak için önemli bilgiler vermektedir. Bu çalışma, öğrenci başarılarını etkileyen önemli değişkenleri belirlemenin yanı sıra, aynı zamanda öğrencilerin ve okulların gelecekteki performanslarını tahmin ederek, uzun vadeli eğitim planlamalarına da katkıda bulunmuştur. Bu bağlamda, elde edilen bulgular, gelecekte yapılacak daha detaylı ve kapsamlı araştırmalara temel olacak niteliktedir.