Makine öğrenmesi yöntemi ile eğitim başarısının tahmini modeli

Günümüzde makine öğrenmesi yöntemleri etkin bir biçimde kullanılarak pek çok alanda yüksek performanslar göstermiştir. Çeşitli sektörlerde son yıllarda daha da yaygınlaşmaya başlamıştır. Makine öğrenmesini modellerinden elde edilebilecek başarılarla birçok sorun öngörülüp çözüme ulaştırılabilir. Bu çalışmadaki amaçta, ortaokul öğrencileriyle yapılan anketten toplanan verilerle eğitim başarısının tahminini yapacak bir makine öğrenmesi modeli ortaya koymak ve öğrenciyi etkileyebilecek faktörlerinin önüne geçebilmektir. Anket soruları, öğrencinin başarısına tesir edebilecek etkenler araştırılarak oluşturulmuştur. Çalışma kapsamında, çeşitli ortaokullarda eğitim gören 520 farklı öğrenciden kişisel verilerin korunması kanunu kapsamında 13 sorudan oluşan anket aracılığıyla veri toplanmıştır. Bu veriler hiçbir kurumla paylaşılmamış olup, gizliliği korunmuştur. Veri seti incelenerek bazı manipülasyon, ön işleme, görselleştirme işlemlerinden geçirilmiş , K-Nearest Neighbor (K-NN) , Random Forest (RF) , Lineer Regresyon, Bagged Trees, Gradient Boosting Regressor (GBM)ve Karar Ağaçları (DT) algoritmaları kullanılmıştır. Aralarından model başarısı en yüksek olan Random Forest (RF) algoritması seçilmiştir. Çalışmada, veri manipülasyon işlemleri gerçekleştirildikten sonra model kurularak öğrencinin Türkçe notu üzerinden eğitim başarısının tahmini yapılmıştır. Türkçe dersi bağımlı değişken olarak seçilmiştir. Çalışmadaki ders seçiminin belirlenmesi, ana dilin Türkçe olması ve eğitim hayatından itibaren her dönem Türkçe dersi ile karşılaşılmasından dolayıdır. Çalışma neticesinde, algoritmanın performansı 0.88 ve R-squared değeri 0.98 olarak belirlenmiştir. Yeni girdilerle test edilen model Türkçe notu üretmiştir. Öğrencinin eğitim durumunu etkileyen en önemli faktörler Türkçe notuna bağlı olarak aralarındaki korelasyon ile aile geliri ve ders çalışma saati olarak belirlenmiştir. Etkenler seçilirken model çeşitli senaryolarla defalarca test edilmiştir ve korelasyon ilişkisi hesaplanmıştır.