Öğrencilerin LGS tercihlerine göre ortaöğretim kurumlarına yerleşme durumlarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi

Bu araştırma e-Okul sistemindeki verileri kullanarak her yıl bir liseye yerleşmek için tercih yapan öğrencilerin LGS tercihlerine göre yerleşmesinin VM yöntemleri ile modellenmesini amaçlamaktadır. Bu kapsamda araştırma grubunu 2022 yılında Ankara ilinde LGS tercihi yapmış olan 6000 8. sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. LGS sonucunda öğrenciler sınavlı ve sınavsız okullara yerleştirilmekte farklı nedenlerden dolayı ise bir kısım öğrenci hiçbir okula yerleşememektedir. Algoritmaların daha iyi bir test ve tahminleme yapabilmesi için yerleşme durumlarına göre hiçbir okula yerleşemeyen, sınavlı okula yerleşen ve sınavsız bir okula yerleşen olmak üzere 2000' er tane kayıt rastgele olarak seçilmiştir. Verilerin analizinde orange veri madenciliği yazılımı kullanılmıştır. Araştırma sonucunda veri setimizden information gain yöntemi ile veri başlıklarından en iyi 10 tanesi seçilmiş ve bu seçime göre öğrencilerin bir liseye yerleşme durumları (yerleşemedi, sınavlı bir okula yerleşti, sınavsız bir okula yerleşti) VM yöntemleri ile modellenmeye çalışılmıştır. Verideki öğrencinin akademik başarısını gösteren yılsonu başarı puanlarının daha etkin olduğu bunun dışındaki demografik verilerin ise anne-abanın eğitim durumu, öğrencinin yapmış olduğu tercihlere göre ikinci ve üçüncü sıradaki tercihleri, tercih sayısı, burs alıp almadığı ve kayıtlı olduğu okul türü(devlet ortaokulu, özel ortaokul, imam hatip ortaokulu) bu kriterlerden sonra geldiği sınıflama algoritmaları açısından incelediğimizde ise en yüksek doğruluk oranları yakalanan algoritmalarda %67 ile lojistik regresyon öne çıkmakta ve bunları %64 ile yapay sinir ağları ve naive bayes algoritmaları izlemektedir. Bu çalışma neticesinde öğrencilerin akademik ve demografik verileri kullanılarak tercih öncesi bir tercih robotu gibi bir uygulama sunulabilir ve farklı akademik ve demografik veri başlıkları kullanılarak EVM uygulamaları yapılabilir.