Türkiye istatistiki bölge birimleri sınıflandırmasına göre PISA fen başarı skorlarının makine öğrenme yöntemleri ile karşılaştırılması ve incelenmesi
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Bu çalışma, Türkiye'nin istatistiki bölgelerine göre PISA 2015 fen bilimleri başarı skorlarının farklı makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesini, başarıya etki eden değişkenlerin analiz edilmesini ve bölgeler arasındaki başarı farklılıklarının incelenmesini amaçlanmıştır. Araştırma kapsamında Türkiye'nin 12 istatistiki bölgesi ele alınmış ve her bölgenin fen bilimleri başarı skorlarının tahmin edilmesi için Rastgele Orman (Random Forest), Destek Vektör Regresyonu (Support Vector Regression, SVR), Bayes Düzenlemeli Yapay Sinir Ağları (BRNN) ve Aşırı Gradyan Artırma (XGBoost) gibi dört farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır. Modellerin performansı, test verileri üzerindeki tahmin doğruluğu esas alınarak karşılaştırılmıştır. Ayrıca, SHAP (SHapley Additive exPlanations) yöntemi ile değişkenlerin önem sıralamaları belirlenmiş ve bölgeler arası farklılıklar Jaccard benzerlik indeksi kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmanın bulguları, XGBoost ve SVR modelinin, diğer algoritmalara kıyasla test verilerinde en yüksek tahmin performansını gösterdiğini ortaya koymuştur. Buna karşın BRNN ve Random Forest modelleri ise orta düzeyde tahmin doğruluğu sağlamıştır. Bu bulgular, makine öğrenmesi algoritmalarının bölgesel eğitim verilerinin analizinde etkin bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir. SHAP yöntemi ile her bölge için ayrı ayrı gerçekleştirilen değişken önem sıralamalarına göre, fen bilimleri başarı skorlarını en güçlü etkileyen değişkenlerin genel olarak ANXTEST (Kaygı Testi Skoru), ST013Q01TA (Evde bulunan kitap sayısı), ISCEDO (Ailedeki ebeveynlerin en yüksek eğitim seviyesi), BSMJ (Bilime yönelik meslek hedefi) ve ST092Q02TA (Evdeki eğitim materyalleri) olduğu tespit edilmiştir. Bölgeler arasındaki benzerlik analizlerinde, Türkiye'nin istatistiki bölgeleri arasında orta düzeyde benzerlik gözlenmiştir. Ancak TR1 (İstanbul) ve TR6 (Akdeniz) gibi bölgeler arasında fen bilimleri başarı skorlarında belirgin farklılıklar ortaya çıkmıştır. Ayrıca TR2 (Batı Marmara) ve TR5 (Batı Anadolu) bölgelerinde, değişkenlerin önem sıralamalarında farklılıklar tespit edilmiştir.
Yazar
Büşra Yıldız
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Büşra Yıldız (Yüksek Lisans Tezi). Türkiye istatistiki bölge birimleri sınıflandırmasına göre PISA fen başarı skorlarının makine öğrenme yöntemleri ile karşılaştırılması ve incelenmesi, 2025, Artvin Çoruh University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Artvin Çoruh University tezlerinden daha fazlası
- Şavşat Nüfus Defteri (1835) transkripsiyon ve değerlendirme(2020)
- Serçeme Vadisi'nin (Aziziye, Erzurum) florası(2016)
- Talebe dayalı arazi ve arsa düzenlemesi uygulamalarının incelenmesi: Erzurum yakutiye ilçesi örneği(2026)
- Artvin Çoruh Üniversitesi Seyitler yerleşkesi ve çevresinin florası(2014)
- Artvin eğitim tarihi (1923-2015)(2018)
- 1780 numaralı Samsun Şer'yye Sicili'nin transkripsiyonu ve degelendirmesi(2021)
