Uzaktan eğitim öğrencilerin mezuniyet durumlarının veri madenciliği yöntemleri ile tahmini: Amasya Üniversitesi Örneği

Eğitim-öğretim süresince öğrencilerin doğru yönlendirilmesi, ileride karşılaşabilecek başarısızlıkların önlenmesi açısından oldukça önemlidir. Zamanında mezun olamayan öğrenciler, genç iş gücünün azalmasının yanı sıra hem aile hem de ülke ekonomisinin olumsuz yönde etkilenmesine neden olabilmektedir. Bu durum zamanında mezun olamayan öğrenciler ile ilgili çalışmaları gerekli kılmaktadır. Öğrenciler ile ilgili eğitsel verilerin analiz edilmesi bu amaca yönelik çalışmalar içerisinde yer almaktadır. Özellikle yükseköğretim kurumlarında her yıl çok sayıda eğitsel verinin biriktiği değerlendirildiğinde, bu verilerin çeşitli yöntemler ile analiz edilmesi daha önemli hale gelmektedir. Bu çalışma kapsamında, Amasya Üniversitesi Uzaktan Eğitim Çocuk Gelişimi, Tıbbi Dokümantasyon ve Sekreterlik, İnternet ve Ağ Teknolojileri, Mekatronik ve Elektrik programlarına 2016-2017 güz döneminde kayıt yaptıran ön lisans öğrencilerinin zamanında mezun olabilme durumlarına ilişkin çıkarımlarda bulunulmaya çalışılmıştır. Tahmin için Karar ağacı, Naive bayes, Destek vektör makinesi, Random forest ve Yapay sinir ağları algoritmaları kullanılmıştır. Algoritmalar ile yapılan analiz sonucunda oluşan sınıflandırma performans ölçütlerine (accuracy, kappa, recall, precision, f-measure) karşılaştırılmalı olarak çalışmada yer verilmiştir.