| dc.contributor.advisor | Okur, Muhammet Recep | |
| dc.contributor.author | Yıldız Aybek, Hilal Seda | |
| dc.date.accessioned | 2018-05-23T09:48:17Z | |
| dc.date.available | 2018-05-23T09:48:17Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.identifier.uri | | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11421/3054 | |
| dc.description | Tez (yüksek lisans) - Anadolu Üniversitesi | en_US |
| dc.description | Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Uzaktan Eğitim Anabilim Dalı | en_US |
| dc.description | Kayıt no: 170186 | en_US |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sistemi (AÖS) kapsamında, 2014 - 2015 ve 2015 - 2016 öğretim yıllarında Temel Bilgi Teknolojileri – 1 (BIL101U) dersine kayıtlı olan öğrencilerin dönem sonu sınavı puanları ve dersten geçme – kalma durumlarının Yapay Sinir Ağları (YSA) ile kestirilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda ilişkisel araştırma modeli benimsenmiştir. Araştırmada 626.478 öğrencinin demografik bilgileri, öğrenim geçmişlerine ait bilgiler; BIL101U dersi ara sınav, dönem sonu sınavı ve başarı notlarına ait veriler bir araya getirilerek veri temizleme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bu işlem sonrasında elde edilen 195.584 öğrencinin verileri Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) ve Radyal Tabanlı Fonksiyon (RTF) YSA modelleri ile analiz edilmiştir. Çeşitli YSA ağ parametrelerinin kombinasyonu ile elde edilen on altı farklı ağ, hem öğrencilerin dönem sonu sınavı puanlarının hem de geçme - kalma durumlarının kestirimi için kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucu, ÇKA ile kurulan ağların RTF'lere göre daha isabetli kestirim yaptığı göru?lmu?ştu?r. Öğrencilerin dönem sonu sınavı puanlarının kestiriminde; gerçek puanlarla kestirilen puanlar arasındaki korelasyonun du?şu?k olduğu tespit edilmiştir. Öğrencilerin dersten geçme – kalma durumlarının kestirilmeye çalışıldığı analizlerde de ÇKA ile kurulan ağlar daha isabetli sonuçlara ulaşılmasını sağlamıştır. Dersten geçme – kalma ve dönem sonu puanlarının kestirilmesi analizlerinde, hatalı kestirim oranının %4 ile %7.5 arasında değiştiği göru?lmu?ştu?r. Ayrıca öğrencilerin ara sınav puanları, u?niversiteye giriş sınavı (ÖSYS) puanları ve ortaöğretim mezuniyet yılı değişkenlerinin dönem sonu sınavı puanını ve dersten geçme – kalma durumunu açıklamada en yu?ksek du?zeyde öneme sahip oldukları tespit edilmiştir. Bu çalışma ile Açık ve Uzaktan Öğrenme hizmeti veren kurumlarda YSA kullanılarak öğrencilerin dersten geçme – kalma durumlarının ve dönem sonu sınavı puanlarının önceden kestirilebileceği göru?lmektedir. | en_US |
| dc.language.iso | tur | en_US |
| dc.publisher | Anadolu Üniversitesi | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Uzaktan öğretim -- Değerlendirme | en_US |
| dc.title | Öğrenci başarısının yapay sinir ağları ile kestirilmesi : Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sistemi örneği | en_US |
| dc.type | masterThesis | en_US |
| dc.contributor.department | Sosyal Bilimler Enstitüsü | en_US |
| dc.identifier.startpage | XIV, 83 yaprak : resim + 1 CD-ROM. | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
