|
Derginin Adı:
|
Akdeniz İnsani Bilimler Dergisi/Mediterranean Journal of Humanities
|
|
Cilt:
|
2013/2
|
|
Sayı:
|
2
|
|
Makale Başlık:
|
Yükseköğretimde Öğrenci Başarılarının Sınıflandırılmasında Yapay Sinir Ağları ve Lojistik Regresyon Yöntemlerinin Kullanılması
|
|
Makale Alternatif Dilde Başlık:
|
The Usage of Artifical Neural Network and Logistic Regresssion Methods in the Classification of Student Achievement in Higher Education
|
|
Makale Eklenme Tarihi:
|
28.03.2014
|
|
Okunma Sayısı:
|
4
|
|
Makale Özeti:
|
Bu araştırmada, araştırmacı tarafından geliştirilen “Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Değişkenler Anketi” kullanılarak elde edilen bilgilerle farklı fakültelere ve programlara yeni kayıt yaptıran öğrencilerin gelecekteki başarılarının tahmin edilmesine olanak sağlayacak sınıflandırma
modellerinin elde edilmesinde lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağları yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Araştırmada öğrencilerin genel akademik başarı not ortalaması bağımlı değişken olarak alınmıştır. Sürekli bir değişken olan genel akademik başarı not ortalamaları iki
kategorili bir süreksiz değişken haline getirilmiştir. İlişkisel tarama modelinde olan araştırmanın çalışma grubunu 2011-2012 Eğitim-Öğretim Yılı Bahar Dönemi’nde Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi ile Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi’nin bazı programlarında lisans öğrenimi gören toplam 419
üçüncü sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Araştırma sonucunda yapay sinir ağlarının lojistik regresyon analizine göre daha yüksek doğru sınıflandırma olasılığı sunduğu belirlenmiştir.
|
|
Alternatif Dilde Özet:
|
In this study, according to the results of the survey conducted by the researcher entitled "Variables Which Affect the Success of University Students” artificial neural networks and logistic regression methods’ performances were compared to indicate the estimated future success of the students who are registered to
different faculties and programs. The overall academic grades of the students are taken as the dependent variable. The general academic achievement grade average is a permanent variable, it turns out to be a discontinuous variable. The group which was studied with the research which is a relationally browsing
model consists of 419 students who were at their 3rd year in the 2011-2012 education and teaching year. This group were students of Ankara University in the departments of educational sciences and Language and History-Geography. According to this study, neural network analysis has a higher right classification probability when compared to logistic regression analysis.
|