Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://hdl.handle.net/11513/2343
Başlık: Üniversite sınavına giren öğrencilerin sınav sonuçlarının yapay zeka ile analizi ve değerlendirmesi: 2018 yılı Şanlıurfa ili örneği / Analysis and evaluation of the exam results of the students attending the university examination with artificial intelligence: 2018 Sanliurfa province
Yazarlar: TANKUŞ, SEDAT
Anahtar kelimeler: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Regresyon = Regression ; Veri madenciliği = Data mining ; Şanlıurfa = Şanlıurfa
Yayın Tarihi: 2020
Özet: Bu çalışmada Şanlıurfa ilinde 2018 yılında Yükseköğretim Kurumları Sınavına giren öğrencilerden 12000 'inin Temel Yeterlilik Testi puanları analiz edilmiştir. Veri kümeleri ilçe TYT puanının aritmetik ortalaması alınarak 13 farklı ilçe kategorisine ayrılmıştır. Aynı şekilde okullar türlerine göre TYT puanları aritmetik ortalamasına göre dört farklı kategoriye ayrılarak analiz yapılmıştır. Analiz aşamasında birden fazla yöntem kullanılmıştır. İstatiksel metot, Çok Katmanlı Algılayıcı 5, 10, 15 gizli katmanlı, Doğrusal Regresyon, Destek Vektör Regresyonu nu ve epsilon parametreli, Rastgele Orman Regresyonu kullanılmıştır. Tüm regresyon yöntemleriyle Korelasyon Katsayısı değerlerinin TYT puanına etkisi tespit edilmiştir. Ortalama Mutlak Hata, Kök Ortalama Kare Hatası, Ortalama Yüzde Hatası, Ortalama Mutlak Yüzde Hatası, Kök Bağıl Hata Karesi, Bağıl Mutlak Hata hata değerleri başarılı bir şekilde bulunmuştur. Orta öğretim başarı puanı bulunmayan öğrencilerin TYT puanlarından diploma notu formüle edilerek çıkartılmıştır. Türkçe, Sosyal Bilimler, Fen Bilimler, Matematik netlerinden diploma notlarıyla olası TYT puan tahmini yapılmıştır. Aynı şekilde diploma notunun, ilçenin ve okul türünün TYT puana etkisi belirlenmiştir. Bu çalışmanın Şanlıurfa il geneli, ilçe düzeyi, okul türüne göre değerlendirmede katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
URI: http://hdl.handle.net/11513/2343
Koleksiyonlarda Görünür:Fen Bilimleri Enstitüsü

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
606653.pdf6.94 MBAdobe PDFGöster/Aç


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.