Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanılarak Öğrencilerin Yükseköğretime Devam Etme Durumunun Tahmin Edilmesi

Abstract

Bu çalışmada, okul dışı ölçütler dikkate alınarak öğrencilerin yükseköğretime devam etme durumunun veya potansiyelinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu noktada, öğrencilerin okul dışı ölçütleri olarak; öğrencilerin evinin konumunun, aile büyüklüğünün, ebeveynlerin beraberlik durumunun, haftalık ders çalışma süresinin, özel ders alma durumunun, okul sonrası boş zamanın, arkadaşlarıyla dışarıda buluşma sıklığının, okul günlerinde aldığı alkol miktarı olarak belirlenmiştir. Bu ölçütler hakkındaki veriler incelenerek öğrencilerin devamsızlık sayısına ve final notlarına olan etkisi incelenmiştir. Yöntem olarak; K-En Yakın Komşu, Doğrusal Regresyon, Karar Ağacı ve Naive Bayes makine öğrenmesi tekniklerinden yararlanılmıştır. Kullanılan bu yöntemlerin sonuçları karşılaştırılmış ve en başarılı yöntem tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, başarı performansı en yüksek olan yöntemin %98,60’lık bir oranla Naive Bayes olduğu ortaya çıkmıştır.