Eğitsel veri madenciliğindeki eğilimlerin çok yönlü incelenmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ENFORMATİK (YL) (TEZLİ), Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: NUR GİZEM AK
Danışman: HAMİDE ŞAHİNKAYASI
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu tez çalışmasının amacı, eğitsel veri madenciliği kullanan bilimsel araştırma makalelerinin belirli değişkenler açısından incelenerek eğitsel veri madenciliği alan eğilimlerini ortaya çıkarmaktır. Eğitsel veri madenciliği gelişmekte olan bir alan olduğu için bu alanla ile ilgili çalışmaların tarandığı alanyazın incelemeleri, alan eğilimlerinin ortaya çıkarılmasına katkı sağlamaktadır. Çalışma nitel araştırma yöntemi ile tasarlanmıştır. Veri toplama yöntemi olarak doküman analizi kullanılmıştır. Bu çalışma kapsamında 1 Ocak 2013 ile 31 Aralık 2018 tarihleri arasında belirli veri tabanlarında Türkçe ve İngilizce dillerinde eğitsel veri madenciliği konusunda indekslenen alan incelemesi veya nitel olamayan 122 makale incelenmiştir. Veri toplama aracı olarak araştırmacı tarafından geliştirilen makale inceleme ölçütleri ile oluşturulan bir çizelge kullanılmıştır. Yayınlara ait demografik özellikler, araştırma konusu, örneklem özellikleri, veri toplama süreci, veri madenciliğine ilişkin kullanılan yöntemler ve araştırma sonuçları bilgileri düzenli ve sistematik bir şekilde kaydedilmiştir. Elde edilen veriler betimsel istatistik yöntemleriyle Microsoft Excel 2016 programında analiz edilmiştir. Bulgular şekil ve çizelge kullanılarak sunulmuştur. Araştıma bulgularına göre çalışma sayısının son yıllarda artış eğiliminde olduğu ve Sciencedirect ve Scopus veri tabanlarında erişim sağlanan yayın sayısının fazla olduğu görülmüştür. Çalışmaların yazar dağılımı analizinde 358 farklı yazarın eğitsel veri madenciliği konusunda yayın yaptığı sonucuna ulaşılmıştır. Çalışmaların en fazla öğrenci performansını tahmin etme ve geri bildirim sağlama konularında olduğu görülmüştür. Yapılan çalışmalarda en fazla tercih edilen çalışma grubu ise üniversite öğrencileri olmuştur. Geleneksel eğitim ortamları, veri toplamak için dijital öğrenme ortamlarına göre daha az tercih edilmiştir. Çalışmalarda veri toplama ortamı olarak en fazla e-öğrenme ve öğrenme yönetim sistemleri tercih edilmiş olup Moodle en fazla veri toplanan öğrenme yönetim sistemi olmuştur. Veri madenciliği modelleme yöntemi olarak daha çok tahmin edici modeller tercih edilmiştir. Sınıflandırma analizinin en fazla kullanılan tahmin edici model; kümeleme analizinin ise en fazla kullanılan tanımlayıcı model olduğu sonucuna ulaşılmıştır.