Yükseköğrenime geçiş yapacak öğrencilerin mesleki geleceklerinin belirlenmesi için yapay öğrenme tabanlı bir sistemin geliştirilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorKaleci, Devkan
dc.contributor.authorSucu, Hilal
dc.date.accessioned2024-08-11T19:25:57Z
dc.date.available2024-08-11T19:25:57Z
dc.date.issued2021
dc.departmentEnstitüler, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractBu çalışmanın amacı, öğrencilerin ilgi, yetenek ve kişilik özellikleri ile öğrenim gördükleri bölümleri arasındaki ilişkiyi belirleyerek yükseköğrenime geçiş yapacak öğrencilerin mesleki geleceklerini tahmin edebilen yapay öğrenme tabanlı bir sistemin geliştirilmesidir. Çalışma, 2020 2021 eğitim öğretim yılı bahar döneminde Doğu Anadolu Bölgesinde bulunan bir üniversitenin Eğitim Fakültesinde öğrenim görmekte olan 410 öğrenci ile gerçekleşmiştir. Araştırma, tarama modeli esas alınarak yapılmıştır. Çalışmada, değer anketi, ilgi, yetenek ve kişilik envanteri ile araştırmacı tarafından geliştirilen kişisel bilgi formu veri toplama aracı olarak kullanılmıştır. Veriler, Google Form aracılığıyla toplanmış olup hem istatiksel hem de yapay öğrenme metotları aracılığıyla analiz edilmiştir. İstatistiksel yöntemler aracılığıyla elde edilen bulgular sonucunda çalışmaya katılan öğrencilerin öğrenim gördükleri bölüm ile değer türleri, ilgi türleri ve yetenek alanları arasında bir ilişkinin olduğu, fakülte bölümlerine göre kişilik özelliklerinin farklılaşmadığı tespit edilmiştir. Yapay öğrenme yöntemleri aracığıyla eğitilen modellerin performansları incelendiğinde karar ağacı modelinin %77, doğrusal regresyonun %48, lojistik regresyonun %40 doğruluk performansına sahip olduğu belirlenmiştir. Yapay sinir ağlarında eğitilen modele ilişkin R değeri 0,83 olarak tespit edilmiştir. Öğrencilerin mesleki geleceklerini belirleyebilmek için yapay öğrenme yöntemleri aracılığıyla web tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Veri setinde kategorik verilerin bulunması nedeniyle model lojistik regresyon aracılığıyla eğitilmiş, Python programlama dili ve PyCharm programı aracılığıyla öğrencilerin demografik ve psikolojik özelliklerine göre meslek alanını tahmin edebilen bir sistem oluşturulmuştur.en_US
dc.description.abstractThe aim of this study is to develop a machine learning-based system that can predict the vocational future of students who will transfer to higher education by determining the relationship between students' interests, abilities, personality traits, and departments. The study was carried out with 410 students studying at the Faculty of Education of a university in the Eastern Anatolia Region in the spring semester of the 2020-2021 academic year. The research was based on the survey model. The researcher used, value questionnaires, interest, talent, personality inventory, and personal information form developed by the researcher were used as data collection tools. The data was collected through Google Form and analyzed through both statistical and machine learning methods. As a result of the findings obtained through statistical methods, it has been determined that there is a relationship between the departments of the students participating in the study and the types of values, interests, and talents and that their personality traits don't differ according to the faculty departments. When the performances of the models trained through artificial learning methods were examined, it was determined that the decision tree model had an accuracy of 77%, linear regression of 48%, and logistic regression of 40%. The R-value for the model trained in artificial neural networks was determined as 0.83. To determine the student's vocational future a web-based system has been developed through machine learning methods. Due to the presence of categorical data in the data set, the model was trained through logistic regression and a system was created that can predict the occupational field according to the demographic and psychological characteristics of the students through the Python programming language and the PyCharm program.en_US
dc.identifier.endpage137en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=v7BkNnnepTnbhn8rNR77LSnpczibBUWEgLsySZAW2JoqktHA5pyNygddqb7mLBji
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11616/104814
dc.identifier.yoktezid681751
dc.language.isotren_US
dc.publisherİnönü Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectEğitim ve Öğretimen_US
dc.subjectEducation and Trainingen_US
dc.titleYükseköğrenime geçiş yapacak öğrencilerin mesleki geleceklerinin belirlenmesi için yapay öğrenme tabanlı bir sistemin geliştirilmesien_US
dc.title.alternativeDevelopment of an machine learning-based system for determining the vocational future of students who will transfer to higher educationen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Eğitim Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksyionu