PİSA 2018 FEN BİLİMLERİ PUANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİNDE EĞİTSEL VERİ MADENCİLİĞİNİN KULLANIMI

Esra UĞUZ; Seren ŞAHİN; Ramazan YILMAZ

Article Details

PİSA 2018 FEN BİLİMLERİ PUANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİNDE EĞİTSEL VERİ MADENCİLİĞİNİN KULLANIMI

Authors:

Esra UĞUZ | Seren ŞAHİN | Ramazan YILMAZ

Publisher:

Ramazan Yılmaz

Main Topics:

Education

Journal:

Journal of Information and Communication Technologies 2021 Vol.3 Issue 2, pp.212-227

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2021

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000895284

Frequency:

Bi-Annual

pISSN:

2687-492X

Keywords:

Abstract:

 

This study is based on PISA 2018 science scores; It aims to evaluate the educational status of parents, the time spent for science learning, the use of ICT at school, and the perceived ICT proficiency variables, with data mining algorithms. Data mining analysis programs RapidMiner with 6890 students of relations between Turkey sample science with variable K-nn, evaluating their naive Bayes and research methods with random forest algorithms and decision methods were evaluated. When the data analysis science score was tested normal, normal test results were given, the analysis was performed with 6001. There was a significant difference in the success of the science score of the parents' education status, the time spent to learn science and the ICT use score at school had a negative relationship with science achievement. The rate of predicting student science achievement of selected independent variables was 77% in K-nn algorithm, 55.06% in naive bayes algorithm and 62.22% in random forest algorithm.

 

Bu çalışma, PISA 2018 fen bilimleri puanlarının; anne-baba eğitim durumu, fen öğrenmek için haftalık harcanan zaman, okulda bilgi iletişim teknolojileri (BİT) kullanımı ve öğrenci algılanan BİT yeterliği değişkenlerinden yararlanılarak veri madenciliği algoritmalarından olan karar ağaçları ile değerlendirilmesini amaçlamaktadır. Ayrıca veri madenciliği analiz programı Rapid Miner ile 6890 öğrenciden oluşan Türkiye örneklemi kullanılarak fen bilimleri puanı bağımlı değişkeninin bağımsız değişkenler ile arasındaki ilişkiye K-nn, naive bayes ve random forest algoritmalarıkullanılarak bakılmıştır.. Veri analizi öncesinde fen puanı sonuçlarının normal dağılımı bozulmayacak şekilde kayıp veri temizliği yapılmış, analiz 6001 veri üzerinden gerçekleştirilmiştir. Anne-baba eğitim durumunun fen puanı başarısında anlamlı bir farka sahip olmadığı, fen öğrenmek için haftalık harcanan zaman ve okulda BİT kullanımının fen puanı başarısında pozitif bir etkiye sahip olduğu, algılanan BİT yeterliğinin ise fen puanı başarısı ile arasında negatif bir ilişki tespit edilmiştir. Seçilen bağımsız değişkenlerin öğrenci fen başarı durumunu tahmin oranı K-nn algoritmasında %77, naive bayes algoritmasında %55.06, random forest algoritmasında ise %62.22 olarak saptanmıştır.

Article Details

PİSA 2018 FEN BİLİMLERİ PUANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİNDE EĞİTSEL VERİ MADENCİLİĞİNİN KULLANIMI

Authors:

Esra UĞUZ | Seren ŞAHİN | Ramazan YILMAZ

Publisher:

Ramazan Yılmaz

Main Topics:

Education

Journal:

Journal of Information and Communication Technologies 2021 Vol.3 Issue 2, pp.212-227

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2021

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000895284

Frequency:

Bi-Annual

pISSN:

2687-492X

Eğitsel veri madenciliği

karar ağaçları

veri analizi

fen bilimleri

PISA 2018

Issues

Article Details

PİSA 2018 FEN BİLİMLERİ PUANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİNDE EĞİTSEL VERİ MADENCİLİĞİNİN KULLANIMI

Authors: Esra UĞUZ | Seren ŞAHİN | Ramazan YILMAZ

Publisher: Ramazan Yılmaz

Main Topics: Education

Journal: Journal of Information and Communication Technologies 2021 Vol.3 Issue 2, pp.212-227

Document Type: Article

Publication Date: 12/2021

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2000895284

Frequency: Bi-Annual

pISSN: 2687-492X

Eğitsel veri madenciliği

karar ağaçları

veri analizi

fen bilimleri

PISA 2018

Issues

Authors:

Esra UĞUZ | Seren ŞAHİN | Ramazan YILMAZ

Publisher:

Ramazan Yılmaz

Main Topics:

Education

Journal:

Journal of Information and Communication Technologies 2021 Vol.3 Issue 2, pp.212-227

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2021

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000895284

Frequency:

Bi-Annual

pISSN:

2687-492X