Sınıf Öğretmenliği Öğrencilerinin Mezuniyet Notlarının Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağları Yöntemleriyle Tahmini / Estimation of Graduation Grades of Primary Education Students by Using Regression Analysis and Artificial Neural Networks

Abstract

Anonimleştirilmiş öğrenci verisi üzerinde çoklu doğrusal regresyon analizi ve yapay sinir ağları ile oluşturulan modellerin çapraz değerlendirme sonuçlarında öğrenci başarısını kestirmede birbirine yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Ortalama mutlak hata yüzdesi değerleri baz alınarak yapılan değerlendirmede regresyon analizi modeli %94.30 başarı sağlarken yapay sinir ağları modeli %94.43 başarı sağlamıştır. Modeller öğrenci başarısına etki eden faktörlerin ağırlıklarını belirlemek için bulgular sağlamıştır. Araştırma kapsamında geliştirilen modellerin etkili olduğu eğitimde toplam kalite yönetimi bağlamında sıfır hata hedefinde proaktif pozisyon alarak öğrenci başarısını artırma gibi çalışmalarında kullanılabileceği söylenebilir.