TIP FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN KURUL SINAVI BAŞARILARININ VERİ MADENCİLİĞİ ALGORİTMALARI KULLANILARAK İNCELENMESİ

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ERGÜL MADEN

Danışman: Mehmet Yıldırım

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Birçok sektörde bilişim teknolojilerinde yaşanan olumlu gelişmelere paralel olarak dijital ortamda oluşan ve depolanan veri miktarı her geçen gün artmaktadır. Bu durum, oluşan verilerin analiz edilerek veri içerisindeki saklı bilginin ortaya çıkarılması ve değere dönüştürülmesi gereksinimini beraberinde getirmiştir. Tüm bu gelişmeler neticesinde, büyük veri yığınları içerisindeki saklı bilgi ve örüntülerin keşfedilmesi olarak adlandırılan veri madenciliği süreci önemini ve kullanım alanlarını her geçen gün artırmaktadır. Bu tez çalışmasında, tıp fakültesi kurul sınavları sonucu oluşan veri kümeleri üzerinde veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri uygulanarak, veri kümesi içinde yer alan saklı bilgi ve örüntülere ulaşılması hedeflenmiştir. Süreç sonucunda elde edilen saklı bilgi ve örüntülerden, eğitim öğretim süreçlerinin planlanması ve karar süreçlerinde faydalanılarak, eğitim süreçlerinin kalite ve verimliliğine olumlu yönde katkılar sağlaması amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında; Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman, Naive Bayes ve K-En Yakın komşuluk veri madenciliği yöntemleri kullanılmış ve başarı oranları karşılaştırılmıştır. Tıp fakültesi kurul sınavları sonucu oluşan veri kümeleri üzerinde veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri uygulanarak, öğrencilerin akademik başarı durumlarının erken dönemlerde tahmin edilebileceği bir model geliştirilmiştir.