Yükseköğretim planlama ve karar destek sistemi : Teknoloji Fakültesi örneği - Yılmaz, Esra (My University, 2022)
Eğitimsel Veri Madenciliğinin bir alt dalı olan akademik performans tahmini ile ilgili çalışmalar son yıllarda arttı. Gerçek ortamlarda eğitimsel veri kümeleri çoğunlukla sınıf dengesizliğine ve çok sınıflı hedef değişkene sahiptir. Ancak çok sınıflı ve dengesiz eğitimsel veri kümesi ile yapılan çalışmalar oldukça azdır. Bu bağlamda, bu tez çalışmasında, 23.05.2022-286783 etik no kararı ile Marmara Üniversitesi Teknoloji Fakültesi öğrencilerine ait veri kümesi kullanılarak, çok sınıflı dengesiz eğitimsel veri kümesi ile, riskli öğrencileri tespit etmek için öğrenci mezuniyet durum tahmini yapıldı. Veri ön işleme ve özellik seçimi (FS) aşamalarından sonra 4023 örneklem ve 319 özellikten, 1394 örneklem ve 11 özellik elde edildi. 2016 yılına ait 153 öğrenci sağlamlık kontrolü için kullanıldı. 7 farklı FS ile elde edilen 11, 7 ve 5 özellik içeren 3 farklı veri kümesi oluşturuldu. 9 farklı yeniden örnekleme yöntemi ve 16 farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılarak birbirinden farklı 750 model oluşturuldu. Oluşturulan modellere sağlamlık kontrolü yapıldı. Başarı ölçütü olarak F1 Score ve Repeated Stratified 5*5 fold-CV kullanıldı. Hiper parametre ayarları GridSearchCV ile yapıldı. Sonuç olarak RandomOverSampler+RandomForest F1 Score 0.9935 değeriyle en başarılı algoritma olmasına rağmen, en başarılı ve en tutarlı modeller 7 özellikli None+ExtraTrees F1 Score 0.8187, None+MLP F1 Score 0.8255, None+Bagging_DesicionTree F1 Score 0.8302 ve None+RandomForest F1 Score 0.8341 değeriyle 4 model oldu. Son olarak, yukarıda bahsedilen modeller kullanılarak Marmara Üniversitesi Teknoloji Fakültesini kazanarak kayıt olan öğrencilerin tercih ettikleri mühendislik bölümlerindeki mezuniyet, ilişik kesme gibi nihai durumlarını tahminleyerek, web platformunda sonucu hem yazılı hem de grafiklerle sunacak şekilde tasarlanan karar destek sistemi fakülte öğretim üyelerinin deneyimine sunulmuştur.

Studies on academic performance prediction, a sub-branch of Educational Data Mining, have increased in recent years. Educational datasets in real environments often have both an imbalanced and a multiclass target variable. However, studies with multi-class and imbalanced educational datasets are very few. In this context, in this thesis study, using the data set of Marmara University (MU) Faculty of Technology (TF) students with the ethical no decision of 23.05.2022-286783, with a multi-class imbalanced educational dataset, a student graduation status estimation was made to identify risky students. A pilot decision support system was built. After data preprocessing and feature selection (FS) stages, a dataset containing 1394 samples and 11 features was obtained from 4023 samples and 319 features. 153 students from 2016 left the dataset for robustness control. Then, with 3 different datasets containing 11, 7 and 5 features obtained by comparing 7 different FS algorithms were created. Using 9 different sampling methods and 16 different machine learning algorithms, 750 different models were created. The robustness control of the created models was performed. F1 Score and Repeated Stratified 5*5 fold-CV were used as success criteria. Hyperparameter settings were made with GridSearchCV. As a result, although RandomOverSampler+RandomForest was the most successful algorithm with an F1 Score of 0.9935, the most successful and most consistent models were the 7-featured with F1 Score as None+ExtraTrees 0.8187, None+MLP 0.8255, None+Bagging_DesicionTree 0.8302 and None+RandomForest 0.8341. Finally, using the above-mentioned models, the final status of the students who enrolled in the Marmara University Faculty of Technology, such as graduation and dismissal in their preferred engineering departments, was estimated. The decision support system, designed to present the results both in writing and in graphics, on the web platform was presented to the faculty members.
Keywords: Bilgisayar mühendisliği; Computer engineering; Data mining; Education; Educational Data Mining; Eğitim; Ensemble methods; Imbalanced dataset; multiclass dataset; Prediction; Sampling Techniques; Veri madenciliği