YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ İLE AÇIK ÖĞRETİM LİSESİ ÖĞRENCİLERİNİN MEZUNİYET TAHMİNİ

Abstract

ÖZET

Açık Öğretim Lisesine kayıt yaptıran öğrencilerin normal eğitim süresi içerisinde mezun olup olmayacaklarının erken tahmini, Millî Eğitim Bakanlığının gerekli eğitim politikalarını geliştirebilmesi bakımından önemlidir. Milli Eğitim Bakanlığı Hayat Boyu Öğrenme Genel Müdürlüğü’ne bağlı Açık Öğretim Lisesi örgün eğitim dışında kalan bütün halkı kapsayan bir okul türüdür. Bu liselere kayıt yaptıran öğrenciler için en kısa sürede lise diplomalarını alıp hayatlarında yeni yollara yönelmek çok önemlidir. Bu çalışmada, öğrencilerin başarılı oldukları ders kredilerinin, devam ettikleri dönem sayısının, yaşadıkları il ve ilçelerin, yaşlarının ve cinsiyetlerinin mezuniyet sürelerine etkilerini analiz etmek amacıyla yapay zeka algoritmalarının uygulamaları hakkında bilgi verilmektedir. Bu amaçla 2010-2012 yılları arasında Açık Öğretim Lisesine kayıt yaptıran öğrencilerden 142.714 öğrencinin kayıtları kullanılarak Karar Ağaçları (KA), K-En Yakın Komşuluk (KNN) Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) algoritmaları uygulanmıştır. Etkili bir tahmin sonucu için öğrencilerin farklı özellikleri dikkate alınarak en uygun giriş parametreleri belirlenmiştir. Bu parametreler; öğrencilerin yaşadıkları şehirlerin sosyo-ekonomik gelişmişlik seviyeleri ve skorları, kayıt esnasındaki yaşları, cinsiyetleri, başarılı oldukları toplam ders krediler, öğrenim gördükleri toplam dönemler, özel durumları ve engel durumlarıdır. Önerilen yöntemlerin zamanında mezun olma/olamama durumu hakkında tatmin edici tahminler yaptığı gözlenmiştir. Bu sistem, Millî Eğitim Bakanlığının mevcut AOL Bilgi Sistemine entegre edilerek öğrencilerin en kısa sürede mezun olabilecek başarıyı göstermelerine yardımcı olabileceğini öngörüyoruz.

ABSTRACT

An early estimate of whether students enrolled in an open Education High School will graduate during the normal education period is important for the Ministry of Education to develop the necessary education policies. Open Education High School, which is affiliated to the General Directorate of lifelong learning of the Ministry of Education, is a type of school that covers all people outside of formal education. For students who enroll in these high schools, it is very important to get their high school diplomas as soon as possible and move on to new paths in their lives. In this study, it is informed about the applications of artificial intelligence algorithms to analyze the effects of the course credits which the students are successful, number of semesters they joined, provincial and districts they live in, their genders and registration ages to graduation periods. For this purpose, 142.714 records belong to students registered in years between 2010-2012 have been used for training and validating decision trees (DT), k-nearest Neighbour (KNN), support vector machines (SVM) and artificial neural networks (ANN) algorithms. The optimal input parameters are determined by taking into account the different features of students for an effective estimate result. These parameters; Socio-economic development levels and scores of the cities where students live in, the ages during registration total number of semesters which they joined, their special situations and disabilities. It has been observed that the proposed methods make satisfactory estimates of the status of graduation/failure on time. We anticipate that this system can be integrated into the existing AOL Information System of the Ministry of Education, helping students demonstrate success that can be graduated as soon as possible.