AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn this study, decision trees, support vector machines and nearest neighbor algorithms were used.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
With the Covid-19 that emerged in 2019, the education system was greatly affected. The face-to-face education system all over the world was suspended for a while. In many countries, especially in our country, a hybrid education system has been introduced in universities. Istanbul Aydın University English Preparatory Program student notes were examined and data mining methods were used in data analysis. The aim of this study is to analyze the success of the preparatory program students. For this purpose, modeling was carried out with the help of machine learning algorithms, taking into account the student success criteria. In this study, decision trees, support vector machines and nearest neighbor algorithms were used.
Özet
2019 yılında ortaya çıkan Covid-19 ile eğitim sistemi büyük ölçüde etkilendi. Tüm dünyada yüz yüze eğitim sistemine bir süre ara verildi. Birçok ülke de özellikle de ülkemizde üniversitelerde hibrit eğitim sistemine geçildi. İstanbul Aydın Üniversitesi İngilizce Hazırlık Programı öğrenci notları incelenmiş, veri analizinde veri madenciliği yöntemleri kullanılmıştır. Bu çalışma amacı, hazırlık programı öğrencilerinin başarı analizini yapmaktır Bu amaçla, öğrenci başarı ölçütlerini göz önüne alarak, makine öğrenmesi algoritmaları yardımıyla modelleme gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma içerisinde karar ağaçları, destek vektör makineleri ve en yakın komşu algoritmaları, algoritmaları kullanılmış, parametreleri değiştirilerek farklı sonuçlar elde edilmiştir.