LSTM Derin Sinir Ağları İle Üniversite Giriş Sınavındaki Matematik Soru Sayılarının Konulara Göre Tahmini

Özet

Bu çalışmada Long Short-Term Memory (LSTM) derin sinir ağı (DSA) ile üniversite giriş sınavındaki matematik testinin soru sayılarının tahmin edilmesi için bir model önerilmiştir. Modelin veri kümesi 1981-2018 yıllarına ait sınavların matematik testinin 16 farklı konuya göre ayrılmış 931 soru sayısı verisinden oluşmaktadır. Veri kümesi %80’ı modelin eğitilmesi, %20’u testi için ayrılmıştır. LSTM modelde zaman serisi tahmin problemlerinde yüksek doğruluk sağlanması için hiper parametreleri belirlenmiştir. Her konu gruba ait soru sayıları zaman serisi modelde ayrı ayrı eğitilmiştir. Çalışma sonucunda eğitimde ortalama %98.42, testte ortalama %96.82 doğruluk elde edilmiştir. Kullanılan DSA algoritmasının başarısının ölçülmesi için veri kümesi makine öğrenme algoritmalarında test edilerek ile kıyaslanmıştır. Bunun sonucunda LSTM DSA, en yüksek başarımı sağlamıştır. Çalışma sonucu olarak modelden elde edilen doğruluğun yüksek olması, ilerleyen çalışmalarda soru tahmin robotların geliştirilmesine imkân sağlayacaktır.