Sezgin, NecmettinÖztekin, Ferit2024-10-222024-10-222024-10-13Öztekin, F. (2024). Ortaokul öğrencilerinin başarılarını etkileyen faktörlerin veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmesi. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Batman.https://hdl.handle.net/20.500.12402/4796Bu çalışma, ortaokul düzeyindeki öğrenci başarılarını etkileyen faktörlerin belir-lenmesi ve analiz edilmesi amacıyla veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemlerinin kulla-nılmasını hedeflemektedir. Eğitimde veri odaklı bir yaklaşımın önemini vurgulayan bu ça-lışma, öğrenci başarısını etkileyen karmaşık faktörlerin anlaşılmasına ve eğitim politikala-rının daha etkili bir şekilde tasarlanmasına katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Çalışmanın temel odak noktası, ortaokul seviyesindeki öğrencilerin başarılarını etkileyen faktörlerin belirlenmesidir. Öğrenci başarısını etkileyen faktörler arasında öğrenci özellikleri, aile fak-törleri, okul ortamı ve öğretmen faktörleri gibi çeşitli değişkenler bulunmaktadır. Bu fak-törlerin belirlenmesi, eğitim sisteminin zayıf noktalarını tespit etmek ve öğrencilerin başa-rısını artırmak için bireyselleştirilmiş müdahalelerde bulunmak için önemlidir. Bu çalışma, Batman-Merkez Ortaokullarında öğrencilere başarı düzeylerini etkileyebilecek faktörleri belirlemek amacıyla yapılmıştır. Çalışma kapsamında öğrencilere başarı düzeylerini etkile-yebilecek faktörleri değerlendirmek için bir form verilerek doldurmaları istenmiştir. Öğ-rencilerin bu formları doldurmasıyla elde edilen yanıtlar ile ders dönemi ortalamaları ilgili okullardan alınmıştır. Bu veriler, veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemleri, büyük veri setlerini analiz etmek ve öğrenci başarısını etkileyen faktörleri tanımlamak için güçlü araçlar sunar. Veri analizi için grafik türleri, regresyon modelleri ve sınıflandırma gibi yöntemler kullanılarak öğrenci başarısını etkileyen faktörler belirlenmiş ve öğrencilerin ders ortalaması tahmin edilerek öğrencinin zayıf noktaları tespit edilerek bireyselleştirilmiş çözüm sunmuştur. Bu çalışmanın sonuçları, eğitimcilerin, eğitimde idari birimlerin, velilerin ve öğrencilerin orta-okul düzeyindeki öğrenci başarılarını artırmak için daha etkili stratejiler geliştirmesine yar-dımcı olabilir. Ayrıca, veri bilimi ve makine öğrenmesi gibi yenilikçi yöntemlerin eğitim araştırmalarında nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek sunarak, bu alanda gelecekteki araştırmalara da katkı sağlayabilir.This study aims to identify and analyze the factors affecting middle school student achievement using data science and machine learning methods. Emphasizing the impor-tance of a data-driven approach in education, this study aims to contribute to the unders-tanding of the complex factors influencing student achievement and the design of more effective educational policies. The primary focus of the study is to determine the factors affecting the success of middle school students. These factors include student characteris-tics, family factors, school environment, and teacher factors. Identifying these factors is crucial for pinpointing weaknesses in the education system and implementing personalized interventions to improve student achievement. This study was conducted to determine the factors affecting student achievement levels in middle schools in Batman-Merkez. As part of the study, students were asked to complete a form to evaluate factors that could affect their achievement levels. The responses obtained from these forms were combined with the students' term averages obtained from the relevant schools. These data were analyzed using data science and machine learning methods. Data science and machine learning methods offer powerful tools for analyzing large datasets and identifying factors that af-fect student achievement. Various graphical analyses, regression models, and classifica-tion methods were used to identify and predict the factors influencing student achieve-ment. By predicting students' grade point averages, their weaknesses were identified, and personalized solutions were provided. The results of this study can help educators, admi-nistrative units in education, parents, and students develop more effective strategies to improve student achievement at the middle school level. Furthermore, by demonstrating how innovative methods such as data science and machine learning can be used in educa-tional research, it can contribute to future studies in this field.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessMakine ÖğrenmesiVeri BilimiRegresyonSınıflandırmaTahmin AlgoritmalarıÖğrenci Başarı FaktörleriMachine LearningData ScienceRegressionClassificationPrediction AlgorithmsStu-dent Achievement FactorsMaster Thesis