Ortaöğretim özel eğitim kurumlarında, ücretli ve burslu öğrencilerin temel derslerdeki akademik başarı seviyesinin, yapay zeka algoritmalarıyla tahmini: Erzincan ili örneği
| dc.contributor.advisor | Yerden, Aytaç Uğur | |
| dc.contributor.author | Türk, Esra | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-24T10:57:05Z | |
| dc.date.available | 2026-06-24T10:57:05Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.date.submitted | 15.09.2025 | |
| dc.department | Enstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Bu çalışmanın amacı, ortaöğretim seviyesindeki özel eğitim kurumlarında öğrenim gören öğrencilerin akademik başarı düzeylerinin yapay zekâ algoritmalarıyla tahmin edilmesidir. Günümüzde makine öğrenmesi ve veri madenciliği yöntemleri, pek çok alanda yüksek performans ve etkili sonuçlar sunarak yaygın biçimde kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin uygulama alanları arasında eğitim sektörü de önemli bir yer almaktadır. Sosyoekonomik durumun öğrenci başarısı üzerindeki etkisi dikkat çeken ve araştırmalara açık bir alan olduğu görülmektedir. Bu çalışmada, Erzincan ilindeki özel ortaöğretim kurumlarında öğrenim gören öğrenciler üzerinde analizler gerçekleştirildi. Anket yöntemiyle elde edilen verilerde öğrencilerin kayıt türleri, burs oranları, akademik performansları, öğrenme alışkanlıkları ve sınıf içi deneyimleri değerlendirmeye alındı. Çalışma kapsamında, özel ortaöğretim kurumlarında öğrenim gören 233 öğrenciye ulaşıldı ve hazırlanan 15 soruluk bir anket aracılığıyla veri toplandı. Veri seti ön işleme ve görselleştirme aşamalarından geçirildikten sonra, modelleme sürecinde makine öğrenmesi algoritmaları kullanıldı. Bu modeller aracılığıyla öğrencilerin bursluluk durumları ana değişken alınarak temel derslerdeki tutumları incelendi ve akademik başarı düzeyleri tahmin edildi. Elde edilen veriler üzerinden t-testi ve ANOVA testi uygulanarak başarı tahmin performansları istatistiksel olarak karşılaştırıldı. Bulgular, öğrencilerin bursluluk durumları ile akademik başarıları arasında anlamlı ilişkiler olabileceğini göstermektedir. Kullanılan makine öğrenmesi modelleri, başarı tahmininde yüksek doğruluk oranlarıyla etkili sonuçlar vermiştir. T-testi ve ANOVA analizleri, bazı değişkenlerin başarı üzerindeki etkilerini istatistiksel olarak da desteklemektedir. Sonuç olarak, eğitim alanında yapay zekâ uygulamalarının katkı sağlayabilecek çıktılar ortaya koyabildiğini göstermekte ve gelecekte yapılacak benzer çalışmalara katkı sunmaktadır. | |
| dc.description.abstract | The aim of this study is to estimate the academic achievement levels of students in private secondary education institutions by applying artificial intelligence algorithms. In recent years, machine learning and data mining techniques have become increasingly common across different fields, producing effective and reliable results. Among these areas, education has attracted particular attention. Socioeconomic status, which is known to strongly influence student performance, continues to be a subject of ongoing investigation. In this research, data were collected from 233 students enrolled in private secondary schools in Erzincan, Türkiye. The survey included information on enrollment type, scholarship rate, academic performance, study habits, and classroom experiences. After preprocessing and visualizing the dataset, several machine learning algorithms were implemented in the modeling phase. Students' attitudes toward core subjects were examined with respect to their scholarship status, and their achievement levels were predicted. Independent samples t-tests and ANOVA were also applied to compare group performance statistically. The results indicate that students' scholarship status is significantly related to their academic performance. The machine learning models achieved high accuracy in predicting student outcomes, while statistical analyses confirmed that certain variables have a measurable impact on success. Overall, the study demonstrates that artificial intelligence techniques can provide meaningful insights into education and may guide future research and policy development in similar contexts. | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11501/2764 | |
| dc.identifier.yoktezid | 999452 | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | İstanbul Gedik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Bursluluk | |
| dc.subject | Yapay Zekâ | |
| dc.subject | Özel Okullar | |
| dc.subject | Makine Öğrenmesi | |
| dc.subject | Akademik Başarı | |
| dc.subject | Academic Achievement | |
| dc.subject | Scholarship | |
| dc.subject | Artificial Intelligence | |
| dc.subject | Private Schools | |
| dc.subject | Machine Learning | |
| dc.title | Ortaöğretim özel eğitim kurumlarında, ücretli ve burslu öğrencilerin temel derslerdeki akademik başarı seviyesinin, yapay zeka algoritmalarıyla tahmini: Erzincan ili örneği | |
| dc.title.alternative | Prediction of academic achievement levels in core subjects of scholarship and tuition-paying students in secondary private education institutions using artificial intelligence algorithms: the case of Erzincan province | |
| dc.type | Master Thesis |
