- Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi
- Vol: 4 Issue: 1
- Educational Data Mining: Predicting Candidates’ Placement Status in Physical Education and Sports Ed...
Educational Data Mining: Predicting Candidates’ Placement Status in Physical Education and Sports Education Program
Authors : Mustafa Yağci, Yusuf Ziya Olpak, Kağan Gül, Sıdıka Seda Olpak
Pages : 110-127
Doi:10.53694/bited.1118025
View : 30 | Download : 13
Publication Date : 2022-06-29
Article Type : Research
Abstract :Eğitsel veri madenciliğinin temel amacı, eğitimle ilgili konularda karar vermeyi desteklemek için eğitim verilerinden faydalı bilgiler çıkarmaktır. Eğitsel veri madenciliğinde en çok tercih edilen yöntemlerden biri de tahmindir. Mevcut çalışmanın birincil amacı, adayların Beden Eğitimi ve Spor Eğitimi programına kabul edilip edilmeyeceklerini farklı algoritmalar kullanarak tahmin etmektir. Bu araştırma kapsamında 2016-2020 yılları arasında Türkiye'de bir devlet üniversitesinin Beden Eğitimi ve Spor Eğitimi programına katılmak için başvuran 1.671 adaydan elde edilen verilerle çalışılmıştır. Random Forest, kNN, SVM, Logistic Regression ve Naïve Bayes algoritmalarının her biri, bir adayın ilgili programına kabul edilip edilmeyeceğini tahmin etmek için kullanılmıştır. Elde edilen bulgulara göre algoritmaların sınıflandırma doğruluğu en yüksekten en düşüğe doğru sırasıyla; Random Forest (.985), SVM (.845), kNN (.818), Naïve Bayes (.815) ve Logistic Regression (.701) şeklindedir. Başka bir deyişle, Random Forest algoritmasının, örnekleri neredeyse tam olarak doğru bir şekilde sınıflandırdığı bulunmuştur. Bu bağlamda, çalışmadan elde edilen diğer bulgular ayrıntılı olarak tartışılmış ve gelecek araştırmalar için önerilerde bulunulmuştur.Keywords : eğitsel veri madenciliği, büyük veri, özel yetenek sınavı