Examination of International Pisa Test Results with Artificial Neural Networks and Regression Methods

Authors : Semra Benzer, Recep Benzer

Pages : 1-13

Doi:10.17134/khosbd.405652

View : 20 | Download : 8

Publication Date : 2018-03-14

Article Type : Research

Abstract :Öz               Yapay sinir ağları geleneksel yöntemlerin çözemediği akışları analiz etmede oldukça etkili olabilmektedir. Bu çalışmada Türkiye ve Ekonomik İş birliği ve Kalkınma Teşkilatı (OECD) PISA bilim seviyesi değerleri ile giriş-çıkış katmanlarında tan-sigmoid iletim fonksiyonlu iki katmanlı ileri besleme yapay sinir ağı kullanılmıştır. OECD Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) her üç yılda bir okuma becerilerini, matematik ve fen başarı performanslarını test etmektedir. PISA değerlendirmesi, gençlerin bilgi ve becerilerini sahip oldukları müfredat tabanlı bilgiye değil, gerçek yaşamdaki sorunlara ve durumlara uygulama becerileri üzerine odaklanmaktadır. Değerlendirmeler okuma-yazma, matematiksel okuryazarlık ve bilimsel okuryazarlık olmak üzere üç ana alanda yürütülmektedir. Sonuç olarak, PISA’nın önemli bir küresel kıyaslama aracı olduğu görülmekte, ancak politika yapıcıların ve medyanın, toplanan zengin verilerle birlikte öğrencilerin akademik performanslarıyla ilgili bilgileri kullanarak daha iyi değerlendirmelerde bulunmaları gerekmektedir. Yapılan istatistiksel değerlendirmelere göre yapay sinir ağları yaklaşımının regresyon analizine göre daha yüksek değerler verdiği tespit edilmiştir .             Anahtar Kelimeler: PISA, Yapay Sinir Ağları, Regresyon Yöntemi .
Keywords : PISA, Yapay Sinir Ağları, Regresyon Yöntemi