Meslek yüksekokulu öğrencilerinin başarı durumlarını etkileyen faktörlerin veri madenciliği kümeleme teknikleri kullanılarak analizi: Ağrı Meslek Yüksekokulu örneği

Abstract

Veri madenciliği, veri ambarlarında biriken ham veriyi kullanarak önceden bilinmeyen faydalı bilgilerin çeşitli yöntemlerle elde edilmesini sağlayan bir bilim dalıdır. Veri madenciliği çok hızlı bir şekilde gelişmekte ve kullanım alanı yaygınlaşmaktadır. Eğitim alanı da söz konusu kullanım alanlarından birisidir.Bu çalışmada veri madenciliği ve süreçleri incelenmiş, Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Meslek Yüksekokulunda eğitim gören öğrencilere ilişkin veriler toplanarak, bu verilere WEKA programı yardımı ile veri madenciliği yöntemlerinden kümeleme algoritmaları uygulanmıştır. Algoritma çalışma sonuçları incelenerek öğrenci başarılarını etkileyen faktörler tespit edilmiş ve eldeki veriye en uygun kümeleme algoritmaları belirtilmiştir.

Data mining is a field that aims to obtain previously-unknown, useful knowledge from raw data at data warehouses by applying several methods. Data mining is developing very rapidly, and its area of usage is becoming widespread. Educational area is one of those areas mentioned.In this study, data mining and its processes were investigated. Data regarding the students enrolled in the Vocational High School of Ağrı İbrahim Çeçen University was collected, and the clustering algorithms of data mining were applied to this data by using WEKA software. The analysis of algorithmic study results helped us to identify the factors affecting the success of the students, and also helped us to state the clustering algorithms that best suit to the obtained data.