Türk üniversitelerindeki bilgisayar mühendisliği bölümleri müfredatları kullanılarak veri madenciliği uygulaması gerçekleştirilmesi

Abstract

Veri Madenciliği günümüzde birçok farklı alanda kullanılabilmektedir. Son zamanlarda, eğitsel ortamlardan elde edilen veriler üzerinde veri madenciliği uygulamaları hızla artmaktadır. Eğitsel veri madenciliği, gelen farklı türlerdeki verilerin keşfedilmesi için yöntemlerin geliştirilmesi ve bu yöntemlerin öğrenci ve öğrenmenin gerçekleştiği ortamın daha iyi anlaşılması amacıyla kullanılması ile ilgilenen bir alan olarak tanımlanmaktadır.Bu çalışmada, Türk Üniversitelerindeki Bilgisayar Mühendisliği Bölümleri müfredatları kullanılarak bir eğitsel veri madenciliği uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bilgisayar Mühendisliği Bölüm derslerinin birbirleriyle benzerlikleri karşılaştırılarak bu veriler üzerinde kümeleme analizi gerçekleştiren bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, birliktelik analizi yöntemleri ile en sık ders birliktelikleri tespit edilmiştir. Bunlara ek olarak, Bilgisayar Mühendisliği Bölümlerinin başarısına etki eden derslerin hangileri olduğu karar ağacı algoritmaları kullanılarak belirlenmiştir.

Nowadays, data mining can be used in many different areas. Data mining on data obtained from the educational applications is increasing rapidly. Educational data mining is concerned with developing methods to explore the unique types of data in educational settings and, using these methods, to better understand students and the settings in which they learn.In this study, an educational data mining analyze has been performed using the dataset of Computer Engineering Department curriculums of Turkish Universities. The computer engineering department courses in Turkish Universities were compared with each other and performed cluster analysis. Also, the most common course co-occrences determined by using association analysis methods. In addition, which courses affects the success of the Computer Engineering Departments are determined using decision tree algorithms.