Makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak öğrencilerin ilerlemesinin belirlenmesi

Öz

Araştırma makalesi, eğitim programlarını tasarlamak ve ilerlemeyi izlemek için kullanılabilecek öğrenme analitiği (LA) ve eğitim veri analizi (EDM) yöntemlerinin kullanılmasının önemli yönlerini inceliyor. Öğrenme analitiğini bir öğrenme yönetim sistemine (LMS) entegre ederek, öğrenci performansıyla ilgili sorunları tahmin edip önleyerek eğitim sürecinin verimliliğini artırmak mümkündür. Doğrusal regresyon kullanarak akademik performans ile genel not ortalaması arasındaki ilişkinin konuya göre analiz edilmesi ve tahmin edilmesi sürecini içeren makine öğrenimi yöntemleri dikkate alınır. Araştırma sonuçları, makine öğrenimi modelleriyle tahminlerin doğruluğunu artırmak için doğru özelliklerin seçilmesinin önemini vurguluyor ve aynı zamanda eğitim programlarının iyileştirilmesine de girdi sağlıyor. Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak veri toplama ve hazırlama yoluyla öğrenci öğrenme performansını değerlendirmek için tahmine dayalı modeller oluşturma süreci ele alınmaktadır. Gelecekteki öğrenci performansını tahmin etmek için modellerin kullanımına ilişkin ayrıntılı bir açıklama verilmekte ve akademik performansı etkileyen ana faktörlerin belirlenmesi için elde edilen sonuçların yorumlanmasına özel önem verilmektedir. Bu çalışma, bu bulgulara dayanarak müfredat yönetimi ve eğitim kalitesinin iyileştirilmesi için pratik yönergeler sağlayarak öğrenme analitiği ve eğitimsel veri madenciliği alanlarının geliştirilmesine katkıda bulunmaktadır.