ÖĞRENCİLERİN MATEMATİK BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN RASTGELE ORMAN, ÇOK KATMANLI ALGILAYICI VE RADYAL TABANLI FONKSİYON YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNLEME YETENEĞİ AÇISINDAN KARŞILAŞTIRILMASI: Türkiye Örneği
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik (Dr), Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Özlem BEZEK GÜRE
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Fevzi Erdoğan
Eş Danışman: Murat Kayri
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu tez çalışmasında, PISA 2015 verilerine göre Türkiye'deki öğrencilerin matematik başarılarını etkileyen faktörleri belirlemek için, Karar Ağaçları ailesinden Rastgele Orman ve Yapay Sinir Ağları ailesinden Çok Katmanlı Algılayıcı Yapay Sinir Ağları (MLPANN) ve Radyal Tabanlı Fonksiyon Yapay Sinir Ağları (RBFANN) yöntemleri uygulanmıştır. PISA 2015 sınavına katılan 2165'i (%49) erkek ve 2257'si (%51) kız olmak üzere, toplam 4422 öğrenciden toplanan bilgiler kullanılmıştır. PISA 2015 sınavına giren öğrencilerin matematik testinden almış oldukları puanlar bağımlı değişken; bağımlı değişken ile kuramsal olarak ilişkisi olduğu düşünülen 25 adet değişken ise bağımsız değişken olarak modele dâhil edilmiştir. Bu çalışmada, üç yöntem, tahminleme yeteneği açısından karşılaştırılmış, model test edildiğinde; birçok performans göstergeleri açısından, Rastgele Orman yönteminin diğer iki yönteme göre daha düşük hatalar ile modeli tahminlediği görülmüştür. Bu nedenle; Rastgele Orman yönteminin, performans ölçütleri açısından daha kararlı, tutarlı olduğu ve tahminleme yeteneğinin az da olsa MLPANN ve RBFANN'ye göre daha yüksek düzeyde olduğu söylenebilir. Ayrıca; MLPANN ve RBFANN yöntemleri karşılaştırıldığında, MLPANN'nin RBFANN'ye göre daha iyi performans gösterdiği, diğer taraftan; RBFANN ve RF yöntemleri karşılaştırıldığında ise, RF yönteminin daha başarılı olduğu sonucuna varılmıştır.