Developing classifier for the prediction of students' performance using data mining classification techniques
| dc.contributor.advisor | Bayat, Oğuz | |
| dc.contributor.author | Rimi, Abubakar Auwal | |
| dc.date.accessioned | 2021-05-15T16:31:46Z | |
| dc.date.available | 2021-05-15T16:31:46Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.department | Altınbaş Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description | Yüksek Lisans | |
| dc.description.abstract | Veri madenciliği, akademik kurumlarda sınıflandırma tekniklerini kullanan öğrencilerin performansını tahmin etmek için kullanılır. Bu teknikler, tahmine temel olarak kullanılabilecek makul kalıpları bulmak için öğrencilerin özelliklerine uygulanır. Öğrencilerin verilerinin dijital formda bulunması ve bilgisayar sistemlerinin işlem gücünün artması, tüm süreci gerçeğe dönüştürmektedir. Öğrencilerin büyük başarısızlığını önlemek için bu yönde çok sayıda araştırma yapılmıştır. Bununla birlikte, bu araştırmalar esas olarak diğer ülkelerden gelen öğrencilerin tahminine odaklanmaktadır. Az sayıda yerli araştırmacının bu yönde araştırma yapma çabaları olmasına rağmen, en yaygın olarak kullanılan özellikleri araştırmamışlardır. Bu araştırmanın temel amacı, doğru performans tahmini için yerel olarak oluşturulan öğrencilerin özelliklerini kullanarak bir sınıflandırıcı geliştirmektir. Öğrencilerin farklı kaynaklardan toplanan özellikleri ön işleme tabi tutulmuş, daha sonra özellik seçimi ve nihayetinde öğrenme ve test için weka'ya dahil edilmiştir. En doğru sınıflandırıcı olarak ortaya çıkan saf bayes sınıflandırıcısı, performans tahmin aracımızda seçildi ve uygulandı. Araç, başka bir özellik seti kullanılarak test edildi ve değerlendirme sonucu, aracın öğrencilerin gelecekteki sınavlarındaki performansını tahmin edebileceğini gösteriyor. | en_US |
| dc.description.abstract | Data mining is used in academic institutions to predict the performance of students using classification techniques. These techniques are applied on students' features in order to find reasonable patterns that can be used as basis for the prediction. The availability of students' data in digital form and increase in processing power of computer systems makes this whole process a reality. There are numerous researches done in this direction in order to prevent massive failure of students. However, these researches are focused mainly on the prediction of students from other countries. Although there are efforts by few indigenous researchers to perform research in this direction, they have not explored the most widely used features. The main aim of this research is to develop a classifier using locally generated students' features for accurate performance prediction. The students' features that are collected from different sources underwent preprocessing, which later were introduced into the weka for feature selection and eventually for learning and testing. The naïve bayes classifier which emerged as the most accurate classifier was selected and implemented in our performance predictor tool. The tool was tested using another set of features and the evaluation result shows that the tool can predict the performance of students in their future examinations. | en_US |
| dc.identifier.citation | Rımı, Abubakar Auwal. (2019). Developing classifier for the prediction of students' performance using data mining classification techniques. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Altınbaş Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. | en_US |
| dc.identifier.endpage | 1 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 81 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=4J_FzTwlrMCH4qBROpXPHyIbl9TPC5V1EGv-lvyeSRMA5is2SD2sneGFA586Fe2j | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12939/1685 | |
| dc.identifier.yoktezid | 612405 | |
| dc.institutionauthor | Rimi, Abubakar Auwal | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Altınbaş Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | en_US |
| dc.subject | Data Mining | en_US |
| dc.subject | Classifier | en_US |
| dc.subject | Prediction | en_US |
| dc.subject | Demographic | en_US |
| dc.subject | Cognitive | en_US |
| dc.subject | Non-Cognitive | en_US |
| dc.title | Developing classifier for the prediction of students' performance using data mining classification techniques | |
| dc.type | Master Thesis |
