Data Mining Analysis of Technology Dependencies of Vocational and Technical Education Students

مرکز و کتابخانه مطالعات اسلامی به زبان های اروپایی

منو

" Data Mining Analysis of Technology Dependencies of Vocational and Technical Education Students "
Kaçmaz, Akıner Buldu, Ali

Document Type	:	Latin Dissertation
Language of Document	:	Turkish
Record Number	:	1110628
Doc. No	:	TLpq2486548564
Main Entry	:	Buldu, Ali
	:	Kaçmaz, Akıner
Title & Author	:	Data Mining Analysis of Technology Dependencies of Vocational and Technical Education Students\ Kaçmaz, AkınerBuldu, Ali
College	:	Marmara Universitesi (Turkey)
Date	:	2019
student score	:	2019
Degree	:	Master's
Page No	:	100
Abstract	:	Teknolojik aletlerin ve uygulamaların ulaşabilirliğinin artması ile birlikte, insanların zaman ve mekândan bağımsız olarak her yerde iletişim içinde olma istekleri, bireylerin teknolojiye olan ilgilerinin ve ihtiyaçlarının artmasına sebep olmuştur. Hayatımızı kolaylaştıran teknolojik gelişmelerin tüm olumlu yanları ile birlikte, bireylerin teknolojik aletlere bağlı kalma süreleri ise gün geçtikçe hızlı bir şekilde artmaktadır. Bu durum, teknoloji bağımlılığı ve dijital ortamda oluşan büyük miktardaki veride saklı bulunan, değerli bilginin elde edilmesi için, kullanılan veri madenciliği kavramlarının, bilimsel çalışmalarda daha fazla yer almasına, neden olmuştur. Bu çalışma, mesleki ve teknik eğitimde, eğitimlerini sürdüren öğrencilerin, teknoloji bağımlılıklarının veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerinden, C4.5 karar ağacı algoritmasına dayalı olarak belirlenmesi amacıyla yürütülmüştür. Çalışmada, öğrencilerin teknoloji bağımlılıklarını belirlemek için anket düzenlenmiştir. Ankette öğrencilere, demografik özellikleri ile birlikte teknoloji bağımlılığı ile ders başarısı arasında olumlu ya da olumsuz herhangi bir bağ bulunmamaktadır sorusu sorulmuştur. Veri setinde yer alan soru sınıfı gösterirken, demografik bilgiler özellikleri göstermektedir. Veri seti 411 adet gözlemden oluşmaktadır. Karar ağacı algoritmasını gerçekleştirmek için R programlama dili kullanılmıştır. Cinsiyet, doğum tarihi, kardeş sayısı, öğrenim gördüğü sınıf, meslek alanı gibi demografik bilgilerin sınıf üzerindeki etkisi, C4.5 karar ağacı algoritması ile oluşturulan modele göre belirlenmiştir. Araştırma sonucunda modelin doğruluk oranı %84.42’i ve cevapları belirleyen, en önemli özelliğin ise cinsiyet olduğu görülmüştür.
Subject	:	Computer science