Türk üniversitelerindeki bilgisayar mühendisliği bölümleri müfredatları kullanılarak veri madenciliği uygulaması gerçekleştirilmesi
Yükleniyor...
Tarih
2016
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
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.
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.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Eğitsel Veri Madenciliği, Kümeleme, Birliktelik Analizi, Web Verisinden bilgi çıkarımı, Educational Data Mining, Clustering, Association Analysis, Web Data Retrieval
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Güven, Zeynep Behrin (2016). Türk üniversitelerindeki bilgisayar mühendisliği bölümleri müfredatları kullanılarak veri madenciliği uygulaması gerçekleştirilmesi / A data mining application on curriculum data of the computer engineering departments of turkish universities (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
