Investıgatıon Of The Effect Of Teachıng Staff Attıtude On Unıversıty Students'course Success Usıng Data Mınıng Technıques
Abstract
Globalization has
increased technological developments and competition.
Technological developments have
provided storage amount of data. Data mining techniques are used to extract
useful information that is hidden from the amount of data. Increasing competition
bring with the need for information and quality in every field such as
production, business, marketing, education and health. Evaluation of
instructors and courses by students; is an application carried out in many
higher education institutions in Turkey and abroad. In this study, the effect
of the performance of the teaching staff on the student's course success in
higher education institutions was investigated by logistic regression analysis
using Weka software. Based on 5820 questionnaire data, logistic regression
analysis was applied to the answers given to the 16 questions associated with
teaching staff assessment. Two different dichotomic success criteria have been
defined in terms of the number of course repetitions and the success of the teaching
staff in order to evaluate student achievement. According to obtained results,
it was concluded that preparedness for sufficient and up-to-date information,
conforming lesson plan, being expressed effectively lesson by teaching staff,
respecting the student views, giving the importance to participation,
supporting the projects, quizzes and homework applications associated with
course, open, transparent, objective evaluations and making discussion
associated with exam questions in the lesson had an effect on student's course success and in being
evaluated the teaching staff as successful.
Keywords: Data Mining, Logistic Regression Analysis, Weka, Factors for teaching
staff’s success
Jel Classification: C80, C10
References
- Akpınar, H. (2000). Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 29(1).
- Baykasoğlu, A. (2005). Veri Madenciliği Ve Çimento Sektöründe Bir Uygulama. Akademik Bilişim 2005, Gaziantep, 2-4 Şubat 2005.
- Dener, M., Dörterler, M. ve Orman, A. (2009). Açık Kaynak Kodlu Veri Madenciliği Programları: Weka’da Örnek Uygulama, Akademik Bilişim’09 - XI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, 11-13 Şubat 2009 Harran Üniversitesi, Şanlıurfa.
- Küçüksille, E. (2009). Veri Madenciliği Süreci Kullanılarak Portföy Performansının Değerlendirilmesi Ve İmkb Hisse Senetleri Piyasasında Bir Uygulama, Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Isparta
- Han, J., Pei, J. and Kamber, M. (2011). Data Mining Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publisher.
- Oğuzlar, A. (2005). Kümeleme Analizinde Yeni Bir Yaklaşım: Kendini Düzenleyen Haritalar (Kohonen Ağları), İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2), 93-108.
- Özekes, S. (2003). Veri Madenciliği Modelleri Ve Uygulama Alanları. İstanbul Ticaret Üniversitesi Dergisi, 2(3).
Üniversite Eğitiminde Öğretim Üyesi Tutumunun Ders Başarısına Etkisinin Veri Madenciliği Teknikleriyle Araştırılması
Abstract
Küreselleşme
teknolojik gelişmeleri ve rekabeti arttırmıştır. Teknolojik gelişmeler büyük
miktarda veriyi saklama imkânı sunmuştur. Büyük miktarda veri içerisinden gizli
kalmış faydalı bilginin çıkarılması veri madenciliği teknikleri ile
gerçekleşmektedir. Artan rekabet ise üretim, işletme, pazarlama, eğitim, sağlık
gibi her alanda faydalı bilgi ve kalite ihtiyacını beraberinde getirmiştir.
Öğrenciler tarafından öğretim üyelerinin ve derslerin değerlendirilmesi yurt
içinde ve yurt dışında pek çok yükseköğretim kurumunda gerçekleştirilen bir
uygulamadır. Bu çalışmada, Weka yazılımı
kullanılarak lojistik regresyon analiziyle yükseköğretim kurumlarında öğretim
üyesi ders performansının öğrencinin ders başarısı üzerindeki etkisi
araştırılmıştır. 5820 adet anket verisinden hareketle öğrencilere öğretim
üyesi değerlendirmesi ile ilgili yöneltilen 16 soruya verilen cevaplara lojistik
regresyon analizi uygulanmıştır. Ders performansını değerlendirmeye yönelik ders
tekrar sayısı ve öğretim üyesi başarısı şeklinde iki sonuçlu iki farklı
dikotomik başarı kriteri tanımlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, “Yeterli, güncel bilgiye sahip olarak
hazırlıklı olma, ders planına uygun anlaşılır anlatma, dersin bizzat öğretim
üyesi tarafından etkin olarak anlatımı, öğrenci görüşlerine saygılı, katılıma
önem verme, dersle ilgili proje, quiz, ödev uygulamalarının desteklenmesi,
açık, şeffaf, objektif değerlendirmelerin olması, sınav sorularının derste
çözülerek tartışılması” tutum ve davranış özelliklerinin “öğrencinin ders
başarısı” üzerinde etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Öğretim üyesinin
başarılı olarak değerlendirilmesinde ise, “öğretim üyesinin yeterli, güncel
bilgiyle derse hazırlıklı, zamanında gelmesi, olumlu tavır içerisinde anlaşılır
ders anlatması, öğrenciye saygılı, katılımcı, ödev, proje, quiz gibi
uygulamalara önem vermesi, sınav sorularının derste çözülerek tartışılması”
tutum ve davranış özelliklerinin “öğretim üyesi başarı” algısını olumlu
etkilediği anlaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Lojistik Regresyon Analizi, Weka,
Öğretim Üyesi Başarı Faktörleri
Jel Sınıflandırması: C80, C10
References
- Akpınar, H. (2000). Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 29(1).
- Baykasoğlu, A. (2005). Veri Madenciliği Ve Çimento Sektöründe Bir Uygulama. Akademik Bilişim 2005, Gaziantep, 2-4 Şubat 2005.
- Dener, M., Dörterler, M. ve Orman, A. (2009). Açık Kaynak Kodlu Veri Madenciliği Programları: Weka’da Örnek Uygulama, Akademik Bilişim’09 - XI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, 11-13 Şubat 2009 Harran Üniversitesi, Şanlıurfa.
- Küçüksille, E. (2009). Veri Madenciliği Süreci Kullanılarak Portföy Performansının Değerlendirilmesi Ve İmkb Hisse Senetleri Piyasasında Bir Uygulama, Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Isparta
- Han, J., Pei, J. and Kamber, M. (2011). Data Mining Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publisher.
- Oğuzlar, A. (2005). Kümeleme Analizinde Yeni Bir Yaklaşım: Kendini Düzenleyen Haritalar (Kohonen Ağları), İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2), 93-108.
- Özekes, S. (2003). Veri Madenciliği Modelleri Ve Uygulama Alanları. İstanbul Ticaret Üniversitesi Dergisi, 2(3).
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Journal Section | Articles |
| Authors | |
| Publication Date | August 28, 2019 |
| Published in Issue | Year 2019 |