Güldal, HakanÇakıcı, Yılmaz2024-06-122024-06-1220171304-4990https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/276216https://hdl.handle.net/20.500.14551/14093Bu araştırmanın amacı, Ders Yönetim Sistemi Yazılımı (DYS) kullanan öğrencilerin sistemle olan etkileşimlerine dayalı olarak veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları ile öğrencilerin akademik başarılarının ne ölçüde tahmin edilebileceğini ve onların akademik başarılarının tahmin edilmesinde algoritmalara hangi etkileşimlerin bilgi kazancı sağladığını belirlemektir. Araştırma verileri, Trakya Üniversitesi Eğitim Fakültesinde 20152016 eğitim öğretim yılında öğrenim görmekte olan 70 öğrencinin Bulutders DYS yazılımını kullanma sürecindeki etkileşimlerinden elde edilmiştir. Veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları olarak Naive Bayes, Karar Ağacı (C4.5) ve En Yakın k-Komşu algoritmaları kullanılmıştır. Araştırma sonucunda elde edilen bulgulara göre, sınıflandırma algoritmalarının doğruluk değerlerinin %55.7 ile %64.3 arasında olduğu ve DYS yazılımındaki ödevlerden elde edilen öğrenci etkileşimlerinin en yüksek bilgi kazancını sağladığı ortaya çıkmıştırtrinfo:eu-repo/semantics/openAccessArticle21413551367276216