Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
A. Selman BOZKIR Bilge GÖK Ebru Sezer
<ul><li>Üniversite öğrencilerinin bilgisayar ve internet yeterlilikleri arasında bilinmeyen ilişkiler var mıdır? </li></ul...
İnternet ve Ülkemiz <ul><li>Türkiye Internet'e Nisan 1993'ten beri bağlıdır.  İlk bağlantı  ODTÜ 'den gerçekleştirilmiştir...
İnternet ve Ülkemiz <ul><li>Ülkemizde internet kullanıcı sayısındaki artış: </li></ul>Kaynak:  Türkiye İnternet Raporu 200...
Veri Madenciliği Nedir? <ul><li>Basit bir tanım yapmak gerekirse veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasındaki anlaml...
Veri Madenciliği Uygulamaları <ul><li>Bankacılık </li></ul><ul><li>Müşteri İlişkileri Yönetimi </li></ul><ul><li>Perakende...
Veri Madenciliği Süreci
<ul><li>Tahminsel Yöntemler (Vevcut verileri kullanarak geleceğe yönelik kestirimler yapar ) </li></ul><ul><li>Sınıflandır...
<ul><li>380  öğrenciye ait kapsamlı bir anket uygulanmıştır. Kategorik verilerden oluşan bir anket ve  50 soruluk bir ölçe...
Bulgular – Karar Ağaçları Kısaltma Açıklamaları: Amc1: Ödev ve araştırma yapmak için Amc2: Ders notlarına erişmek için Amc...
<ul><li>3 adet öğrenci profili çıkarılmıştır. </li></ul>Bulgular - Kümeleme “ Expectation Maximization”  kümeleme algoritm...
Bulgular – Birliktelik Kuralları <ul><li>Apriori algoritmasında destek değeri %5, güven değeri %50 olarak belirlenmiştir. ...
Sonuç <ul><li>Öğrencilerin bilgisayara ve internete erişim koşullarının bu teknolojileri kullanımlarındaki sıklığa doğruda...
<ul><li>TEŞEKKÜRLER …. </li></ul><ul><li>Selman BOZKIR </li></ul><ul><li>[email_address] </li></ul><ul><li>www.ahmetselman...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

İnternetin Eğitimsel Amaçlar için Kullanımını Etkileyen Faktörlerin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Tespiti

1,462 views

Published on

For Full Paper:

http://www.scribd.com/doc/8105828/Universite-Orencilerinin-nterneti-Eitimsel-Amaclar-cin-Kullanmalarn-Etkileyen-Faktorlerin-Veri-Madencilii-Yontemleriyle-Tespiti-

Published in: Education
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

İnternetin Eğitimsel Amaçlar için Kullanımını Etkileyen Faktörlerin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Tespiti

  1. 1. A. Selman BOZKIR Bilge GÖK Ebru Sezer
  2. 2. <ul><li>Üniversite öğrencilerinin bilgisayar ve internet yeterlilikleri arasında bilinmeyen ilişkiler var mıdır? </li></ul><ul><li>İnternet ve bilgisayar kullanımı açısından bakıldığında hangi öğrenci profilleri ile karşılaşılabilir? </li></ul><ul><li>Üniversite öğrencilerinin bilgisayara ve internet kullanımına dair görüşleri arasında sık görülen örüntüler var mıdır? </li></ul><ul><li>Genel çerçevede bakıldığında üniversite öğrencileri interneti ve bilgisayarı eğitimsel amaçlar için mi kullanmaktadırlar? </li></ul>Araştırmanın Amacı
  3. 3. İnternet ve Ülkemiz <ul><li>Türkiye Internet'e Nisan 1993'ten beri bağlıdır. İlk bağlantı ODTÜ 'den gerçekleştirilmiştir. Ege Üniversitesi -1994 Bilkent Ünv. -1995 Eylül Boğaziçi Ünv. - 1995 Kasım İTÜ – 1996 Şubat </li></ul>
  4. 4. İnternet ve Ülkemiz <ul><li>Ülkemizde internet kullanıcı sayısındaki artış: </li></ul>Kaynak: Türkiye İnternet Raporu 2005 – Aytaç Mestçi Yıl Kullanıcı Sayısı 1998 293.000 1999 580.000 2000 1.785.000 2001 3.500.000 2002 6.050.000 2003 7.500.000 2004 10.000.000 2005 14.000.000
  5. 5. Veri Madenciliği Nedir? <ul><li>Basit bir tanım yapmak gerekirse veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasındaki anlamlı bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir . </li></ul><ul><li>Tek başına bir şey ifade etmeyen veriler içindeki gizli örüntüleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak için istatistik , yapay zekâ ve makine öğrenmesi gibi yöntemlerin ileri veri çözümleme araçlarıyla kullanılmasını kapsayan süreçler topluluğudur. </li></ul>
  6. 6. Veri Madenciliği Uygulamaları <ul><li>Bankacılık </li></ul><ul><li>Müşteri İlişkileri Yönetimi </li></ul><ul><li>Perakende Satış </li></ul><ul><li>Sahtekarlık ve Dolandırıcılık Tespiti </li></ul><ul><li>Kalite Kontrol Analizi </li></ul><ul><li>Eğitim - Öğretim </li></ul><ul><li>Kısacası verinin var olduğu ve içinden anlamlı bir bilgiye, ize ya da diğer bir deyişle örüntüye ulaşılabilecek her yerde… </li></ul>
  7. 7. Veri Madenciliği Süreci
  8. 8. <ul><li>Tahminsel Yöntemler (Vevcut verileri kullanarak geleceğe yönelik kestirimler yapar ) </li></ul><ul><li>Sınıflandırma (Karar Ağaçları, Bayesian Sınıflandırma, vs…) </li></ul><ul><li>Regresyon (CART vs..) </li></ul><ul><li>Yapay Sinir Ağları </li></ul><ul><li>Tanımlayıcı Yöntemler (Veri içindeki, veriyi niteleyebilecek olan özellikleri ortaya çıkarır.) </li></ul><ul><li>Kümeleme (K-Ortalama , Hiyerarşik, EM Kümeleme, vs…) </li></ul><ul><li>Birliktelik Kuralları (Apriori vs..) </li></ul>Veri Madenciliği Yöntemleri
  9. 9. <ul><li>380 öğrenciye ait kapsamlı bir anket uygulanmıştır. Kategorik verilerden oluşan bir anket ve 50 soruluk bir ölçek bu ankette yer almıştır. </li></ul><ul><li>Ankete katılan öğrenciler gelişi güzel örnekleme yöntemiyle seçilmiştir. </li></ul><ul><li>Veriler temizlenmiş ve “Microsoft SQL Server 2005 Analiz Hizmetleri” uygulaması yardımıyla analiz edilmiştir. </li></ul><ul><li>Sınıf </li></ul><ul><li>Not ortalaması, </li></ul><ul><li>Bilgisayara erişim koşulları </li></ul><ul><li>Bilgisayar kullanım sıklığı </li></ul><ul><li>Alınan bilgisayar yönelik ders sayısı </li></ul><ul><li>İnternete bağlanma durumu </li></ul><ul><li>İnterneti hangi eğitimsel amaç için kullandığı </li></ul><ul><li>Bilgisayar konusunda altyapısı durumu </li></ul><ul><li>Bilgisayarda kullanılan teknolojiler/uygulamalar (E-mail, FTP, Newsgroup, vs..) </li></ul><ul><li>İnternet kullanım sıklığı </li></ul><ul><li>İnterneti ilk öğrenme yolu </li></ul>Araştırma
  10. 10. Bulgular – Karar Ağaçları Kısaltma Açıklamaları: Amc1: Ödev ve araştırma yapmak için Amc2: Ders notlarına erişmek için Amc3: Ders ile ilgili bilgi edinmek için Amc4: Sınıf arkadaşlarımla bilgi alışverişinde bulunmak için Bag1: Evden bağlanıyorum. Bag2: Üniversiteden bağlanıyorum. Bag3: İnternet kafeden bağlanıyorum Bag4: İnternete bağlanamıyorum Karar ağacı algoritması sonuçlarından çıkarılan bağımlılık ağı. (50% oranında seyreltilmiş)
  11. 11. <ul><li>3 adet öğrenci profili çıkarılmıştır. </li></ul>Bulgular - Kümeleme “ Expectation Maximization” kümeleme algoritmasından çıkan 3 küme ve yaklaşık dağılımlar Kişi Not Ort. Bay/ Bayan PC’ye Erişim Bil.Kullanım Sıklık Altyapı İnt . İlk Öğrenme İnternet Ziyaret Sıklık 1. 142 2.76 +/- 0.48 20%/80% Yakın Çevremde (>80%) Haftada birkaç gün/saat (>85%) Epey Var (7%) Biraz Var(60%) Çok Sınırlı(10%) Kendi kendine (35%) Her gün (3%) Haftada bir kez(75%) 15 günde bir (12%) 2. 128 2.33 +/- 0.52 56%/44% Kendimin Var(>90%) Her gün (>90%) Epey Var(45%) Biraz Var (35%) Çok Sınırlı(4%) Kendi kendine (80%) Her gün (98%) Haftada bir kez(1%) 15 günde bir (0%) 3. 110 3.20 +/- 0.23 29%/71% Kendimin Var(>90%) Her gün (>80%) Epey Var(45%) Biraz Var (45%) Çok Sınırlı(1%) Kendi kendine (75%) Her gün (82%) Haftada bir kez(15%) 15 günde bir (1%)
  12. 12. Bulgular – Birliktelik Kuralları <ul><li>Apriori algoritmasında destek değeri %5, güven değeri %50 olarak belirlenmiştir. </li></ul>Bulunan Kural Destek % (Support ) Önem (Importance, Lift) İnternet üzerinden tarama yapmaktan hoşlanmıyorum. => İnternette araştırma yapmak bana sıkıcı gelir. 54,9 0,784 Araştırma yaparken internetten yararlanmam, Dersler için interneti kullandığımda bunaldığımı hissederim. => Bilgi alışverişini internet aracılığı ile yapmam. 71,4 0,761 İnterneti bilgiye erişmek için kullanmak oldukça zordur.=> Ödev yapmada internetin yararlı olduğunu düşünmüyorum. 73 0,674
  13. 13. Sonuç <ul><li>Öğrencilerin bilgisayara ve internete erişim koşullarının bu teknolojileri kullanımlarındaki sıklığa doğrudan etkisi olduğu görülmüştür. </li></ul><ul><li>Bilgisayara yönelik alınan derslerin öğrencilerin altyapısında çok fazla değişiklik getirmediği gözlemlenmiştir. </li></ul><ul><li>Öğrencilerin internette araştırma yaparken genellikle sıkıldıkları bunun sonucunda da internete ait bakış açılarının olumsuz yönde geliştiği görülmüştür. </li></ul><ul><li>İnternette arama yapma ipuçları ile destekleme ve etkin sorgu üretebilme gibi bilgi desteklerinin öğrenciye verilmesi gereği gözlemlenmiştir. </li></ul>
  14. 14. <ul><li>TEŞEKKÜRLER …. </li></ul><ul><li>Selman BOZKIR </li></ul><ul><li>[email_address] </li></ul><ul><li>www.ahmetselman.com </li></ul>

×