Browsing by Author "Aydoğan, İzzettin"

Now showing 1 - 3 of 3

Öğrenci Başarılarının Yapay Sinir Ağları ile Kestirilmesi
(2018) Aydoğan, İzzettin; Zırhlıoğlu, Gürol
Bu çalışmayla, öğrencilerin başarı ölçülerini kestirebilen bir modelin geliştirilmesiamaçlanmaktadır. Araştırma verileri Yüzüncü Yıl Üniversitesi 2015 – 2016 Öğretim Yılı GüzDönemi ve bu dönemde öğrenim gören 2. ve 3. sınıf öğrencilerini kapsamaktadır. Araştırma,amaçlı örnekleme esasıyla, 657’si 3. sınıf ve 392’si 2. sınıf olmak üzere 1049 öğrenci üzerindenyürütülmüştür. Veriler, araştırmacı tarafından geliştirilen demografik bilgi formu aracılığıylaelde edilmiştir. Çalışmada, 17’si girdi, 1’i çıktı olmak üzere 18 değişkenin yer aldığı YapaySinir Ağları yöntemiyle geliştirilen bir tahmin modeli oluşturulmuştur. Modelin geliştirilmesi3. sınıf öğrenci verileri kullanılarak gerçeklemişken, geliştirilen bu model ile 2. sınıf öğrenciverileri kullanılarak bu öğrencilerin başarı ölçüleri kestirilmiştir. Elde edilen sonuçlar,Sınıflama (Kontenjans) Tabloları, Ki-kare testi, Basit Doğrusal Regresyon Analizi veKorelasyon Analizi yöntemleri aracılığıyla doğrulanmış ve karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlaragöre, kestirilen başarı ölçüleri ile gözlenen başarı ölçülerinin ve bu ölçülerle oluşanbaşarılı/başarısız şeklindeki başarı sınıflandırılmasının önemli ölçüde benzerlik gösterdiğigörülmüştür.
Investigating the Performance of Artificial Neural Networks in Predicting Affective Responses
(Assoc Measurement & Evaluation Education & Psychology, 2025) Tat, Osman; Aydoğan, İzzettin
In this study it is aimed to examine the performance of an artificial neural network trained using items reflecting a latent trait in predicting responses to an item reflecting the same trait. This latent trait is the awareness of being able to communicate with people from different cultures, which is included in the PISA 2018 assessment. Relevant scale items were used as research variables. In addition to determining the extent to which the predicted responses overlap with the actual responses by analyzing the artificial neural network models, it was examined how the predicted responses affect the assumed latent construct and the reliability of the responses. Thus, the performance of artificial neural networks in predicting responses to affective items was evaluated. The responses expected from individuals for the items examined overlap with the responses given by individuals at a relatively moderate. However, it is observed that although the prediction values partially weaken the model fit indices, they still manage to keep them strong. In addition, the predicted values improved the factor loadings and the variance explained for the latent trait. Similarly, it is noticed that the predicted values also positively affect the reliability.
Akran Zorbalığı Sıklığının Okul Özellikleri Yönüyle İncelenmesi
(2025) Mukba, Gamze; Aydoğan, İzzettin; Köylüoğlu, Rabia
Bu araştırmayla on beş yaş grubu öğrencilerin maruz kaldıkları akran zorbalığı sıklığı ile okul özellikleri arasındaki ilişki incelenmiştir. Araştırma grubunu PISA 2022 değerlendirmesine katılan ve Türkiye örneklemi içerisinde yer alan 193 okuldan 7179 öğrenci oluşturmaktadır. Araştırmanın verileri okul yöneticilerinin cevapladığı maddeleri içeren PISA 2022 okul anketi ve öğrencilerin yanıtladığı maddeleri içeren öğrenci anketi aracılığıyla elde edilmiştir. Araştırma verilerinin çözümlenmesi hiyerarşik doğrusal model tekniği aracılığıyla gerçekleştirilmiştir. Ulaşılan sonuçlara göre öğrencilerin maruz kaldığı akran zorbalığı sıklığının incelenen on altı okul özelliğinden sadece biri için anlamlı fark oluşturduğu anlaşılmaktadır. Bu bağlamda olumsuz okul iklimine yol açan davranışların artmasıyla okullarda görülen akran zorbalığı sıklığının da artış eğilimi gösterdiği gözlenmektedir.