Performance Evaluation of Pisa Mathematics Literacy With Gray Wolf Optimization Algorithm

Abstract

Bu tez çalışmasında, birçok alanda kullanılabilen optimizasyon problemlerinden meta-sezgisel algoritmalardan biri olan Gri Kurt algoritması incelenmiştir. Tezin uygulama kısmında üç yılda bir tekrarlanan PISA (Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı) araştırmasının Türkiye 2018 verileri kullanılarak öğrencilerin matematik okuryazarlığında, öğrencilerin başarılarında etkisi olan değişkenlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Önceki çalışmalardan farklı olarak verinin sınıflandırmasında öznitelik seçimi için meta-sezgisel algoritmalardan Gri Kurt algoritması kullanılmış olup önemi ve etkisi detaylıca açıklanmıştır. Değerlendirme için yazılım ve programlama dili kullanılarak lojistik regresyon ile karşılaştırılmıştır.

In this thesis, the Gray Wolf algorithm, which is one of the meta-heuristic algorithms that can be used in many areas, is examined. In the application part of the thesis, it is aimed to determine the variables that have an effect on the students' mathematical literacy and success by using the Turkey 2018 data of the PISA (International Student Assessment Program) research, which is repeated every three years. Unlike previous studies, the Gray Wolf algorithm, one of the meta-heuristic algorithms, was used for feature selection in the classification of data, and its importance and effect were explained in detail. It was compared with logistic regression using software and programming language for evaluation.