Özet:
Bu tez çalışmasının amacı, sınav kaygısı envanter sonuçlarına göre üniversiteye hazırlanan öğrencilerin sınav kaygı düzeyini etkileyen faktörleri veri madenciliği ile irdelemektir. Bu çalışma için seçilen yöntem, son yıllarda Türkiye ‘de de yaygın olarak kullanılan veri analiz yöntemlerinden Veri Madenciliğidir. Kullanılan veriler, hem genel hem de ayrı ayrı bazı kümeler halinde incelenmektedir. Bu tezde üç yöntem (Kümeleme Yöntemi, Karar Ağaçları Yöntemi ve Yapay Zeka Yöntemi) göz önüne alınmıştır. İnceleme bölgesi olarak iki ayrı şehir (İstanbul ve Ankara), 5 farklı semt seçilmiştir (İstanbul/ Gaziosmanpaşa İstanbul/Kartal, İstanbul/Bağcılar, İstanbul/Kadıköy, Ankara/ Elvankent). Okul türü olarak altı farklı lisede (ETİMESGUT ANADOLU LİSESİ, BAĞCILAR AKŞEMSETTİN ANADOLU LİSESİ, KADIKÖY AHMET SANİ GEZİCİ LİSESİ, EYÜP ANADOLU LİSESİ, KARTAL ANADOLU LİSESİ, KADIKÖY ERENKÖY KIZ LİSESİ) inceleme yapılmıştır. Bu liselerde toplam 820 öğrenciye uygulanan ve 50 soru içeren anket çalışmalarının analiz ve yorumlarına dayalı bulgulara yer verilmiştir. Birinci bölümde tez‘in amacına benzer olarak, sınav kaygısı ve veri madenciliği üzerinde ülkemizde ve dünyada yapılan çalışmalar hakkında bilgi verilmektedir. İkinci bölümde sınav kaygısından ve başa çıkma yöntemlerinden bahsedilmektedir. Üçüncü bölümde veri madenciliği hakkında detaylı bilgiye yer verilmiştir. Dördüncü bölümde veri tabanında kullanılan verilerden ve tez çalışmasında kullanılan uygulama araçlarından bahsedilmiştir. Beşinci bölümde veri tabanındaki bilgiler kullanılarak, sınav kaygısını arttıran sebepler hakkındaki analizlere yer verilmiştir. Anadolu Liselerindeki kız öğrencilerin veya Gaziospanpaşa’daki öğrencilerin sınav kaygılarının diğer öğrencilerden daha yüksek olduğu saptanmıştır.
Sonuç bölümünde ise, verilerin analizlerinin genel olarak yorumlanmasına çalışılmıştır. Üniversiteye hazırlanan öğrencilerin cinsiyet, okul türü ve bölgelerinin sınav kaygısını arttıran faktörler olarak gözlendiği veri madenciliği yöntemleri ile açıklanmış, bulguların anlamlılık dereceleri üzerinde durulmuştur.
Açıklama:
Bu tez çalışmasında öncelikle, veri madenciliğinin ülkemizde ve dünyada kullanım gereksinimleri açıklanmıştır. Tezin uygulama kısmında Öğrenci Sınav Kaygısı Anketi verileri incelenmiştir. Verilerin analiz edilmesinde veri madenciliği modellerinden Kümeleme Modeli, Karar Ağaçları ve Yapay Sinir Ağları kullanılmıştır.
