Gebze Teknik Üniversitesi (GTÜ) araştırmacıları, üniversite öğrencilerinin akademik performansını önceden tahmin edebilecek yapay zekâ tabanlı bir sistem geliştirdi. GTÜ İşletme Fakültesi bünyesindeki bu yenilikçi çalışma, saygın bilimsel yayınlardan Information Development dergisinde yayımlanarak uluslararası akademik camiaya duyuruldu.
Projede, öğrencilerin eğitim süreçlerinde karşılaştıkları zorlukların erken tespit edilmesi hedefleniyor. Böylece hem öğrencilerin başarısızlık riski azaltılabilecek hem de kurumlar öğrenciye özel destek stratejileri geliştirebilecek.
Gelişmiş Algoritmalarla Güçlü Tahminler
Çalışmada GTÜ İşletme Fakültesi Yönetim Bilişim Sistemleri ve İşletme Bölümü’nden Doç. Dr. Yavuz Selim Balcıoğlu ile Dr. Melike Artar yer aldı. İkili, öğrencilerin akademik başarı durumlarını analiz edebilmek için makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini kullandı.
Araştırmanın temelinde uluslararası kabul gören Açık Üniversite Öğrenme Analitiği (OULA) veri seti yer alıyor. Bu geniş veri seti, farklı başarı düzeylerine sahip öğrencilerin eğitim performanslarını içeren zengin bir kaynak sunuyor.
Veriler, “Başarılı”, “Başarıya Yakın” ve “Başarısızlığa Yakın” olmak üzere üç grupta sınıflandırıldı.
Ensemble Model ile En Yüksek Doğruluk
Uygulanan çeşitli algoritmalar arasında Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları ve Ensemble Model (birleşik öğrenme yöntemleri) bulunuyor.
Yapılan karşılaştırmalarda, Ensemble Model’in tüm diğer yöntemlerden daha iyi performans gösterdiği ve en yüksek doğruluk oranına ulaştığı belirlendi. Bu sonuç, sistemin öğrencilerin akademik başarısını daha isabetli öngörebileceğini gösteriyor.
Araştırmacılar, bu modelin üniversitelerde öğrenci danışmanlığı, ders planlaması ve erken uyarı sistemleri gibi alanlarda pratik olarak kullanılabileceğine dikkat çekiyor.
Eğitimde Yeni Bir Dönem Başlıyor
GTÜ’nün bu çalışması, yapay zekâ teknolojilerinin eğitimdeki kullanımına dair somut bir örnek sunuyor. Öğrencilerin potansiyel sorunlarının erken fark edilmesi, sadece akademik başarıyı değil, mezuniyet oranlarını da olumlu etkileyebilir.
Ayrıca üniversiteler bu tür modellerle, kaynaklarını daha verimli kullanarak risk altındaki öğrencileri belirleyebilir ve onlara zamanında destek sunabilir.
Eğitimde veri odaklı karar verme süreçlerinin önem kazandığı günümüzde, GTÜ’nün bu yenilikçi adımı dikkat çekici bir örnek olarak öne çıkıyor.