Gebze Teknik Üniversitesi (GTÜ) İşletme Fakültesi araştırmacıları, öğrencilerin ders başarısını öngörebilen ve erken uyarı sağlayabilen yapay zekâ tabanlı bir sistem geliştirdi. Geliştirilen model, öğrencileri Başarılı, Başarısızlığa Yakın ve Başarıya Yakın olmak üzere üç kategoriye ayırarak, üniversitelerin hedefli destek sunmasını mümkün kılıyor.
Yapay Zekâ ile Akademik Performans Analizi
GTÜ İşletme Fakültesi Yönetim Bilişim Sistemleri ve İşletme Bölümü’nden Doç. Dr. Yavuz Selim Balcıoğlu ve Dr. Melike Artar, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak öğrencilerin akademik başarılarını tahmin eden bir model geliştirdi. Araştırmada, uluslararası geçerliliğe sahip Açık Üniversite Öğrenme Analitiği (OULA) veri seti kullanıldı.
Hangi Yöntemler Kullanıldı, Sonuç Ne Oldu?
Çalışmada Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları ve Ensemble Model (birleşik yöntem) test edildi. Elde edilen sonuçlar, Ensemble Model’in en yüksek doğruluk oranına ulaştığını ve diğer yöntemleri geride bıraktığını gösterdi.
Sistem Üniversitelere Nasıl Katkı Sağlıyor?
Geliştirilen yapay zekâ sistemi sayesinde:
- Erken uyarı: Akademik yılın başında risk grupları tespit edilebiliyor.
- Hedefli destek: Başarısızlık riski taşıyan öğrencilere danışmanlık, ek ders veya öğrenme desteği sunulabiliyor.
- Kişiselleştirilmiş öğrenme: Öğrenciye özel eğitim stratejileri ve öğrenme yolları tasarlanabiliyor.
Araştırma, yapay zekâ tabanlı sistemlerin yalnızca öğrenci başarısını artırmakla kalmayıp, üniversitelerin akademik kalite ve mükemmeliyet hedeflerine de önemli katkılar sunduğunu ortaya koyuyor.