Yükseköğretimde Akademik Riskli Öğrencilerin Kestiriminde Makine Öğrenmesi Yöntemleri

Stok Kodu:
9786258044065
Boyut:
16x23.5
Sayfa Sayısı:
100
Baskı:
1
Basım Tarihi:
2021-11
Kapak Türü:
Ciltsiz
Kağıt Türü:
2. Hamur
%10 indirimli
124,00TL
111,60TL
Taksitli fiyat: 12 x 11,87TL
Havale/EFT ile: 109,37TL
Temin süresi 6 gündür.
9786258044065
599650
Yükseköğretimde Akademik Riskli Öğrencilerin Kestiriminde Makine Öğrenmesi Yöntemleri
Yükseköğretimde Akademik Riskli Öğrencilerin Kestiriminde Makine Öğrenmesi Yöntemleri
111.60

Türkiye’de yükseköğretim uzun yıllardır farklı yönleriyle ele alınan ve tartışılan bir konudur. Öncelikle bu kitabın yazım aşamasında yayınlarıyla ve çeşitli bilimsel toplantılarda sundukları görüşleriyle bizleri düşündüren tüm akademisyenlere teşekkür ederiz. Bu kitabın çıkış noktası, yükseköğretimde öğrenme-öğretme sürecinin odağında yer alan öğrencilerin akademik başarısının birey ve toplum lehine gelişimini sağlamada bir bakış açısı sunmaktır. Yükseköğretim basamağı yetiştirdiği öğrencileriyle toplumun geleceğini biçimlendirmektedir. Öğrencilerin mezuniyet sürelerini uzatmaları ve akademik riskli duruma düşmeleri yükseköğretim kurumlarının önemli sorunlarından birisidir. Bu durum öğrencilerin, ailelerin ve genel olarak toplumun geleceğini olumsuz yönde etkilemektedir. Bu olumsuzlukların önüne geçmek izleme ve değerlendirme sistemlerine duyulan gereksinimi arttırmaktadır. Bu gereksinimi karşılamada, veri madenciliği, yapay zekâ ve makine öğrenmesi gibi akıllı ve kendi kendine öğrenen sistemlerin kullanılması, izleme ve değerlendirme yaklaşımlarının nesnelliğini arttıracaktır. Bu kitapta sunulan makine öğrenmesi yöntemleriyle öğrenci başarısının izlenmesinde ve akademik riskli öğrencilerin kestirilmesinde kullanılabilecek bir karar destek sistemi modeli önerilmiştir. Bu model tasarımının üniversitelerin karar alma süreçlerine yol göstermesi beklenmektedir.

Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
Axess Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 111,60    111,60   
3 40,65    121,96   
6 21,46    128,78   
9 15,07    135,61   
12 11,87    142,41   
QNB Finansbank Kartları
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 111,60    111,60   
3 40,65    121,96   
6 21,46    128,78   
9 15,07    135,61   
12 11,87    142,41   
Bonus Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 111,60    111,60   
3 40,65    121,96   
6 21,46    128,78   
9 15,07    135,61   
12 11,87    142,41   
Paraf Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 111,60    111,60   
3 40,65    121,96   
6 21,46    128,78   
9 15,07    135,61   
12 11,87    142,41   
Maximum Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 111,60    111,60   
3 40,65    121,96   
6 21,46    128,78   
9 15,07    135,61   
12 11,87    142,41   
World Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 111,60    111,60   
3 40,65    121,96   
6 21,46    128,78   
9 15,07    135,61   
12 11,87    142,41   
Diğer Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 111,60    111,60   
3 -    -   
6 -    -   
9 -    -   
12 -    -   

Türkiye’de yükseköğretim uzun yıllardır farklı yönleriyle ele alınan ve tartışılan bir konudur. Öncelikle bu kitabın yazım aşamasında yayınlarıyla ve çeşitli bilimsel toplantılarda sundukları görüşleriyle bizleri düşündüren tüm akademisyenlere teşekkür ederiz. Bu kitabın çıkış noktası, yükseköğretimde öğrenme-öğretme sürecinin odağında yer alan öğrencilerin akademik başarısının birey ve toplum lehine gelişimini sağlamada bir bakış açısı sunmaktır. Yükseköğretim basamağı yetiştirdiği öğrencileriyle toplumun geleceğini biçimlendirmektedir. Öğrencilerin mezuniyet sürelerini uzatmaları ve akademik riskli duruma düşmeleri yükseköğretim kurumlarının önemli sorunlarından birisidir. Bu durum öğrencilerin, ailelerin ve genel olarak toplumun geleceğini olumsuz yönde etkilemektedir. Bu olumsuzlukların önüne geçmek izleme ve değerlendirme sistemlerine duyulan gereksinimi arttırmaktadır. Bu gereksinimi karşılamada, veri madenciliği, yapay zekâ ve makine öğrenmesi gibi akıllı ve kendi kendine öğrenen sistemlerin kullanılması, izleme ve değerlendirme yaklaşımlarının nesnelliğini arttıracaktır. Bu kitapta sunulan makine öğrenmesi yöntemleriyle öğrenci başarısının izlenmesinde ve akademik riskli öğrencilerin kestirilmesinde kullanılabilecek bir karar destek sistemi modeli önerilmiştir. Bu model tasarımının üniversitelerin karar alma süreçlerine yol göstermesi beklenmektedir.

Kapat