Makine Öğrenmesi İle Uzaktan Eğitim Öğrencilerinin Performanslarının Değerlendirilmesi Uzaktan eğitimdeki öğrencilerin yıl sonu akademik performanslarının önceden tahmin edilmesi ve bu tahmin sonucunda elde edilecek bilginin kullanılmasıyla gerekli önlemlerin alınması çok önemlidir. Özellikle öğrencilerin akademik performanslarının iyileştirilmesine ve böylece eğitim kalitesinin artırılmasına olanak sağlanabilir. Bu çalışmada uzaktan eğitimdeki öğrencilerin ilk 6 haftalık öğretim yönetim sistemi verileri kullanılarak, yıl sonu akademik performanslarını tahmin etmeye yönelik yeni bir matematiksel model geliştirilmiştir. Klasik bulanık ve uzman görüşüne dayanılarak oluşturulan bulanık modeller kurulmuş, sonrasında genetik algoritma kullanılarak bulanık modele ait üyelik fonksiyon aralıkları optimize edilmiştir. Daha sonrasında kümeleme yöntemleri kullanılarak bulanık mantık ile birlikte melez bir model oluşturulmuştur. Bu çalışmada kullanılan veriler veriler açık kaynak kodlu öğretim yönetim sistemi olan Moodle üzerinden elde edilmiştir. 2011-2012 öğretim yılı Temel Bilgisayar Bilimleri dersine kayıtlı 218 öğrencinin verileri kullanılarak model oluşturulmuştur. 2012-2013 öğretim yılı Temel Bilgisayar Bilimleri dersine kayıtlı 95 öğrenciye ait veriler de doğrulama verisi olarak kullanılmıştır. Yapılan çalışmada bir öğrencinin sisteme en son ne zaman girdiği, ne sıklıkla girdiği, en son oturumda ne kadar süre kaldığı gibi 6 haftalık verilere ilave olarak, 4.haftada yapılan küçük sınav notu ve 8.haftada yapılan ara sınav notu bilgileri giriş verisi olarak kullanılmıştır. Bu veriler ışığında oluşturulan modellerle öğrencilerin akademik performans tahminleri yapılmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
