ISSN: 2149-4363 | E-ISSN: 2687-6256
Predicting Student Achievement via Machine Learning: Evidence from Turkish Subset of PISA
1Department of Economics, Yildiz Technical University, İstanbul, Türkiye
Yildiz Social Science Review 2024; 1(10): 7-27 DOI: 10.51803/yssr.1461030
Full Text PDF

Abstract

This study seeks to identify the determinants of academic performance in mathematics, sci-ence, and reading among Turkish secondary school students. Using data from the OECD’s PISA 2018 survey, which includes several student- and school-level variables as well as test scores, we employed a range of supervised machine learning methods specifically ensemble decision trees to assess their predictive performance. Our results indicate that the boosted regression tree (BRT) method outperforms other methods bagging and random forest regres-sion trees. Notably, the BRT highlights the importance of general secondary education pro-grams over vocational and technical (VAT) education in predicting academic achievement. Moreover, both characteristics specific to student and school environment are demonstrated to be significant predictors of academic performance in all subject areas. These findings con-tribute to the development of evidence-based educational policies in Turkey.


Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Öğrenci Başarısının Tahmini: PISA Türkiye Örnekleminden Bulgular
1Yıldız Teknik Üniversitesi, Ekonomi Bölümü, İstanbul, Türkiye
Yildiz Social Science Review 2024; 1(10): 7-27 DOI: 10.51803/yssr.1461030

Bu çalışma, Türk ortaokul öğrencileri arasındaki matematik, fen ve okuma akademik başarısı-nın belirleyicilerini tespit etmeyi amaçlamaktadır. Bunun için, OECD’nin 2018’de düzenlemiş olduğu PISA çalışmasının öğrenci ve okul anketleriyle birlikte PISA test sonuçları ve gözetimli regresyon tabanlı makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak Türk orta okul öğrencilerinin akademik başarısını en iyi tahmin edebilecek model araştırılmıştır. Sonuçlarımız, yükseltme regresyon ağacı (BRT) yönteminin diğer yöntemler olan torbalama ve rastgele orman regres-yon ağaçlarını geride bıraktığını göstermektedir. Yükseltme regresyon ağacı (BRT) yöntemin-den elde edilen bulgulara göre Türk orta okul öğrencilerinin akademik başarısını tahmin et-mede öne çıkan değişkenlerden en önemlisi öğrencinin kayıtlı olduğu okulun program tipidir (Mesleki ve Teknik Orta Öğretim yerine Genel Orta Öğretimdir). Ek olarak, Türk orta okul öğrencilerinin akademik başarısını tahmin etmede hem öğrenci hem de okul düzeyindeki değişkenler öne çıkmaktadır. Söz konusu bulgular her ders için geçerlidir. Bu bulgular, Türki-ye’de kanıta dayalı eğitim politikalarının geliştirilmesine katkıda bulunmaktadır.