Author :
Abstract
Bu çalışmanın amacı, eğitim yönetiminde veri analitiğinin temellerini, çeşitli analitik yaklaşımları ve bu tekniklerin eğitim sektöründeki uygulamalarını derinlemesine incelemektir. Günümüzde eğitim sektörü, öğrenci başarısını artırmak, öğretim kalitesini iyileştirmek ve eğitim süreçlerini optimize etmek için giderek artan bir şekilde veri analitiğine başvurmaktadır. Bu çalışma, istatistiksel analiz, veri madenciliği, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi konuların yanı sıra, bu tekniklerin eğitim politikaları ve stratejileri üzerindeki etkisini ele almaktadır. Genel bulgular, veri analitiğinin eğitimde karar alma süreçlerini nasıl dönüştürdüğüne ve eğitim kurumlarının daha bilinçli, veriye dayalı kararlar almasına olanak tanıdığına dairdir. Ayrıca, makine öğrenimi ve yapay zekanın eğitimde bireyselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sağlama potansiyeli ve öğrenci-öğretmen etkileşimlerini iyileştirme yeteneği vurgulanmıştır. Karar Destek Sistemleri'nin eğitimdeki önemi de belirtilmiş olup, bu sistemlerin eğitim stratejilerinin planlanması ve kaynak yönetimi gibi alanlarda nasıl değer katkısı sağladığına değinilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma, veri analitiğinin eğitim yönetiminde kritik bir rol oynadığını ve eğitim kurumlarının geleceğe yönelik kararlarını şekillendirmede önemli bir faktör olduğunu ortaya koymaktadır. Veri analitiği ve ilgili teknolojilerin etkin kullanımı, öğrenci başarısını ve eğitim kalitesini artırmada anahtar rol oynamaktadır.
Keywords
Abstract
The aim of this study is to provide an in-depth review of the fundamentals of data analytics in educational management, various analytical approaches and their applications in the education sector. Today, the education sector is increasingly turning to data analytics to increase student achievement, improve teaching quality and optimize educational processes. This study addresses topics such as statistical analysis, data mining, machine learning and artificial intelligence, as well as the impact of these techniques on educational policies and strategies. The overall findings are about how data analytics is transforming decision-making in education and enabling educational institutions to make more informed, data-driven decisions. Furthermore, the potential of machine learning and artificial intelligence to provide individualized learning experiences in education and the ability to improve student-teacher interactions are highlighted. The importance of Decision Support Systems in education is also highlighted and how these systems add value in areas such as planning educational strategies and resource management. In conclusion, this study reveals that data analytics plays a critical role in educational management and is an important factor in shaping the future decisions of educational institutions. The effective use of data analytics and related technologies is key to improving student achievement and educational quality.
