Ortaokul ö rencilerinin dijital oyun ba ml l klar n n s n fland r lmas nda veri madencili i yöntemlerinin kullan lmas

Abstract

Hayat m z n her alan nda var olan dijital teknolojileri kullanmak geçmi dönemde bir ihtiyaç olarak dü ünülse de art k bir gereklilik olarak hayat m za girdi i görülmektedir. Bu gereklili i çok basit i lemlerde bile kullanma iste i zamanla yerini problematik bir boyuta ta yabilmektedir. Her ya tan bireyin ya am n büyük ölçüde kolayla t ran dijital teknolojiler, kontrollü, bilinçli ve düzenli bir ekilde kullan lmad nda ba ml l a yol açabilmektedir. Bu ara t rman n amac , ortaokul ö rencilerinin dijital oyun ba ml l durumlar n n veri madencili i yöntemleri ile s n fland r lmas d r. Dijital oyun ba ml l için alanyaz incelenerek ba ml l etkileyen faktörlerin neler oldu u belirlenmi tir. Alanyaz nda belirlenen faktörler dikkate al narak, "Ö rencilerin Sosyodemografik Özellikleri ile Dijital Oyun Ba ml l n Etkileyen De i kenler Anketi" (SOD BA) geli tirilmi ve çocuklar n dijital oyun oynama davran lar n de erlendirmek amac yla "Dijital Oyun Ba ml l Ölçe i" (DOBÖ) uygulanm t r. li kisel tarama modeli ile yürütülen bu çal ma grubunu 2023-2024 e itim ö retim y l nda Giresun ilinde bulunan 5.,6., 7. ve 8. S n flarda ö renim gören 764 ortaokul ö rencisinden olu turmaktad r. Veri analizi k sm nda veri madencili i tahmin modellerinden karar a açlar , diskriminant analizi, lojistik regresyon, Navie Bayes, destek vektör makinesi, K-en yak n kom u, topluluk s n fland r c lar ve yapay sinir a lar algoritmalar tercih edilmi tir. Elde edilen veriler ile ba ml l k düzeylerinin de i kenlere göre s n fland r lmas nda lojistik regresyon ve yapay sinir a lar yöntemleri ile s n fland rma oranlar ndan faydalanarak kar la t rmak amaçlanm t r. Anket ve ölçekten toplanan veriler MATLAB R2023b program nda analiz edilmi tir. Dijital oyun ba ml l n etkileyen en önemli öznitelikler MRMR yöntemiyle belirlenmi tir. Veri Madencili i ile s n fland r c birçok model olu turulmu ve bunlarla ilgili Kar kl k Matrisleri ve ROC E rilerine göre edinilen bulgular sonucunda belirlenen öznitelikler ile dijital oyun ba ml s olmayanlar n s n fland r lmas makul düzeyde gerçekle mi olup, dijital oyun ba ml s olan ö rencilerin s n fland rmas nda zay f düzeyde kalm t r. Lojistik Regresyon analizi ile amaçlanan modele ili kin en iyi s n fland rma oran %71,6, Yapay Sinir A lar analizi ile en iyi model oran ise %69,6 olarak bulunmu tur