Veri madenciliği ile yazılım mühendisliği dersi projelerinin iyileştirilmesi

Abstract

Yazılımın hayatımızdaki artan önemi ve ülke ekonomisine etkileri, yazılım mühendisliğine olan ilgiyi hem akademik çevrelerde hem de endüstriyel platformlarda artırmıştır. Yazılım uygulamalarının geliştirilmesi son derece pahalı, hataya yatkın ve yoğun çalışma gerektirmektedir. Yazılım projelerinde başarısızlıkların nedeni, planlı bütçenin veya zamanın aşılması, müşteri isteklerinin karşılanamaması, projelerin iptali, düşük güvenilirlik ve kalite sorunları nedeniyle hizmet dışı bırakılmasıdır. Yazılım projelerindeki bu başarısızlıklardan dolayı, endüstri ihtiyaçlarını yeterince karşılayamayan mezunların yetiştirildiğini iddia etmektedir. Bu da akademi ile yazılım endüstrisi arasında boşluk yaratmaktadır. Tez kapsamında amacımız, yazılım mühendisliği ders projelerinin iyileştirilmesidir. Bunun için, Yıldız Teknik Üniversitesi, Sistem Analizi ve Tasarımı dersinden 86 öğrenci, Yazılım Mühendisliği dersinden 70 öğrenci ve Namık Kemal Üniversitesi, Çevik Yazılım Geliştirme dersinden 33 öğrenci yani toplamda 189 öğrenciye ders projeleri ile ilgili anket yapılmıştır. Elde edilen bulgulara göre, öğrenciler projelerde dokümantasyon, ekip içi uyum ve süre kısıtlılığı gibi sosyal yeteneklerde yetersizdirler. Ayrıca veri madenciliğinde sıkça kullanılan yöntemlerden biri olan sınıflandırma yöntemi kullanılarak anket sorularını sınıflandırmada en başarılı algoritma belirlenmiştir. En başarılı sınıflandırma algoritması belirlenirken Doğruluk, Kappa, Ortalama Mutlak Hata, ve Kök Hata Kareler Ortalaması sonuçları göz önüne alınmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, anket sorularını sınıflandırmada en başarılı algoritma C4.5 algoritmasıdır. Bunun yanında, anket soruları arasındaki beklenmeyen ilişkileri bulmak, gizli bilgileri açığa çıkarmak için, veri madenciliğinde birliktelik kuralı çıkarım algoritmalarından biri olan Apriori algoritması kullanılmıştır.