Bu araştırmanın amacı yapay sinir ağı analizi yoluyla ortaokul 5., 6., 7. ve 8. sınıf matematik ders sınav notlarına göre LGS matematik alt testi doğru sayılarının tahmin edilmesidir. Araştırmanın evrenini Ege Bölgesinde yer alan bir ilin merkez ilçesinde Millî Eğitim Bakanlığına bağlı resmi ortaokullarda öğrenim gören öğrenciler oluşturmaktadır. Bu çalışma, Kütahya Dumlupınar Üniversitesi Etik Komisyonu tarafından 20 Ekim 2022 tarihinde yapılan toplantıda (Sayı: 2022/09) etik açıdan uygun bulmuştur. Örnekleme yöntemi olarak uygun örnekleme modeli benimsenmiştir. Araştırmanın örneklemi 1751 öğrenciden oluşmaktadır. Araştırmanın verileri, 2018 yılında ortaokuldan mezun olmuş öğrencilerin LGS sınav sonuç belgeleri ile geçmiş döneme ait (5., 6., 7. ve 8. sınıf) ders sınav notlarından oluşmaktadır. Verilerin analizinde Pearson Korelasyon katsayısı ve yapay sinir ağı analizi kullanılmıştır. Araştırma sonucunda ders sınav notlarında en yüksek ortalamanın 5. sınıf 1. dönem 1. yazılı sınav notlarına, en düşük not ortalamasının ise 7. sınıf 2. dönem 1. yazılı sınav notlarına ait olduğu belirlenmiştir. Ayrıca LGS matematik alt testi doğru sayıları ile yazılı sınav puanları arasında orta düzeyde anlamlı ilişkilerin olduğu tespit edilmiştir. LGS matematik alt testi doğru sayıları ile yazılı sınav puanları arasında en yüksek ilişkinin 8. sınıf 1. dönem 1. yazılı sınav puanları ile, en düşük ilişkinin ise 5. sınıf 1. dönem 1. yazılı sınav notları ile olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Yapay sinir ağı analizi sonucuna göre oluşturulan modelin, LGS matematik alt testi doğru sayılarını orta düzeyde tahmin ettiği belirlenmiştir.

The aim of this research is to predict the correct numbers of LGS mathematics subtest according to the 5th, 6th, 7th and 8th grade mathematics course exam grades through artificial neural network analysis. The population of the research consists of students studying in official secondary schools affiliated to the Ministry of National Education in the central district of a province in the Aegean Region. This study was found ethically appropriate by the Ethics Committee of Kütahya Dumlupınar University at the meeting held on October 20, 2022 (No: 2022/09). Appropriate sampling model was adopted as the sampling method. The sample of the research consists of 1751 students. The data of the research consists of the LGS exam result documents of the students who graduated from secondary school in 2018 and the course exam grades of the past (5th, 6th, 7th and 8th grades). Pearson correlation coefficient and artificial neural network analysis were used in the analysis of the data. As a result of the research, it was determined that the highest average in the course exam grades belonged to the 5th grade 1st semester 1st written exam grades, and the lowest grade point average belonged to the 7th grade 2nd semester 1st written exam grades. In addition, it was determined that there was a moderately significant relationship between the correct numbers of the LGS mathematics subtest and the written exam scores. It was concluded that the highest correlation between LGS mathematics subtest correct numbers and written exam scores was with 8th grade 1st semester 1st written exam scores, and the lowest relationship was with 5th grade 1st semester 1st written exam scores. It was determined that the model created according to the results of the artificial neural network analysis predicted the correct numbers of the LGS mathematics subtest at a moderate level.