Çalışma, veri tabanındaki hazır veri setinde yer alan 649 öğrenciye ait performans değerlendirmesindeki etkili değişkenler ile oluşturulmuştur. İlk olarak öğrencilerin başarılı ve başarısız durum ayrımları sağlanmıştır ve ikili değişken olacak biçimde veri girişleri gerçekleştirilmiştir. Performansa etki eden değişkenlerin gruplandırılması amacıyla SPSS programı ile diskriminant analizi yapılmıştır. Diskriminant analiz ile belirlenen değişkenler, oluşturulması planlanan modellere katkı sağlamıştır. Öğrenci performanslarının tahmin edilmesi için büyük verilerin işlenmesinde kullanılan algoritma olarak yapay sinir ağları (YSA) yöntemi tercih edilmiştir. Çalışmanın uygulama aşamasında ise incelenen iki yöntem veri seti yardımıyla analiz edilmiştir. Uygulamadan elde edilen sonuçlar; MSE, sınıflandırma doğruluğu ve ROC eğrisi altında kalan alan olmak üzere 3 ayrı kriter için karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonunda, yapay sinir ağlarının lojistik regresyon analizine göre daha başarılı sonuçlar ürettiği sonucuna varılmıştır.
