LİSANÜSTÜ ÖĞRENİMDE DERS SEÇİMİNE YÖNELİK BİR MODEL ÖNERİSİ

Lisans ve lisansüstü eğitimde ders seçimi, öğrencilerin akademik kariyerlerini, meslekte uzmanlaşmalarını etkileyen önemli kararlardan birisidir. Öğrenciler kendi ilgi ve yetenekleri doğrultusunda, en fazla fayda sağlayacak dersleri seçmek ister. Özellikle seçmeli derslerden seçim yapmak çok kriterli karar verme problemi olarak değerlendirilir. Bu çalışmada öğrencilerin seçim sürecinde yeterli bilgiye sahip olmasını sağlamak amacıyla lisansüstü eğitim veren bir kurumun Harekât Araştırması Bölümü bir örnek çalışma olarak incelenmiştir. Ders seçiminde önemli olan kriterler için literatürde çok fazla çalışmaya rastlanmamıştır. Eğitim bilimleri konusunda uzman kişilerle görüşülerek ders seçiminde etkili olan kriterler tespit edilmiştir. Kriter ağırlıkları ANP (Analitik Ağ Süreci) tekniği kullanılarak ağırlıklandırılmış ve aday dersler TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemiyle akademik kariyere, meslekte uzmanlaşmaya etkisi fazla olandan az olana göre sıralanmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Ders seçimi, ANP, TOPSIS, Çok Kriterli Karar Verme

LİSANÜSTÜ ÖĞRENİMDE DERS SEÇİMİNE YÖNELİK BİR MODEL ÖNERİSİ

PDF

___

BARNES, Frank S, NICHOLSON,Nancy C, MARBURY,C.H, LAWSĠNE, L.(1991) A One-Room Schoolhouse Plan for Engineering Education, IEEE Transaction on Education, 34(4), 303-309.
BAYAZIT, Özden. (2002) ”A new methodology in multiple criteria decision-making systems: analytical network process and an application”, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilimler Fakültesi Dergisi, 57(1), 15-34.
BORAN, Fatih Emre, GENC, Serkan, KURT, Mustafa, AKAY, Diyar. (2009). A multi-criteria intuitionistic fuzzy group decision making for supplier selection with TOPSIS method. Expert Systems with Applications, 36, 11363–11368.
CHU, Tieh- Chi. (2002). Selecting plant location via a fuzzy TOPSIS approach. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 20, 859–864.
CHUNG, Shin Ho. (2004) “Analytic network process (ANP) approach for product mix planning in semiconductor fabricator”, International Journal of Production Economics, In pres. DAĞDEVĠREN, Metin. (2007) “Ders Seçimi Sürecinin Çok Amaçlı Karar Verme yöntemleri ile BütünleĢik Modellenmesi ve Bir Uygulama”, ÇKKV Ders Ödevi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
DAĞDEVĠREN, Metin, ERASLAN Ergün, KURT Mustafa. (2005) ÇalıĢanların Toplam ĠĢ Yükü Seviyelerinin Belirlenmesine Yönelik Bir Model ve Uygulaması, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. Cilt 20, No 4, 517-525.
DAĞDEVĠREN, Metin, YAVUZ, Serkan, KILINC, Nevzat. (2009). Weapon selection using the AHP and TOPSIS methods under fuzzy environment. Expert Systems with Applications, 36, 8143-8151.
DEMĠRELĠ, Erhan. (2010) “Topsıs Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye‟deki Kamu Bankaları Üzerine Bir uygulama,” Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi (5:1).
ERTUGRUL, Ġrfan, & KARAKAġOĞLU, Nilsen. (2007). Performance evaluation of Turkish cement firms with fuzzy analytic hierarchy process and TOPSIS methods. Expert Systems with Applications, 36(1), 702–715.
GÖRENER, Ali. (2009) “Kesici Takım Tedarikçisi Seçiminde Analitik Ağ Sürecinin Kullanımı,” Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, Ocak 2009, Cilt 4, Sayı 1, 99-110.
HWANG, Ching Lai. ve YOON, Paul. “Multiple Attribute Decision Making In:Lecture Notes In Economics and Mathematical Systems”, Springer-Verlag Berlin, 1981, s. 7.
KARSAK, E.Ertuğrul, SOZER, Sevin, ALPTEKĠN, S.Emre. (2002) ”Production planning in quality function deployment using a combined analytical network process and goal programming approach”, Computers&Industrial Engineering, 44(1), 171- 190.
KEENEY, Ralph.L. & RAIFFA, Howard. “Decision Analysis with Multiple Conflicting Objectives”, a.g.e., 1976, s. 41.
LAI, Young-Jou, LIU, Ting-Yun, HWANG, Ching-Lai. (1994). TOPSIS for MODM. European Journal of Operational Research, 76, 486–500