Bulanık Mantık: 2000-2020 Yılları Arası Tez ve Makale Çalışmalarına Yönelik Bir İçerik Analizi

Günümüzde performans belirleme çalışmalarının yanı sıra karar verme süreçlerinde de niceliksel veriler kullanılmaktadır. Nicel verilerin kullanılması, sözel olarak ifade edilebilen bazı durumların matematiksel olarak ifade edilebilmesini engellemektedir. Bulanık mantık bu problemi çözmek için geçerli ve güvenilir bir yol sunmaktadır. Bulanık mantık yaklaşımı, karar alırken kesin olmayan bilgilerin de işin içine katılmasına imkân tanır. Böylelikle bulanık mantık, klasik mantık ile matematiksel olarak ifade edilemeyen bilgilerin formüle edilmesine imkân tanır.Bu çalışmada bulanık mantık yaklaşımından bahsedilmiş ve bulanık mantığın sunduğu avantajlar, neden olduğu dezavantajlar ortaya konulmuştur. Bulanık mantık günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Eğitimde de bulanık mantık kullanılmasına dair alan yazında çalışmalara rastlanmaktadır. Bu çalışmalara genel bir bakış sunmak, hangi alanlarda bulanık mantığın tercih edildiğine bakmak önemlidir. Yapılan alan yazın taramasında bulanık mantığın eğitim ile ilgili çalışmalarında çoğunlukla performans belirleme, başarı ölçme/karşılaştırma, farklı öğrenme stillerinin etkilerini ölçme, zeki öğrenme ve performans sistemleri tasarlanmasında, alan/meslek seçiminde, oyun tasarımında kullanıldığı görülmüştür.

Fuzzy Logic: A Content Analysis For Thesis And Article Studies Between 2000-2020

Today, quantitative data are being used to guide decision making processes as well as in performance determination studies. Using quantitative data prevents situations that can be expressed verbally from being expressed mathematically. Fuzzy logic offers a valid and reliable way to solve this problem. The fuzzy logic approach allows the inclusion of uncertain information while making decisions, thus making it possible to formulate information that cannot be expressed mathematically with classical logic. In this study, the fuzzy logic approach is described along with its advantages and disadvantages. Fuzzy logic is being used in many fields today. There have been studies on the use of fuzzy logic in education. It is important to provide an overview of these studies and understand which areas of fuzzy logic are preferred. In the literature review, it was seen that fuzzy logic was mostly used in performance determination, measuring/comparing success, measuring the effects of different learning styles, designing intelligent learning and performance systems, field/profession selection, and game design in studies related to education.

PDF

___

Akkaş, E. (2018). Farklı sınıf düzeyindeki lise öğrencileri arasında bulanık ahp yöntemi uygulanarak üniversite seçim kriterlerinin karşılaştırmalı analizi. Marmara Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği,Yüksek Lisans Tezi.
Akyazı, Ö., Usta, M. A., & Akpınar, A. S. (2011). Kapalı ortam sıcaklık ve nem denetiminin farklı bulanık üyelik fonksiyonları kullanılarak gerçekleştirilmesi. 6th International Advanced Technologies Symposium (IATS’11) (pp. 16-18).
Alptekin, N., & Yeşilaydın, G. (2015). OECD ülkelerinin sağlık göstergelerine göre bulanık kümeleme analizi ile sınıflandırılması. İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(4), 137-155.
Alptekin, O. (2011). Görme engelliler için zeki bir öğretim sistemi tasarımı., Beykent Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Altaş, İ. H. (1999). Bulanık mantık: bulanıklılık kavramı. Enerji, Elektrik, Elektromekanik-3e, 62, 80-85.
Amrai, K., Motlagh, S. E., Zalani, H. A., & Parhon, H. (2011). The relationship between academic motivation and academic achievement students. Procedia- Social and Behavioral Sciences, 15, 399-402.
Ardıç, K., & Polatçı, S. (2008). Tükenmişlik sendromu akademisyenler üzerinde bir uygulama (GOÜ Örneği). Gazi Universitesi Iktisadi ve Idari Bilimler Fakultesi Dergisi, 10(2).
Arı, E. (2009). Bulanık mantık tabanlı mesleki yönlendirme. Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
Arslan, S. S., Alemdaroğlu, İ., Öksüz, Ç., Karaduman, A. A., & Yılmaz, Ö. T. (2018). Genç bireylerde fiziksel aktivitenin akademik başarı ve depresyon üzerine etkisi. Ergoterapi ve Rehabilitasyon Dergisi, 6(1), 37-42.
Arslan, M. (2019). Öğretmen performanslarının bulanık mantık yöntemi ile değerlendirilmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Anabilim Dalı,Yüksek Lisans Tezi.
Ayçın, E. (2011). Kural tabanlı bulanık modelleme ve fiyat tahminleme sürecinde bir uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Yönetim Bilimleri Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
Bakanay, D. (2009). Mikro öğretimde performansın bulanık mantık yöntemiyle değerlendirilmesi. Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
Balbal, K. F. (2016). Honey & mumford ve mccarthy öğrenme stili modellerinin bulanık mantık tabanlı gerçekleştirimi ve performans analizi. Celal Bayar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
Balkır, Z. G., Alnıaçık, U., & Apaydın, E. (2011). Fuzzy logic in legal education. Turkish Online Journal of Distance Education, 12(2), 60-69.
Balkıs, M., Duru, E., Buluş, M., & Duru, S. (2006). Üniversite ögrencilerinde akademik erteleme eğiliminin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi. Ege Eğitim Dergisi, 7(2), 57-73.
Baykal, N., & Beyan, T. (2004). Bulanık mantık ilke ve temelleri. Ankara, Türkiye: Bıçaklar Kitabevi.
Çebi, A. (2011). Bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile öğrenci performanslarının değerlendirilmesi. Karadeniz Teknik Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana bilim dalı, Yüksek Lisans Tezi.
Çebi, A., & Karal, H. (2017). An application of fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) for evaluating students’ project. Educational Research and Reviews, 12(3), 120-132.
Çetinkaya, Ş. (2015). Stochastic mortality using non – life methods. Doğuş Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Finansal İktisat Anabilim Dalı, Doktora Tezi.
Deborah, L. J., Sathiyaseelan, R., Audithan, S., & Vijayakumar, P. (2015). Fuzzy-logic based learning style prediction in e-learning using web interface information. Sadhana, 40(2), 379-394.
Demirçelik, Ç. (2010). Bulanık sınav sistemleri. Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Matematik Anabiilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Ergene, V. Ç. (2019). Bulanık mantık tabanlı gregorc öğrenme stili modeli gerçekleştirimi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
Ertuğrul, İ. (2006). Akademik performans değerlendirmede bulanık mantık yaklaşımı. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 20(1): 155–76.
Gündüzalp, S. (2016). Üniversitelerde yetenek yönetimi kapsamında yetenek havuzu oluşturmaya yönelik bir model önerisi. Fırat Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi.
Güner, N., & Çomak, E. (2014). Lise öğrencilerinin matematik dersine yönelik tutumlarının bulanık mantık yöntemi ile incelenmesi. Pamukkale Üniversitesi, Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(5), 189-196.
Işıklı, Ş. (2008). Bulanık mantık ve bulanık teknolojiler. Araştırma Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Felsefe Bölümü Dergisi (Yayınlanmıyor).
Işıklı, Ş. (2010). Lotfi a. Zadeh’nin hayat hikâyesi ve bulanık paradigmanın üç temel unsuru. Kutadgubilig: Felsefe-Bilim Araştırmaları Dergisi, Sayı 17, ss.89-101
Ivan, C., Rumondor, P. C., Ricky, M. Y., Yossy, E. H., & Budiharto, W. (2017). Help the math town: adaptive multiplayer math-science games using fuzzy logic. Procedia Computer Science, 116, 309-317.
Karacı, A. (2013). Ses sentezleme ve tanıma teknolojilerini kullanarak türkçenin ana dil olarak öğretimi İçin zeki öğretim sistemi geliştirilmesi. Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, Doktora Tezi
Karakış, E. (2018). Bulanik AHS ve bulanik moora yöntemleri ile okul öncesi eğitimi hizmet kalitesi değerlendirmesi ve anaokul seçimi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 19(2): 184–98.
Kazançoglu, Y., & Aksoy, M. (2011). A fuzzy logic-based quality function deployment for selection of e-learning provider. Turkish Online Journal of Educational Technology-TOJET, 10(4), 39-45.
Kılıç, I., & Moralar, A. (2015). Fen eğitiminde probleme dayalı öğrenme yaklaşımının akademik başarı ve motivasyona etkisi. Pegem Egitim ve Ogretim Dergisi, Pegem Journal of Education and Instruction, 5(5), 625.
Kuşçu, D. (2007). Karar verme süreçleri̇nde bulanık mantık yaklaşımı. Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, Yüsek Lisans Tezi.
Machado, M. A. S., Moreira, T. D. R. G., Gomes, L. F. A. M., Caldeira, A. M., & Santos, D. J. (2016). A fuzzy logic application in virtual education. Procedia Computer Science, 91, 19-26.
Memmedova, K. (2017). Fuzzy logic modelling of the impact of using technology on anxiety and aggression levels of students. Procedia Computer Science, 120, 495-501.
Mert, Z. G., & Yılmaz, S. (2009). Kocaeli mahalleleri donatı yeterliliğinin bulanık mantık yaklaşımı ile değerlendirilmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 22(3), 167-183.
Namlı, N. A. (2016). Bulanık mantık ile belirlenmiş çoklu zeka alanlarına göre düzenlenmiş öğrenme ortamlarının öğrencilerin akademik başarılarına etkisi. Çukurova Üniversitesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
Ordukaya, E. (2011). Bulanık karar verme süreçlerinde geri bildirim ve mikro öğretim uygulaması. Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, Yüsek Lisans Tezi.
Öcal, A. (2015). Belirtisiz mantıktan yararlanılarak ortaöğretim matematik öğretmenliği öğrencilerinin öğretmenlik uygulaması başarılarının değerlendirilmesi. Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
Özdemir, O. (2009). Bulanık mantık ile belirlenmiş öğrenme stillerine dayalı öğrenme ortamlarının öğrencilerin başarı ve tutumlarına etkisi. Fırat Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eğitim Bilimleri Bölümü, Eğitim Programları ve Öğretimi Anabilim Dalı, Doktora Tezi.
Ozdemir, O., & Tekin, A. (2016). Evaluation of the presentation skills of the pre-service teachers via fuzzy logic. Computers in Human Behavior, 61, 288-299.
Papadimitriou, S., Chrysafiadi, K., & Virvou, M. (2019). FuzzEG: fuzzy logic for adaptive scenarios in an educational adventure game. Multimedia Tools and Applications, 78(22), 32023-32053.
Rahemi, Jamileh. (2007). Self-Efficacy in english and iranian senior high school students majoring in humanities. Novitas-Royal 1(2).
Robles, D., & Quintero M, C. G. (2020). Intelligent system for interactive teaching through videogames. Sustainability, 12(9), 3573.
Semerci, Ç. (2004). The ınfluence of fuzzy logic theory on students’ achievement. Turkish Online Journal of Educational Technology-TOJET, 3(2), 56-61.
Sgrò, F., Mango, P., Pignato, S., Piccolo, A. L., Nicolosi, S., Schembri, R., & Lipoma, M. (2010). A neuro-fuzzy approach for student module of physical activity its. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 9, 189-193.
Su, C. H. (2017). A novel hybrid learning achievement prediction model: A case study in gamification education applications (APPs). International Journal of Information Technology & Decision Making, 16(02), 515-543.
Sıramkaya, E. (2006). Veri madenciliğinde bulanık mantık uygulaması. Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
Sugeno, M., Asai, K., & Terano, T. (1992). Fuzzy systems theory and its applications. Tokyo Institute of Technology.
Şen, Z. (2001). Bulanık mantık ve modelleme ilkeleri. İstanbul, Türkiye: Bilge Kültür Sanat.
Şengül, Ü., E. Miraç., & Shiraz, S. E. (2012). Bulanik AHP ile belediyelerin toplu taşıma araç seçimi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (40), 143-165.
Şirin, S. R. (2005). Socioeconomic status and academic achievement: A meta-analytic review of research. Review of educational research, 75(3), 417-453.
Taşkın, H., Üstün, Ö., & Deliktaş, D. (2013) Fuzzy mcdm approach for oral examınatıon ın erasmus student selection process. Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, (032), 21-40.
Turan, S., & Demirel, Ö. (2010). Öz-düzenleyici öğrenme becerilerinin akademik başarı ile ilişkisi: Hacettepe üniversitesi tıp fakültesi örneği. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 38(38), 279-291.
Troussas, C., Krouska, A., & Sgouropoulou, C. (2020). Collaboration and fuzzy-modeled personalization for mobile game-based learning in higher education. Computers & Education, 144, 103698.
Uysal, H. (2015). BÖTE öğrencilerinin akademik başarılarını etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve akademik başarı tahmin modelinin geliştirilmesi. Çanakkale 18 Mart Üniversitesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
Uysal, M. (2016). Bulanık mantık tabanlı dunn öğrenme stili modeli gerçekleştirimi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
Uysal, M., Mülayim, N., Özdemir, A., & Alaybeyoğlu, A. (2014-Şubat). Bulanık mantık tabanlı dunn öğrenme stili modelinin geliştirimi. 16. Akademik Bilişim Konferansı içinde (642-643. ss), Adnan Menderes Üniversitesi, Aydın, Türkiye.
Uzun, K. P. 2008. Mesleki ve teknik eğitim okullarında öğrencileri alana yöneltmede uzman sistem yaklaşımı. Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
Zadeh, L. A. (1965). Information and control. Fuzzy sets, 8(3), 338-353.
Zimmerman, B. J. (1990). Self-regulated learning and academic achievement: An overview. Educational psychologist, 25(1), 3-17.