Üniversiteler İçin Haftalık Ders Programı Hazırlama Yazılımı

Üniversitelerin tüm akademik birimlerinde (bölüm, anabilim dalı ve programlarda) her dönem açılmadan önce rutin olarak haftalık ders programı hazırlanmaktadır. Bu işlem, çok sayıda yazışma ve görüşme gerektirdiği ve bazı derslerde farklı birimlerdeki öğretim elemanlarından destek alındığı için oldukça zaman alan ve karmaşık bir işlemdir. Çünkü farklı birimlerden destek olarak görevlendirilen öğretim elemanlarının programlarını belirlemek için bu öğretim elemanlarının diğer birimlerde vereceği derslerin gün ve saatlerini de bilmek gerekir. Ancak çoğu zaman her birim aynı anda ders programı yapmaya başladığı için, bu mümkün olamamaktadır. Bu çalışmada da amaç, üniversitelerdeki haftalık ders planlarının hazırlanmasında ortaya çıkan bu problemlerin çözümünü kolaylaştıracak bir program geliştirmektir. Bunun için çok kullanıcılı bir veri tabanı üzerinde, sürüklebırak teknolojisi kullanılarak çalışan HDP (Haftalık Ders Programı) isimli bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılımın pilot çalışması Celal Bayar Üniversitesi Eğitim Fakültesi'nde yapılmıştır. HDP programı sayesinde her birim kendisine ait haftalık ders programını, birim dışından görevlendirilen öğretim elemanlarının ders programlarını da görerek yapmaktadır. Geliştirilen yazılımın alt yapısı, öğretim elemanı, derslik ya da şube çakışmasına izin vermediği gibi şube birleştirme ve şubeyi gruplara bölme işlemlerini de yapabilmekte ve gerekli tüm raporları da üretebilmektedir. Program sayesinde haftalık ders programı hazırlama işlemi oldukça kısa bir sürede yapılabilmektedir.

Software for preparation of weekly course schedule for universities

In all academic units of a University (departments, disciplines and programs) weekly courses are prepared as a routine before each semester starts. This is very complex and time consuming job and requires a lot of paperwork and discussions due to assignment of many lecturers from various other units. These lecturers may have classes in some other units. Therefore, the schedules of these lecturers should be known. However, each unit starts planning the courses at the same time which makes impossible to know the schedules. The aim of this study is to prepare a software which will ease the preparation of weekly schedules. Thus, a software named HDP has been developed on a multiuser database by using drag-and-drop technology. The developed software's pilot study was conducted in Celal Bayar University, Faculty of Education. With the help of the software, every unit is able to prepare its own schedule by considering the schedules of the lecturers assigned from other units. The developed software infrastructure doesn’t allow overlapping on the schedule of lecturers, classrooms or branches. Moreover, it enables to combine the branches, divide them into sub-branches and also create all necessary reports about them. Thus, with the help of this program, weekly course schedule can be prepared in a very short time

___

  • Atanak, M. M., Fatih, O. H. 2005. Genetik algoritmalarla ders programı hazırlama otomasyonu
  • Sempozyumu, 11-12 Kasım, Denizli, 237- 240. III.
  • Otomasyon Bakır, M. A., Aksop, C. 2008. A 0-1 integer programming approach to a university timetabling problem. Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, 37, 41-55.
  • Beligiannisa, G., Moschopoulos, C. N., Kaperonis, G. P., Likothanassis, S. D. 2008. Applying evolutionary computation to the school timetabling problem: The Greek case. Computers & Operations Research, 35(4), 1265-1280.
  • Causmaecker, P. D., Demeester, P., Berghe, G. V. 2009. A decomposed metaheuristic approach
  • timetbling problem. European Journal of Operational Research, 195, 307-318.
  • Çayıroğlu, İ., Dizdar, E. N. 2006. Uzman sistem destekli on-line ders yerleştirme sistemi. Teknoloji, 9(4), 283-293.
  • Dasgupta, P., Khazanchi, D. 2005. Adaptive Decision Support for Academic Course Scheduling
  • Agents. International Journal of Technology in Teaching and Learning, 1(2), 63-89.
  • Daskalaki, S., Birbas, T. 2005. Efficient solutions for a university timetabling problem through integer programming. European Journal of Operational Research, 160, 106-120.
  • Daskalaki, S., Birbas, T., Housos, E. 2004. An integer programming formulation for a case study in university
  • timetabling. Engineering Applications
  • of Dimopoulou, M., Miliotis, P. 2004. An automated university course timetabling system
  • environment A case study. European Journal of Operational Research, 153, 136-147.
  • Fernandes, C., Caldeira, J. P., Melicio, F., Rosa, A. C. 1999. High School Weekly Timetabling by Evolutionary Algorithms. SAC '99 Proceedings of the 1999 ACM symposium on Applied computing, 28 Şubat - 2 Mart, San Antonio, TX, USA, 344-350.
  • Harmanşah, C., Seylan, N., Sözeri, V., Önal, A. 2011. Web Tabanlı Derslik Yerleştirme Sistemi. XVI. Türkiye'de İnternet Konferansı Inet-tr'11, 30 Kasım - 2 Aralık, İzmir.
  • Head, C., Shaban, S. 2007. A heuristic approach to simultaneous course/student timetabling. Computers and Operations Research, 34(4), 919-933.
  • Jat, S. N., Yang, S. 2009. A Guided Search Genetic Algorithm for the University Course Timetabling
  • Multidisciplinary International Scheduling Conference:
  • (MISTA 2009), 12 Ağustos, Dublin, Ireland, 180-191. The 4th Theory and
  • Applications Kohshori, M. S., Abade, M. S. 2012. Hybrid Genetic Algorithms for University Course Timetabling. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, 9(2), 446-455.
  • Lee, J., Ma, S., Lai, L., F., Husueh, N., L., Fanjiang., Y. 2005. University Timetabling through Conceptual Modeling. International Journal of Intelligent Systems, 20, 1137- 1160.
  • MirHassani, S. A. 2006. A computational approach to enhancing course timetabling with
  • Mathematics and Computation 175, 814-822. Applied Wang, C., Wang, S., Wang, T. 2010. Research of University timetable problem based on genetic algorithm. IEEE, 4-6 Aralık, Hangzhou, China, 5294-5297.