Abstract

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.

Keywords

• Fuzzy Logic
• Education
• Content Analysis

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

Abstract

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 imkan tanır. Böylelikle klasik mantık ile matematiksel olarak ifade edilemeyen bilgilerin formüle edilmesine imkan 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 örneklere rastlanmaktadır. Bu örneklere toplu bir bakış atmak, 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 kullanıldığı görülmüştür. Bulanık mantığın klasik mantığa göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

Keywords

• Bulanık mantık
• Eğitim
• İçerik Analizi

References

1. Akkaş, E. 2018. “Farklı Sınıf Düzeyindeki Lise Öğrencileri Arasında Bulanık Ahp Yöntemi Uygulanarak Üniversite Seçim Kriterlerinin Karşılaştırmalı Analizi”. Marmara Üniversitesi, Endüstri Mühendislliği,Yüksek Lisans Tezi.
2. Aksaraylı, M. vd. 2018. “Bulanık Kapsamlı Değerleme Yöntemi İle Mesleki Yeterliliklerine Göre Ekonometri Bölümlerinin Başarılarının Ölçümü”. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi.
3. Alptekin, Nesrin, ve Gözde Yeşilaydın. 2015. “OECD Ülkelerinin Sağlık Göstergelerine Göre Bulanık Kümeleme Analizi İle Sınıflandırılması”. İşletme Araştırmaları Dergisi.
4. Alptekin, O. 2011. “Görme Engelliler İçin Zeki Öğretim Sistemi Tasarımı”. Beykent Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim dalı, Yüksek Lisans Tezi.
5. Amrai, Kourosh, Shahrzad Elahi Motlagh, Hamzeh Azizi Zalani, ve Hadi Parhon. 2011. “The relationship between academic motivation and academic achievement students”. Içinde Procedia - Social and Behavioral Sciences.
6. Ardıç, K., & Polatcı, S. (2008). Tükenmişlik sendromu akademisyenler üzerinde bir uygulama (GOÜ Örneği). Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 69-96.
7. Arı, E. 2009. “Bulanık Mantık Tabanlı Meslek Yönlendirme”. Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
8. Arslan, M. 2019. “Öğretmen Performanslarının Bulanık Mantık Yöntemi İle Değerlendirilmesi”. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Anabilim Dalı,Yüksek Lisans Tezi.

9. Ayca, CEBİ, ve KARAL Hasan. 2017. “An application of fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) for evaluating students project”. Educational Research and Reviews 12(3): 120–32.
10. Bakanay, Didem. 2009. “Mikro öğretimde performansın bulanık mantık yöntemiyle değerlendirilmesi”.
11. 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.
12. Balkır, Z. Gönül, Umit Alnıaçık, ve Eylem Apaydın. 2011. “Fuzzy logic in legal education”. Turkish Online Journal of Distance Education 12(2): 60–69.
13. Balkıs, M., Duru, E., Buluş, M., & Duru, S. (2006). Üniversite ögrencilerinde akademik erteleme eğiliminin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi.
14. Baykal, N., & Beyan, T. (2004). Bulanık mantık ilke ve temelleri. Bıçaklar Kitabevi.
15. 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.
16. Demirçelik, Ç. 2010. “Bulanık Sınav Sistemleri”. Gaziosmanpaşa üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Matematik Anabiilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi 9(1): 76–99.
17. Doğanalp, B. 2016. “Bulanık Çok-Kriterli Karar Verme İle Öğretim Üyesi Değerleme Çalışması”. Kastamonu Üniversitesi , İktisadi ve İDari Bilimler Fakültesi Dergisi 12.
18. Ergene, V. Ç. 2019. “Bulanık Mantık Tabanlı Gregorc Öğrenme Stili Modeli Gerçekleştirimi”. Manisa Celal Bayar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
19. Ertuğrul, İ. 2006. “Akademik Performans Değerlendirmede Bulanık Mantık Yaklaşımı”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 20(1): 155–76.
20. Gündüzalp, S. 2016. “Üniversitelerde Yetenek Yönetimi Kapsamında Yetenek Havuzu Oluşturmaya Yönelik Bir Model Önerisi”. Fırat Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi.
21. Güner, Necdet, ve Emre Çomak. 2014. “Lise Öğrencilerinin Matematik Dersine Yönelik Tutumlarının Bulanık Mantık Yöntemi İle İncelenmesi”. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 20(5): 189–96.
22. Güven, Gökhan, ve Yusuf Sülün. 2012. “Bilgisayar destekli öğretimin 8. sınıf fen ve teknoloji dersindeki akademik başarıya ve öğrencilerin derse karşı tutumlarına etkisi”. Türk Fen Eği̇ti̇mi Dergi̇si̇.
23. İsmail, Doç, ve H Altaş. 1999. “Bulanık Mantık : Bulanıklılık Kavramı”. Bilesim yayıncılık A.Ş.
24. 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 84: 487–92. http://ir.obihiro.ac.jp/dspace/handle/10322/3933.
25. Karakış, E. 2018. “Bulanik Ahs Ve Bulanik MooraYöntemler ile Okul Öncesi Eğitimi Hizmet Kalitesi Değerlendirmesi Ve Anaokul Seçimi”. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 19(2): 184–98.
26. Kazançoǧlu, Yiǧit, ve Murat Aksoy. 2011. “A fuzzy logic-based quality function deployment for selection of e-learning provider”. Turkish Online Journal of Educational Technology.
27. KILIÇ, İsmail, ve Ayhan MORALAR. 2015. “Fen Eğitiminde Probleme Dayalı Öğrenme Yaklaşımının Akademik Başarı ve Motivasyona Etkisi”. Pegem Eğitim ve Öğretim Dergisi.
28. Kuşçu, D. 2007. “Karar verme süreçleri̇nde bulanık mantık yaklaşımı”. Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, Yüsek Lisans Tezi.
29. Namlı, N. A. 2016. “Bulanık Mantık İle Belirlenmiş Çoklu Zeka Alanlarına Göre Düzenlenmiş Öğrenme Ortamlarının Öğrencilerin Akademik Başarılarına Etkisi”. Çukurova Üniversitesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
30. Öcal, A. 2015. “Belirtisiz Mantıktan Yararlanılarak Ortaöğretim Matematik Öğretmenliği Öğrencilerinin Öğretmenlik Uygulaması Başarılarının Değerlendirilmesi Evaluatıon”. Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
31. Öcal, Ö. 2016. “Uyarlamalı Zeki Öğretim Sisteminde Bulanık Mantık Yaklaşımı İle Öğrenci Modelleme”. Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
32. 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.
33. Özdemir, Ali, Aysegul Alaybeyoglu, ve Kadriye Filiz Balbal. 2019. “Bulanık Mantığın Eğitim Alanındaki Uygulamaları”. Bilim Eğitim Sanat ve Teknoloji Dergisi.
34. Ozdemir, Oğuzhan. 2009. “Bulanık Mantık ile Belirlenmiş Öğrenme Stillerine Dayalı Öğrenme Ortamlarının Öğrencilerin Başarı ve Tutumlarına Etkisi”. Fırat Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eğitim Programları ve Öğretim Ana Bilim Dalı, Doktora Tezi
35. Rahemi, Jamileh. 2007. “Self-Efficacy in English and Iranian Senior High School Students Majoring in Humanities”. Novitas-ROYAL.
36. Semerci, Çetin. 2004. “13 - The Influence of Fuzzy Logic Theory on Students’ Achievement”. The Turkish Online Journal of Educational Technology 3(2): 1303–6521. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1101887.pdf.
37. Şen, Zekai. 2001. “Bulanık mantık ve modelleme ilkeleri”. Bilge Kültür Sanat, İstanbul.
38. Serel Arslan, Selen vd. 2018. “Genç Bireylerde Fiziksel Aktivitenin Akademik Başarı ve Depresyon Üzerine Etkisi”. Ergoterapi ve Rehabilitasyon Dergisi.
39. Şevki, IŞIKLI. 2008. “Bulanık Mantık Ve Bulanık Teknolojiler”. Araştırma Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Felsefe Bölümü Dergisi (Yayınlanmıyor).
40. Sirin, Selcuk R. 2005. “Socioeconomic status and academic achievement: A meta-analytic review of research”. Review of Educational Research.
41. Sıramkaya, E. 2019. “Veri Madenciliğinde Bulanık Mantık Uygulaması”. Journal of Chemical Information and Modeling 53(9): 1689–99.
42. Taşkın, H., Ö. Üstün, ve D. Deliktaş. 2013. “Fuzzy MCDM Approach For Oral Examination In Erasmus Student Selection Process”. Dumlupınar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi: 21–41.
43. Turan, Sevgi, ve Özcan Demirel. 2010. “Öz-Düzenleyici Öğrenme Becerilerinin Akademik Başarı İle İlişkisi: Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Örneği * The Relatıonshıp Between Self-Regulated Learnıng Skılls And Achıevement: A Case From Hacettepe Unıversıty Medıcal School”. Journal of Education).
44. 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 10(1): 1–14. http://dx.doi.org/10.3923/ijss.2016.1.8%0Ahttp://dx.doi.org/10.3923/ijss.2015.142.152.
45. Uysal, M. 2016. “Bulanık Mantık Tabanlı Dunn Öğrenme Stili Modeli Gerçekleştirimi”. Manisa Celal Bayar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
46. Uysal, Muhammet, Mülayim Naciye, Ali Özdemir, ve Ayşegül Alaybeyoğlu. 2014. “Bulanık Mantık Tabanlı Dunn Öğrenme Stili Modelinin Geliştirimi”.
47. Uzun, K. P. 2008. Mesleki ve Teknik Eğitim Okullarında Öğrencileri Alana Yöneltmede Uzman Sistem Yaklaşımı.
48. Yıldız, Osman, Abdullah Bal, ve Sevinç Gülseçen. 2013. “Improved fuzzy modelling to predict the academic performance of distance education students”. International Review of Research in Open and Distance Learning.
49. Zadeh, L. A. 1965. “Fuzzy Sets”. Journal of Plant Pathology 90(1): 103–7.
50. MERT, Z. G., & YILMAZ, S. (2009). Kocaeli mahalleleri donatı yeterliliğinin bulanık mantık yaklaşımı ile değerlendirilmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 22(3), 167-183.
51. Zimmerman, Barry J. 1990. “Self-Regulated Learning and Academic Achievement: An Overview”. Educational Psychologist.