RANKING ALTERNATIVE ENERGY RESOURCES TECHNOLOGY PROGRAMS IN TURKEY BASED ON THE METHODS OF MULTI-CRITERIA DECISION MAKING ANALYSIS

Abstract

The diversity less among the Alternative Energy Resources Technology Programs (AERTPs) in Turkey makes giving the “proper” decision by high school senior students hard. Literature review exhibits that there exists a larger than expected necessity for a ranking system of the two-year programs in vocational schools in Turkey so as identifying two-year programs compared to others. In this strategic decision context, it is especially important for the students to make a suitable decision associated with their higher education. Therefore, this study focuses on developing a specific ranking system of two-year energy programs in Turkey. In order to classify the programs, most important decision criteria should be required. In this aspect, a survey is applied on a hundred high school senior students to recognize which multi-criteria for selection an energy program they pick. Thus, the survey makes this study is more applicable to build a foundation for a field based ranking system in Turkey. In this regard, a framework for ranking of AERTPs during the academic year of 2019 in Turkey is accomplished using three methods of Multi-Criteria Decision Making Analysis including Analytic Hierarchy Process (AHP), Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

Keywords

• Multi-Criteria Decision Making (MCDM) analysis
• higher education
• renewable energy
• university ranking

ÇOK-KRİTERLİ KARAR VERME ANALİZİ METOTLARINA DAYANARAK TÜRKİYE’DEKİ ALTERNATİF ENERJİ KAYNAKLARI TEKNOLOJİSİ PROGRAMLARININ SIRALANMASI

Abstract

Türkiye’deki Alternatif Enerji Kaynakları Teknoloji Programları (AERTP) arasında daha az çeşitlilik olması, lise son sınıf öğrencilerinin “uygun” karar vermelerini zorlaştırır. Literatür taraması, meslek yüksekokullarında değerlerine kıyasla iki-yıllık programları tanımlamak için ulusal bir sıralama sistemine beklentinin üzerinde bir ihtiyaç olduğunu göstermektedir. Bu stratejik karar bağlamında, öğrencilerin yüksek öğrenimleriyle ilgili uygun bir karar vermeleri özellikle önemlidir. Bu nedenle, bu çalışma, Türkiye'de iki yıllık enerji programlarının belirli bir sıralama sistemini geliştirmeye odaklanmaktadır. Programları sınıflandırmak için en önemli karar kriterlerini belirlemek bir gerekliliktir. Bu yönüyle, yüz adet öğrenci üzerinde, enerji programı seçimlerinde hangi kriterleri seçtiklerini tanımlanması için çok-kriterli bir anket uygulanmıştır. Dolayısıyla, anket bu çalışmayı belirli bir alan bazlı sıralama sistemi için bir temel oluşturmak adına daha uygulanabilir kılmaktadır. Bu bağlamda, 2019 akademik yılı boyunca Türkiye'deki Alternative Enerji Kaynakları Teknolojisi Programlarının, Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP), Temel Çok-Ölçütlü Derecelendirme Tekniği (SMART) ve İdeal Çözüme Benzerliğe GöreTercih Sıralama Tekniği (TOPSIS) olarak üç karar verme yöntemi kullanılarak sıralanması için bir çerçeve gerçekleştirilmiştir.

Keywords

• Çok-Kriterli Karar Verme (ÇKKV)
• yükseköğretim
• yenilenebilir enerji
• üniversite sıralama

References

1. Alma, B., Coşkun, E., & Övendireli, E. (2016). University ranking systems and proposal of a theoretical framework for ranking of Turkish universities: A case of management departments. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 235, 128-138. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.11.008
2. Dyer, J. S., Fishburn, P. C., Steuer, R. E., Wallenius, J., & Zionts, S. (1992). Multiple criteria decision making, multi attribute utility theory: The next ten years. Management science, 38(5), 645-654. https://doi.org/10.1287/mnsc.38.5.645
3. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu (EPDK), (2019, July). Elektrik piyasası sektör raporu listesi. https://www.epdk.org.tr/Detay/Icerik/3-0-23/elektrikaylik-sektor-raporlar
4. Haas, R., & Meixner, O. (2009, July). An illustrated guide to the Analytic Hierarcy Process [Lecture notes]. Institute of Marketing & Innovation, University of Natural Resources. https://eclass.aueb.gr/modules/
5. Jesensek, M. (2006). Why the rankings are important. Katedra (Maribor), 1(4), 6-7.
6. Karakaş, A. & Teber, A. (2019). Bayburt Üniversitesi/Alternatif Enerji Kaynakları Teknolojisi Programı’nın Türkiye sıralamasındaki yeri ve iyileştirme çalışmalarının etkisi. Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2(2), 176-182.
7. McClenney, K. M. (2004). Redefinning quality in community colleges: Focusing on good educational practice. Change: The Magazine of Higher Learning, 36(6), 16-21. https://doi.org/10.1080/00091380409604239
8. Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2003). Defuzzification within a multicriteria decision model. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 11(5), 635-652. https://doi.org/10.1142/S0218488503002387

9. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi Başkanlığı (OSYM). (2018, March). KPSS ön lisans değerlendirme raporu. https://www.osym.gov.tr/TR,15635/2018-kpss-on-lisans-degerlendirme-raporu.html
10. Python Software Foundation. (2019, July). Current release Python 3.7.4. https://www.python.org/
11. Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Servicessciences, 1(1), 83-98. https://doi.org/10.1504/IJSSci.2008.01759
12. Saaty, T. L., & Vargas, L. G. (2012). Models, methods, concepts & applications of the analytic hierarchy process. Springer Science & Business Media. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3597-6
13. Sakarya Üniversitesi Bilgi Sistemi (2019, July). Analytic hierarcy process (AHP). http://content.lms.sabis.sakarya.edu.tr/Uploads/49858/27314/week-10-ahp-analytical_hierarchy_process.pdf
14. Thakur, M. (2007). The impact of ranking systems on higher education and its stakeholders. Journal of Institutional Research, 13(1), 83-96.
15. Triantaphyllou, E. (2000). Multi-criteria decision making methods. In Multi-criteria decision making methods: A comparative study. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3157-6_2
16. Velasquez, M., & Hester, P. T. (2013). An analysis of multi-criteria decision making methods. International Journal of Operations Research, 10(2), 56-66.
17. Wang, Y. M., & Elhag, T. M. (2006). Fuzzy TOPSIS method based on alpha level sets with an application to bridge risk assessment. Expert systems with applications, 31(2), 309-319. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2005.09.040
18. Yükseköğretim Kurulu. (2019, July). Yükseköğretim program atlası. https://yokatlas.yok.gov.tr/