An International Comparison on Efficiency in Use of Educational Resources

Abstract

The Programme for International Student Assessment (PISA) was conducted first in 2003 and has been repeated in each following three-year period. The result of the programme is one of the most extensive indicators that is used in international comparison of students in terms of skills and knowledge, determination of direction of educational policy and in detection of weak and adequate aspects of educational systems. The program does not only aim to evaluate the performance of students in various fields but also gather data about factors affecting educational systems like human resources or background variables across countries. In this research, the authors aim to investigate the position of Turkey in relation to the OECD countries in terms of effective use of resources in the last three cycles of The Programme for International Student Assessment and the change of the efficiency rate in those cycles. The data of this study consist of student performance results in mathematics tests and four school questionnaire variables in the last three study cycles. It is detected that Turkey could not benefit from its resources efficiently in any cycle and the average efficiency rate is significantly below the OECD average. Another prominent finding of this research according to all three cycles is that Turkey should decrease the student/teacher ratio to be an efficient country member.

Keywords

• Data envelopment analysis,Efficiency,OECD,PISA,Resource

Eğitim Kaynaklarının Kullanım Etkinliği Üzerine Bir Uluslararası Karşılaştırma

Abstract

İlk olarak 2003 yılında uygulanan ve sonraki her üç yılda bir tekrarlanan Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) sonuçları öğrencilerin bilgi ve beceri düzeylerinin ülkeler arasında karşılaştırılmasında, eğitim politikalarının belirlenmesinde ve eğitim sistemlerinin güçlü ve zayıf yönlerinin ortaya konmasında kullanılan oldukça kapsamlı göstergelerdir. Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı’nda öğrencilerin farkı alanlara ilişkin performansları ölçülürken aynı zamanda katılımcı ülkelerin eğitimini etkileyen alt yapı ve insan kaynakları gibi birçok girdiye ait veri de toplanmaktadır.  Bu çalışmada, Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı’nın son üç dönemine göre Türkiye’nin, eğitim kaynaklarını etkin kullanımı bakımından Ekonomik Kalkınma ve İş birliği Örgütü (OECD) üyeleri içerisindeki konumu, etkinlik oranının yıllar içerisindeki değişimi veri zarflama analizi yardımı ile incelenmiştir. Ayrıca Türkiye’nin hangi girdilerde nasıl bir değişikliğe gitmesi gerektiği incelenmiştir. Araştırmada Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı’nın 2009, 2012 ve 2015 dönemlerine katılan OECD ülkelerinin öğrenci test sonuçları ve okul anketi verileri kullanılmıştır. Araştırma sonucunda, Türkiye’nin her üç dönemde de kaynaklarını etkin kullanamadığı ve etkin kullanma oranının genel OECD ortalamasının belirgin bir biçimde altında olduğu belirlenmiştir. Ayrıca Türkiye’nin etkinlik oranının 2015 uygulamasında oldukça düştüğü tespit edilmiştir. Her üç dönem için de Türkiye’nin öğrenci/öğretmen oranını düşürmesi gerektiği sonucuna ulaşılmıştır.

Keywords

• Kaynak,OECD,PISA,Veri zarflama,Verimlilik

References

1. Agasisti, T. (2013) The efficiency of Italian secondary schools and the potential role of competition: A data envelopment analysis using OECD-PISA 2006 data. Education Economics, 21(5), 520-544. doi: 10.1080/09645292.2010.511840
2. Aladağ, Z., Alkan, A., Güler, E. & Özdin, Y. (2018). Akademik birimlerin veri zarflama analizi ve promethee yöntemleri ile performans değerlendirmesi: Kocaeli üniversitesi örneği. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, 34 (1), 1-13. Retrieved from http://dergipark.gov.tr/erciyesfen/issue/37078/406003
3. Aydın, A., Selvitopu, A. & Kaya, M. (2018). Eğitime yapılan yatırımlar ve PISA 2015 sonuçları: Karşılaştırmalı bir inceleme. İlköğretim Online, 17(3), 1283-1301. doi:10.17051/ilkonline.2018.466346
4. Banker R. D., Charnes, A. & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.Bektaş, A. (2007). Ankara’daki özel liselerin etkinliğinin veri zarflama analizi ile ölçümü. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Gazi Üniversitesi, Ankara. http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden erişildi.
5. Berberoğlu, G. & Kalender, İ. (2005). Öğrenci başarısının yıllara, okul türlerine, bölgelere göre incelenmesi: ÖSS ve PISA analizi. Eğitim Bilimleri ve Uygulama, 4(7), 21-35.
6. Charnes, A., Cooper W.W. & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
7. Cuban, L. (2001). Oversold and underused: Computers in the classroom. Harvard University Press, Cambridge.
8. Çakmak, E. & Örkcü, H. (2016). Türkiye’deki illerin etkinliklerinin sosyo-ekonomik temel göstergelerle veri zarflama analizi kullanarak incelenmesi. Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6 (1), 30-48. http://dergipark.gov.tr/joiss/issue/30778/323570 adresinden erişildi.

9. Demir, A. & Bakırcı, F. (2004). OECD üyesi ülkelerin ekonomik etkinliklerinin veri zarflama analiziyle ölçümü, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 28(2), 109-132.
10. Demir, İ. & Depren, Ö. (2010). Assessing Turkey's secondary schools performance by different region in 2006. Procedia Social and Behavioral Sciences, 2, 2305–2309. doi: 10.1016/j.sbspro.2010.03.326
11. Demir, İ. , Depren, Ö. & Kılıç, S. (2014). Türkiye’de farklı bölgelerdeki ortaöğretim okullarının etkinliğinin veri zarflama analizi ile ölçülmesi. The International Journal of Research in Teacher Education, 1 (1), 52-64. http://dergipark.gov.tr/ijrte/issue/8554/106200 adresinden erişildi.
12. Döş, İ. & Atalmış, E . (2016). OECD verilerine göre pisa sınav sonuçlarının değerlendirilmesi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 16 (2), 432-450. doi:10.17240/aibuefd.2016.16.2-5000194936
13. Egalite, A. J. & Kisida, B. (2016) School size and student achievement: A longitudinal analysis. School Effectiveness and School Improvement, 27 (3), 406-417, doi: 10.1080/09243453.2016.1190385
14. Erpolat, S. (2011). Veri Zarflama Analizi. Evrim Yayınevi, İstanbul.
15. Gavurova, B., Kocisova, K., Belas, L. & Krajcik, V. (2017). Relative efficiency of government expenditure on secondary education. Journal of International Studies, 10(2), 329-343. doi:10.14254/2071-8330.2017/10-2/23
16. Karasar, N. (2014). Bilimsel araştırma yöntemi (26. Baskı.). Ankara: Nobel Yayınları.
17. Koc, N. & Celik, B. (2015). The impact of number of students per teacher on student achievement. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 177, 65-70. doi:10.1016/j.sbspro.2015.02.335)
18. Kyule A, Kangu M, Wambua, Mutinda B. & Kamau S. (2014). Strategizing on cost: Effect of part time lecturers on university education in Kenya. Prime Journal of Social Science, 3(2), 603-607.
19. Leszinske, E., Jolley, M. & Bryant, M. (2012). Contingent Faculty: Exploring Adjunct Assessment in Higher Education Environments. University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588-0360
20. Lorcu, F. & Acar-Bolat, B. (2015). Comparison of secondary education PISA results in european member states and Turkey via DEA and SEM. Journal of WEI Business and Economics, 4 (3), 7-17.
21. OECD (2012), "How Does Class Size Vary Around the World?", Education Indicators in Focus, No. 9, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/5k8x7gvpr9jc-en.
22. OECD (2016), PISA 2015 Results (Volume II): Policies and Practices for Successful Schools, PISA, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264267510-en.
23. OECD. (2017). PISA 2015 technical report. OECD Publishing.
24. http://www.oecd.org/pisa/sitedocument/PISA-2015-technical-report-final.pdf adresinden erişildi.Özkan-Aksu, E. & Temel-Gencer, C. (2018). Veri zarflama analizi ile OECD ülkelerinin çevre performansının incelenmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18, 191-206. doi: 10.18092/ulikidince.353933
25. Sarı, Z. (2015). Data envelopment analysis and an application. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Hacettepe Üniversitesi, Ankara. http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden erişildi.
26. Savaşçı, H. S. & Tomul, E. (2013). The relationship between educational resources of school and academic achievement. International Education Studies, 6(4), 114-123. doi:10.5539/ies.v6n4p114
27. Suiçmez, H. (2014). Verimlilik ve etkinlik terimleri (Tarihsel bakış). Mülkiye Dergisi, 26 (234), 169-183. http://dergipark.gov.tr/mulkiye/issue/234/510 adresinden erişildi
28. Taş, U. E., Arıcı, Ö., Ozarkan, H. B. & Özgürlük, B. (2016). Uluslararasi öğrenci̇ değerlendi̇rme programi PISA 2015 ulusal raporu. Ankara: Millî Eğitim Bakanlığı. http://odsgm.meb.gov.tr/test/analizler/docs/PISA/PISA2015_Ulusal_Rapor.pdf adresinden erişildi.
29. Thanassoulis, E., Portela, M. C. S. & Despić, O. (2008). Data envelopment analysis: the mathematical programming approach to efficiency analysis. In H. O. Fried, C. A. K. Lovell, & S. S. Schmidt (Eds.), The measurement of productive efficiency and productivity growth (pp. 251-420). New York, NY (US): Oxford University Press.
30. Thanassoulis, E., Portela, M.C. & Allen, R. (2004) Incorporating Value Judgments in DEA. In: Cooper W.W., Seiford L.M., Zhu J. (eds) Handbook on Data Envelopment Analysis. International Series in Operations Research & Management Science, vol 71. Springer, Boston, MA.
31. Truong, D. (2014). Cloud-Based Solutions for Supply Chain Management: a post- adoption study. Proceedings of ASBBS, 21 (1).
32. Yalçın, S. & Tavşancıl, E. (2014). Türk öğrencilerin pisa başarı düzeylerinin veri zarflama analizi ile yıllara göre karşılaştırılması. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 14(3), 947-968. doi: 10.12738/estp.2014.3.1748
33. Yuan, Y., Ying, Q. & Shan, M. (2016). Using DEA and CA Approaches for educational production efficiency: Evidence from Shanghai PISA Measurement. International Journal of Simulation Systems, Science & Technology, 17(44).
34. Yorulmaz, Y., Çolak, İ., & Ekinci, C. (2017). An evaluation of PISA 2015 achievements of OECD countries within income distribution and education expenditures. Turkish Journal of Education, 6 (4), 169-185. doi: 10.19128/turje.329755