Evaluation of Level-1 Regions in Turkey in terms of Educational Indicators with Multi-Criteria Decision Making Methods

Year 2020, , 13 - 25, 31.01.2020

Korel İnanç Durmaz , Asli Çalış Cevriye Gencer

https://doi.org/10.17671/gazibtd.570775

Cited By: 4

Abstract

Education raises the living standard of individuals and societies. Before anything else, a country should provide quality education to its individuals to grow and develop. As a result of increased investment in education, significant improvements in education has been recorded in Turkey in recent years compared to the previous years. In all levels of education, the schooling ratio has increased and the number of students per teacher has decreased. In this study, it is aimed to the evaluation of Level-1 regions according to the Nomenclature of Territorial Units for Statistics (NUTS) in Turkey in terms of education indicators such as NET schooling ratio, number of students per division and number of students per teacher in primary, lower secondary and upper secondary schools with Multi-Criteria Decision-Making Methods (MCDM). Two different scenarios was used in the application. In the first scenario, Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis-2 (SMAA-2) method was used for the situation where the criteria weights are equal; in the second scenario, according to the opinions taken from the decision makers for the criteria, the alternatives were sorted with the Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) based SMAA-2 method, and the results were interpreted. In the application, weights of criteria for the SWARA based SMAA-2 method were calculated within the software and were included in the algorithm and by integrating a new plugin into the JSMAA software.

Keywords

Education, NUTS Level-1 Regions, JSMAA, SMAA-2, SWARA

Türkiye’deki Düzey-1 Bölgelerinin Eğitim Göstergeleri Açısından Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Abstract

Eğitim, bireylerin ve toplumların hayat standartlarını yükseltir. Bir ülkenin kalkınması ve gelişmesi için her şeyden önce bireylerine kaliteli bir eğitim sunması gerekmektedir. Türkiye’de son dönemlerde artan eğitim yatırımları neticesinde geçmiş yıllara kıyasla eğitimde önemli gelişmeler kaydedilmiştir. Eğitimin her kademesinde okullaşma oranı artmış, öğretmen başına düşen öğrenci sayısı ise azalmıştır. Bu çalışmada, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ile İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırması’na (İBBS) göre Türkiye’deki Düzey-1 bölgelerinin ilkokul, ortaokul ve lise kademelerinde net okullaşma oranları, şube ve öğretmen başına düşen öğrenci sayıları gibi eğitim göstergeleri açısından değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Uygulama iki farklı senaryo üzerinden gerçekleştirilmiştir. Birinci senaryoda kriter ağırlıklarının eşit olduğu durum için Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis-2 (SMAA-2) yöntemiyle; ikinci senaryoda ise kriterler için karar vericilerden alınan görüşler doğrultusunda Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) tabanlı SMAA-2 yöntemiyle alternatifler sıralanmış ve sonuçlar yorumlanmıştır. Uygulamada, JSMAA yazılımına yeni bir eklenti entegre edilerek SWARA tabanlı SMAA-2 yöntemi için kriter ağırlıklarının yazılım içinde hesaplanması ve algoritmaya dahil edilmesi sağlanmıştır.

Keywords

Eğitim, İBBS Düzey-1 Bölgeleri, JSMAA, SMAA-2, SWARA

References

• MEB, Millî Eğitim Bakanlığı hizmet içi eğitim faaliyetlerinin değerlendirilmesi, Ankara, 2006.
• Ş. Çalışkan, “Eğitimin Getirisi (Uşak İli Örneği)”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(2), 235-252, 2007.
• N. Öztürk, “İktisadi Kalkınmada Eğitimin Rolü”, Sosyoekonomi, 1, 27-44, 2005.
• A. Öztürk, S. Kalaycı, N. Korkmaz, “Türkiye’de Eğitim HHarcamalarının İktisadi Büyümeye Etkisi: Ekonometrik Bir Analiz”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 5(7), 17-29, 2017.
• MEB, Millî Eğitim İstatistikleri, Örgün Eğitim, Ankara, 2018.
• M. Ersoy, “Mermer Blokların AHP Destekli TOPSIS ve GİA Yöntemleri İile İSınıflandırılması”, Politeknik Dergisi, 22(2), 303-317, 2019.
• M. Alimardani, S. H. Zolfani, M. H. Aghdaie, J. Tamošaitienė, “A Novel Hybrid SWARA and VIKOR Methodology for Supplier Selection in An Agile Environment”, Technological and Economic Development of Economy, 19(3), 533-548, 2013.
• M. H. Aghdaie, S. H. Zolfani, E. K. Zavadskas, “Synergies of Data Mining and Multiple Attribute Decision Making”, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 110, 767-776, 2014.
• S. Akcan, M. A. Taş, “Green Supplier Evaluation with SWARA-TOPSIS Integrated Method to Reduce Ecological Risk Factors”, Environ. Monit. Assess., 191, 736-758, 2019.
• S. H. Zolfani, S.S.A. Banihashemi, “Personnel Selection Based on A Novel Model of Game Theory and MCDM Approaches”, 8th International Scientific Conference, Business and Management 2014, Vilnius Gediminas Technical University, Lithuania, 191-198, May 15-16, 2014.
• D. Stanujkic, B. Djordjevic, D. Karabasevic, “Selection of Candidates in the Process of Recruitment and Selection of Personnel”, Quaestus Multidisciplinary Research Journal, (July), 53-64, 2015.
• S. Shukla, P.K. Mishra, R. Jain, H.C. Yadav, “An Integrated Decision Making Approach for ERP System Selection Using SWARA and PROMETHEE Method”, Int. J. Intell. Enterp., 3(2), 120-147, 2016.
• E. Kızılkaya Aydoğan, M. Özmen, “The Stochastic VIKOR Method and Its Use in Reverse Logistic Option Selection Problem”, RAIRO Oper. Res., 51, 375-389, 2017.
• A. Çalış, İ. Keskin, C. Gencer, “AHP ve SMAA-2 Yöntemleri ile Mühendislik Alanında Bilimsel Araştırma Konularının Seçimi”, Savunma Bilimleri Dergisi, 15(1), 257-280, 2016.
• E. Kızılkaya Aydoğan, M. Özmen, “Stokastik Çok Kriterli Karar Vermede İki Yeni Yöntem: SMAA- GRİ İlişkisel Analiz ve SMAA-DEMATEL-GRİ İlişkisel Analiz”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 30(4), 627-640, 2015.
• K. İ. Durmaz, C. Gencer, “A New Method in Stochastic Multi-Criteria Decision Making: SWARA-SMAA-2 and An Application”, Journal Of Aeronautics And Space Technologies, 12(2), 129-135, 2019.
• G. H. Tzeng, C. H. Chiang, C. W. Li, “Evaluating Intertwined Effects in E-Learningi Programs: A Novel Hybrid MCDM Model Based on Factori Analysis and DEMATEL”, iExpert iSyst. iAppl., 32, 1028-1044, 2007.
• D. Y. Shee, Y. Wang, “Multi-Criteria Evaluation of the Web-Based E-Learning System: A Methodology Based on Learner Satisfaction and Its Applications”, Comput. iEduc., 50, 894-905, 2008.
• S. Datta, G. S. Beriha, B. Patnaik, S. S. Mahapatra, “Use of Compromise Ranking Method for Supervisor Selection: A Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Approach”, iInt. iJ. Voc. Tech. Educ. 1(1), 7-13, 2009.
• T. Altunok, Ö. Özpeynirci, Y. Kazançoğlu, R. Yılmaz, “Comparative Analysis of Multicriteria Decisioni Making Methods for Postgraduate Student Selection”, iEurasian iJ. iEduc. iRes., 40, 1-15, 2010.
• M. W. Mastalerz, “Electre Methodi for Choosing An E-Learning Platform”, VIth International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH), iUkraine, IEEE, 168-171, 20-23 April 2010.
• R. A. Carrasco, P. Villar, M. J. Hornos, E. Herrera-Viedma, “A Linguistic Multi-Criteria Decision Making Model Applied to the Integration of Education Questionnaires”, iInt. iJ. iComput. iInt. iSys., 4(5), 946-959, 2011.
• S. Pramanik, D. Mukhopadhyaya, “Grey Relational Analysis Based Intuitionistic Fuzzy Multi-Criteria Group Decision-Making Approach for Teacher Selection in Higher Education”, iInt. iJ. iComput. iAppl., 34, 21-29, 2011.
• M. L. Tseng, R. J. Lin, H. P. Chen, “Evaluating the Effectiveness of E-Learning System in Uncertainty”, iIndustrial iManagement & Data Systems, 111(6), 869-889, 2011.
• Y. A. Abalı, B. S. Kutlu, T. Eren, “Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri ile Bursiyer Seçimi: Bir Öğretim Kurumunda Uygulama”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26(3-4), 259-272, 2012.
• M. Soba, “Üniversite Öğrencilerinin Performanslarının Akademisyenler Tarafından Analitik Hiyerarşi Süreci ile Değerlendirilmesi (Uşak Üniversitesi Örneği)”, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 11(42), 368-381, 2012.
• H. Y. Wu, J. K. Chen, I. S. Chen, H. H. Zhuo, “Ranking Universities Based on Performance Evaluation by A Hybrid MCDM Model”, Measurement, 45(5), 856-880, 2012.
• E. Kurilovas, I. Zilinskiene, “New MCEQLS AHP Method for Evaluating Quality of İlearning Scenarios”, Technological and iEconomic iDevelopment of Economy, 19(1), 78-92, 2013.
• N. Ömürbek, M. Karaatlı, T. Yetim, “Analitik Hiyerarşi Sürecine Dayalı TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile Adım İÜniversitelerinin Değerlendirilmesi”, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, iDr. iMehmet iYILDIZ Özel Sayısı, 189-207, 2014.
• N. Heina, A. Kroenke, M. M. R. Júnior, “Professor Assessment Using Multi-Criteria Decision Analysis”, iProcedia iComputer iScience, 55, 539-548, 2015.
• S. Murat, H. Kazan, S. S. Coskun, “An Application for Measuringi Performance İQuality of Schools by Using the PROMETHEE Multi-Criteria Decision Making Method”, iProcedia iSoc. iBehav. iSci., 195, 729-738, 2015.
• T. Chang, H. Wang, “A Multi Criteria Group Decision-Making Model for Teacheri Evaluationi in Higher Education İBased on Cloud Model and Decision Tree”, Eurasia J. Math. Sci. iTechnol. iEduc., 12(5), 1243-1262, 2016.
• S. Upadhyay, N. Upadhyay, “A Multi-Criteriai Decision Framework to Measurei Spirituali Intelligence of İUniversity Teachers”, iProcedia Comput iSci., 91, 591-598, 2016.
• H. M. Arslan, A. Köse, İ. Durak, “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Eğitim Kurumları İKarar Problemlerinin Çözümü”, iElectronic iJournal of Vocational iColleges, 8(2), 27-34, 2018.
• V. Keršuliene, E. K. Zavadskas, Z. Turskis, “Selection of Rational Dispute Resolutioni Method by Applying New Step‐Wise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA)”, Journal of iBusiness iEconomics and Management, 11(2), 243-258, 2010.
• S. H. Zolfani, M. H. Aghdaie, A. Derakhti, E. K. Zavadskas, M. H. Morshed Varzandeh, “Decision Making on Business Issuesi with İForesight Perspective; An Application of New Hybrid MCDM Model in Shopping Mall Locating”, iExpert iSyst. Appl., 40(17), 7111-7121, 2013.
• A. Tuş Işık, E. Adalı, “A New Integrated Decision Making Approach Based on SWARA and OCRA Methods for the Hotel Selection İProblem”, International Journal of Advanced Operations Management, 8(2), 140-151, 2016.
• R. Lahdelma, P. Salminen, “SMAA-2: Stochasitc Multicriteria Acceptability Analysis for Group Decision Making”, Oper. iRes., 49(3), 444-454, 2001.
• D. Okul, C. Gencer, E. Kızılkaya Aydoğan, “A Method Based on SMAA-TOPSIS for iStochastic Multi-Criteria Decision Making and A Real-World Application”, iInt. iJ. iInf. iTech. Decis., 13, 957-978, 2014.
• T. Tervonen, “JSMAA: Open Source Software for SMAA Computations”, iInt. iJ. iSyst. iSci., 45(1), 69-81, 2014.