Placing the Courses in Question Booklets with A* Algorithm in Central Exams

Öz

With the Covid-19 epidemic that turned into a global epidemic, interest in online journalism has increased as much. The quarantine process spent at home has meant the beginning of the golden age of new internet-based communication technologies. Now, there is the “phygital” process, which is the period in which the physical and the digital are combined. Many scientific data and opinions have brought into question the permanence of this period, which is called the “new normal”. This study focuses on the question of whether it’s possible to reproduce the news in the context of the concepts of “new normal” and “phygital” in the news about pandemic in the online journalism environment. This situation shows that it is important to review many headlines of the news from news value to content. For that reason, it’s seen that in the news in which daily cases are dealt with during the pandemic process, nothing other than the numbers flying in the air over time. This shows that over time information becomes meaningless, intricacy and the purpose of the news is lost. The fact that a news is embedded in patterns where only the daily number of cases are given rather than justified information causes the interest in the news to decrease over time. With this study, how the news about the pandemic is given on the daily most clicked news sites is evaluated through the macro structure in Van Dijk's discourse analysis model.

Anahtar Kelimeler

• Central Exam
• Open Education
• Heuristic Algorithm
• Question Booklet
• Exam Session
• A*

Merkezi Sınavlardaki Soru Kitapçıklarına A* Algoritması ile Derslerin Yerleştirilmesi

Öz

Bu çalışmanın amacı Açık Öğretim Fakülteleri için gerçekleştirilen sınavlarda kullanılan kitapçıklardaki ders tekrarlarını azaltarak, toplamda üretilen farklı kitapçık sayısını düşürmektir. Bu şekilde baskı maliyetlerini ve işlem karmaşıklığını azaltarak işlem süresini ve bu süreçteki olası hataların azaltılması hedeflenmektedir. Kitapçıklara dersler tanımlanırken, derslere ilişkin sınavların hangi oturumlarda yapılacağı bilgisi ile öğrenci ders alma bilgisi kullanılmaktadır. Diğer taraftan herhangi bir öğrencinin tüm derslerinin bir kitapçıkta bulunması ve bir kitapçıkta en fazla 15 ders bulunması kısıtlarına uyulmaktadır. Kitapçıklara ders ataması probleminin çözümü için A* algoritması kullanılmıştır. İlk kitapçığa ilk ders ataması yapılırken öğrenci ders alma bilgisi kullanılmış ve en fazla öğrenci tarafından alınan ders ilk kitapçığa yerleştirilmiştir. Kitapçıkta yer alacak diğer tüm derslerin seçiminde ise seçilecek dersle birlikte kitapçıktaki derslerden başka dersi kalmayan öğrenci sayısının maksimum olması hedeflenmiştir. Çalışma öncesi durumda, üç oturumda gerçekleştirilen sınavlar için 1. oturumda 18, 2. Oturumda 18 ve 3. Oturumda 8 olmak üzere toplamda 44 adet farklı kitapçık bulunmaktadır. Çalışma sonucunda ise toplamda 24 tür kitapçık üretilmiştir. Tekrar eden ders sayısı artmasına rağmen kitapçık sayısı nerdeyse yarı yarıya azaltılabilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Merkezi Sınav
• açıköğretim
• Sezgisel Algoritma
• Soru Kitapçığı
• Sınav Oturumu
• A yıldız

Kaynakça

1. Acar, M. F., & Şevkli, M. (2013). Sınav çizelgelemesi için matematiksel model yaklaşımı. Verimlilik Dergisi, 2013(1), pp.75-86.
2. Aksu, O. R. (2018). Gözetmen Atama Problemine Yönelik Karşılaştırmalı Bir Matematiksel Optimizasyon ve Genetik Algoritma Yaklaşımı: Bir Üniversite Uygulaması. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). İstanbul Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
3. Altıntaş, C. (2011). Sezgisel Algoritmalarla Sınav Çizelgeleme Problemi Çözümü. (Yayımlanmamış yüksek doktora tezi). SDÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
4. Altunay, H., & Tamer, E. R. E. N. (2016). Ders Programı Çizelgeleme Problemi için 0-1 Tamsayılı Programlama Modeli ve Bir Örnek Uygulama. Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, 21(2), pp. 473-488.
5. Aslan, E., Şimşek, T., & Karkacıer, A. (2017). A Binary Integer Programming Model for Exam Scheduling Problem with Several Departments. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 12(2), pp.169-175.
6. Aygün, S., and Akçay, M. 2015. “Matlab Paralel Hesaplama Aracı İle A* Algoritmasının Rota Planlama İçin Analizi”. Genç Mühendisler Sempozyumu. İstanbul.
7. Ayob, M., Hamdan, A. R., Abdullah, S., Othman, Z., Nazri, M. Z. A., Abd Razak, K., ... & Sabar, N. R. (2011). Intelligent Examination Timetabling Software. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 18, pp.600-608.
8. Bergmann, L. K., Fischer, K., & Zurheide, S. (2014). A Linear Mixed-İnteger Model for Realistic Examination Timetabling Problems. In Proceedings of the 10th International Conference on the Practice and Theory of Automated Timetabling. pp.82-101.

9. Blanks, L., Frakes, E., Hinnant, K., Samuel, S., & Dulin, J. (2020). An Optimization Approach to the Make-Up Final Exam Scheduling Problem with Unique Constraints.
10. Bulut F., and Ince İ.F. 2018. “Tam Sayı Programlamada Açgözlü ve Sezgisel Aramalar ile 0/1 Sırt Çantası Problemine Yeni Bir Bakış”, Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi (8:1), pp.89-98.
11. Ceylan, Z., Yüksel, A., Yıldız, A., & Şimşak, B. Sınav Çizelgeleme Problemi için Hedef Programlama Yaklaşımı ve Bir Uygulama. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12(2), pp.942-956.
12. Çoruhlu, A. (2007). Sınav personel çizelgeleme modeli. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Ankara.
13. Ibrahim, R., Amin, A. A. B., & Saringat, M. Z. (2020). The Z Specification for Exam Scheduling System (ESS) thru Genetic Algorithm. In 2020 International Conference on Computing and Information Technology (ICCIT-1441) (pp. 1-5).
14. Inam, R., 2009. “A* Algorithm for Multicore Graphics Processors”, Chalmers University of Technology, Master Thesis, Göteborg.
15. Kalaycı, C. B. (2008). Öğrenci başarısına odaklı sınav çizelgeleme modeli ve yazılım uygulaması. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Denizli.
16. Köçken, H. G., Özdemir, R., & Ahlatcioglu, M. (2014). Üniversite Ders Zaman Çizelgeleme Problemi için İkili Tamsayili Bir Model ve Bir Uygulama/A Binary Integer Programming Model for University Course Timetabling Problem and a Case Study. Istanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 43(1), pp. 28.
17. Leite, N., Fernandes, C. M., Melicio, F., & Rosa, A. C. (2018). A Cellular Memetic Algorithm for the Examination Timetabling Problem. Computers & Operations Research, 94, pp.118-138.
18. Liu, Q., Li, X., Gao, L., & Li, Y. (2020). A Modified Genetic Algorithm with New Encoding and Decoding Methods for Integrated Process Planning and Scheduling Problem. IEEE Transactions on Cybernetics.
19. Matçı, D. K. (2014). Sınav Görevli Atama Problemine Bir Çözüm Önerisi: Anadolu Üniversitesi Uygulaması. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi) Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.
20. Muklason, A., Parkes, A. J., Özcan, E., McCollum, B., & McMullan, P. (2017). Fairness in Examination Timetabling: Student Preferences and Extended Formulations. Applied Soft Computing, 55, pp.302-318.
21. Özçalıcı, M. (2017). Sınavlara Gözetmen Atama Probleminin Çözümü İçin Takas Bazlı Bir Algoritma Önerisi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakultesi Dergisi, 19(2), pp.492.
22. Seyfi, G. (2018). Metasezgisel Algoritmalar Kullanılarak Sınav Çizelgeleme. (Yayınlanmamış doktora tezi). Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
23. Sun, Y., Raghavan, U. N., Vaze, V., Hall, C. S., Doyle, P., Richard, S. S., & Wald, C. (2021). Stochastic programming for outpatient scheduling with flexible inpatient exam accommodation. Health Care Management Science, 1-22.
24. Temur, B. (2006). Investigating the Usability of Integer Programming for The Scheduling Process in an Educational Institute. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. İstanbul. Uçar, U., İşleyen, S., & Demir, Y. (2015). Üniversite Ders Çizelgeleme Probleminin Bulanık Ahp ve Çok Amaçli Karışık Tam Sayılı Matematiksel Modelle Çözümü. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 3(3), pp.513-523.
25. Varlı, E., Ergişi, B., & Eren, T. (2017). Nurse Scheduling Problem with Special Constraints: Goal Programming Approach. Erciyes Univ. Fac. Econ. Adm. Sci. J, pp.189-206.
26. Yu, Z. (2020). A new approach to examination scheduling with allowable constraints for post-secondary institutions using GRA+. (Doctoral dissertation). Laurentian University of Sudbury.
27. Zhu, H., Yu, Z., & Gningue, Y. (2020, October). Solving the Exam Scheduling Problem with GRA+. In 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) (pp. 1485-1490). IEEE.
28. Ziegler, J., Werling, M., and Schroder, J. 2008. “Navigating Car-Like Robots in Unstructured Environments Using an Obstacle Sensitive Cost Function”, IEEE Intelligent Vehicles Symposium, IEEE, pp. 787-791.