Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

An International Comparison on Efficiency in Use of Educational Resources

Yıl 2019, Cilt: 15 Sayı: 2, 153 - 170, 29.06.2019
https://doi.org/10.17244/eku.478617

Öz

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.

Kaynakça

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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.
  • 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.
  • Charnes, A., Cooper W.W. & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
  • Cuban, L. (2001). Oversold and underused: Computers in the classroom. Harvard University Press, Cambridge.
  • 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.
  • 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.
  • 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
  • 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.
  • 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
  • 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
  • Erpolat, S. (2011). Veri Zarflama Analizi. Evrim Yayınevi, İstanbul.
  • 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
  • Karasar, N. (2014). Bilimsel araştırma yöntemi (26. Baskı.). Ankara: Nobel Yayınları.
  • 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)
  • 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.
  • Leszinske, E., Jolley, M. & Bryant, M. (2012). Contingent Faculty: Exploring Adjunct Assessment in Higher Education Environments. University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588-0360
  • 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.
  • 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.
  • OECD (2016), PISA 2015 Results (Volume II): Policies and Practices for Successful Schools, PISA, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264267510-en.
  • OECD. (2017). PISA 2015 technical report. OECD Publishing.
  • 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
  • Sarı, Z. (2015). Data envelopment analysis and an application. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Hacettepe Üniversitesi, Ankara. http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden erişildi.
  • 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
  • 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
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • Truong, D. (2014). Cloud-Based Solutions for Supply Chain Management: a post- adoption study. Proceedings of ASBBS, 21 (1).
  • 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
  • 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).
  • 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

Eğitim Kaynaklarının Kullanım Etkinliği Üzerine Bir Uluslararası Karşılaştırma

Yıl 2019, Cilt: 15 Sayı: 2, 153 - 170, 29.06.2019
https://doi.org/10.17244/eku.478617

Öz

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.

Kaynakça

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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.
  • 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.
  • Charnes, A., Cooper W.W. & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
  • Cuban, L. (2001). Oversold and underused: Computers in the classroom. Harvard University Press, Cambridge.
  • 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.
  • 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.
  • 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
  • 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.
  • 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
  • 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
  • Erpolat, S. (2011). Veri Zarflama Analizi. Evrim Yayınevi, İstanbul.
  • 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
  • Karasar, N. (2014). Bilimsel araştırma yöntemi (26. Baskı.). Ankara: Nobel Yayınları.
  • 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)
  • 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.
  • Leszinske, E., Jolley, M. & Bryant, M. (2012). Contingent Faculty: Exploring Adjunct Assessment in Higher Education Environments. University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588-0360
  • 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.
  • 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.
  • OECD (2016), PISA 2015 Results (Volume II): Policies and Practices for Successful Schools, PISA, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264267510-en.
  • OECD. (2017). PISA 2015 technical report. OECD Publishing.
  • 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
  • Sarı, Z. (2015). Data envelopment analysis and an application. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Hacettepe Üniversitesi, Ankara. http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden erişildi.
  • 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
  • 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
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • Truong, D. (2014). Cloud-Based Solutions for Supply Chain Management: a post- adoption study. Proceedings of ASBBS, 21 (1).
  • 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
  • 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).
  • 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
Toplam 34 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Eğitim Üzerine Çalışmalar
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Başak Erdem-kara Bu kişi benim 0000-0003-3066-2892

Osman Tat 0000-0003-2950-9647

Yayımlanma Tarihi 29 Haziran 2019
Gönderilme Tarihi 5 Kasım 2018
Yayımlandığı Sayı Yıl 2019 Cilt: 15 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Erdem-kara, B., & Tat, O. (2019). Eğitim Kaynaklarının Kullanım Etkinliği Üzerine Bir Uluslararası Karşılaştırma. Eğitimde Kuram Ve Uygulama, 15(2), 153-170. https://doi.org/10.17244/eku.478617