TÜRKİYE VE AB ÜLKELERİNİN EĞİTİM KRİTERLERİ AÇISINDAN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KIYASLANMASI

Yıl 2025, Cilt: 14 Sayı: 2, 68 - 107, 31.12.2025

Ebru Gündoğan , Nilsen Kundakcı

Öz

Bu çalışmada, Türkiye ile AB ülkelerinin eğitim kriterleri yönünden karşılaştırmalı çözümlemesini yapmak ve öneriler getirmek amaçlanmaktadır. Bu amaçla Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden yararlanılarak Türkiye ve AB ülkelerinin eğitim verilerinin karşılaştırılması yapılmış, ülkelerin sıralamasına ulaşılmıştır. Kriter ağılıklarının hesaplanmasında objektif yöntemlerden Entropi yöntemi kullanılmış, ülkeler arası sıralamaların belirlenmesinde ise TOPSIS ve COPRAS yöntemlerinden yararlanılmıştır. Çalışmanın bulguları doğrultusunda, AB ülkelerinin eğitim performansının Türkiye’ye göre daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Bu doğrultuda, Türkiye'nin eğitim politikalarını gözden geçirmesi ve iyileştirmeler yapması gerektiği belirtilmiştir. Erken çocukluk eğitimine katılımın artırılması, eğitimde kaliteye önem verilmesi ve gençlerin eğitim ve istihdam süreçlerine daha etkin katılımının sağlanması gibi konularda stratejik adımların atılması gerektiği vurgulanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) , Entropi , TOPSIS , COPRAS , Eğitim kriterleri

COMPARISON OF TURKEY AND EU COUNTRIES IN TERMS OF EDUCATION CRITERIA USING MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING METHODS

Öz

This study aims to conduct a comparative analysis of Turkey and EU countries in terms of education criteria and to make recommendations. To this end, Turkey and EU countries' education data were compared using Multi-Criteria Decision Making methods, and a ranking of countries was obtained. The Entropy method, an objective method, was used to calculate the criterion weights, while the TOPSIS and COPRAS methods were used to determine the rankings between countries. The findings of the study revealed that the educational performance of EU countries is higher than that of Turkey. Accordingly, it was stated that Turkey needs to review its education policies and make improvements. It was emphasized that strategic steps should be taken in areas such as increasing participation in early childhood education, prioritizing quality in education, and ensuring more effective participation of young people in education and employment processes.

Anahtar Kelimeler

Multi-Criteria Decision Making (MCDM) , Entropy , TOPSIS , COPRAS , education indicators

Kaynakça

• Adıgüzel Mercangöz, B., Yıldırım, B. F. ve Kuzu Yıldırım, S. (2020). Time period based COPRAS-G method: application on the Logistics Performance Index. LogForum, 16(2), 239-250.
• Alinezhad, A. ve Khalili, J. (2019). New methods and applications in multiple attribute decision making (MADM) (Vol. 277, pp. 199-203). Cham: Springer.
• Amoozad Mahdiraji, H., Arzaghi, S., Stauskis, G. ve Zavadskas, E. K. (2018). A hybrid fuzzy BWM-COPRAS method for analyzing key factors of sustainable architecture. Sustainability, 10(5), 1626.
• Bakhouyi, A., Dehbi, R. ve Talea, M. (2016, December). Multiple criteria comparative evaluation on the interoperability of LMS by applying COPRAS method. In 2016 Future Technologies Conference (FTC) (pp. 361-366). IEEE.
• Behzadian, M., Otaghsara, S. K., Yazdani, M. ve Ignatius, J. (2012). A state-of-the-art survey of TOPSIS applications, Expert Systems with Applications, 39(17): 13051–13069.
• Chakraborty, S. (2022). TOPSIS and Modified TOPSIS: A comparative analysis. Decision Analytics Journal, 2, 100021.
• Chamodrakas, I., Martakos, D. (2011). A utility-based fuzzy TOPSIS method for energy efficient network selection in heterogeneous wireless networks. Applied Soft Computing, 11(4), 3734-3743.
• Chen, S. Z., Wang, X. J. ve Zhao, X. J. (2008). An attribute recognition model based on entropy weight for evaluating the quality of groundwater sources. Journal of china university of mining and technology, 18(1), 72-75.
• Chen, SJ., Hwang, CL. (1992). Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods. In: Fuzzy Multiple Attribute Decision Making. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, vol 375. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-46768-4_5
• Chou, T. Y., Chen, Y. T. (2020). Applying fuzzy AHP and TOPSIS method to identify key organizational capabilities. Mathematics, 8(5), 836.
• Chu, T. C., Le, T. H. P. (2022). Evaluating and selecting agricultural insurance packages through an AHP-based fuzzy TOPSIS Method. Soft computing, 26(15), 7339-7354.
• Çakır, S., Perçin, S. (2013). AB ülkelerinde bütünleşik entropi ağırlık-TOPSIS yöntemiyle Ar-Ge performansının ölçülmesi, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1): 77–95.
• Darko, A. P., Liang, D. (2020). An extended COPRAS method for multiattribute group decision making based on dual hesitant fuzzy Maclaurin symmetric mean. International Journal of Intelligent Systems, 35(6), 1021-1068.
• Dhiman, H. S., Deb, D. 2020. Fuzzy TOPSIS and fuzzy COPRAS based multi-criteria decision making for hybrid wind farms, Energy, 202: 117755.
• Field, J. (2000). Lifelong learning and the new educational order. Trentham Books, Ltd., United Kingdom.
• Garg, R., Jain, D. (2017). Fuzzy multi-attribute decision making evaluation of e-learning websites using FAHP, COPRAS, VIKOR, WDBA. Decision Science Letters, 6(4), 351-364.
• Garg, R., Kumar, R. ve Garg, S. (2018). MADM-based parametric selection and ranking of e-learning websites using fuzzy COPRAS, IEEE Transactions on Education, 62(1): 11–18.
• Genç, T., Masca, M. TOPSIS ve PROMETHEE Yöntemleri ile Elde Edilen Üstünlük Sıralamalarının Bir Uygulama Üzerinden Karşılaştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(2), 539-567.
• Han, F., Alkhawaji, R. N. ve Shafieezadeh, M. M. (2025). Evaluating sustainable water management strategies using TOPSIS and fuzzy TOPSIS methods. Applied Water Science, 15(1), 4.
• Hwang, C.-L., Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications. Springer Verlag, Berlin.
• Kablan, Ü. A., Erdoğan, Ü. S. (2021). Mülkiyetine Göre Bankaların Finansal Performanslarının COPRAS Yöntemi İle Analizi: 1980-2018 Yılları Arası Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Financial Analysis/Mali Çözüm Dergisi, 30(163).
• Karabulut, K., Ersungur, Ş. M. ve Polat, Ö. (2008). Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin Ekonomik Performanslarının Karşılaştırılması: Veri Zarflama Analizi, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(1): 1–11.
• Karahan, M., Çetintaş, F. ve Karahan, M. S. (2020, September). Turkey and some EU Countries’ economic performance analysis with multi-criteria decision making methods: promethee GAIA application. In The International Symposium For Production Research (pp. 584-597). Cham: Springer International Publishing.
• Kaya, P., Cetin, E. I. ve Kuruüzüm, A. (2011). Çok Kriterli Karar Verme ile Avrupa Birliği ve Aday Ülkelerin Yaşam Kalitesinin Analizi. Istanbul University Econometrics and Statistics e-Journal, (13), 80-94.
• Keshavarz Ghorabaee, M., Amiri, M., Salehi Sadaghiani, J. ve Hassani Goodarzi, G. (2014). Multiple criteria group decision-making for supplier selection based on COPRAS method with interval type-2 fuzzy sets. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 75(5), 1115-1130.
• Kete, H. ve Karasaç, F. (2022). Covid-19 sürecinde Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye’nin ekonomik performanslarının COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi. İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi, 9(2), 373-395.
• Khan, S., Singh, R. ve Kirti. (2022). Critical factors for blockchain technology implementation: A supply chain perspective. Journal of Industrial Integration and Management, 7(04), 479-492.
• Kumar, A., Sah, B., Singh, A. R., Deng, Y., He, X., Kumar, P. ve Bansal, R. C. (2017). A review of multi criteria decision making (MCDM) towards sustainable renewable energy development. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 69, 596-609.
• Kumari, R., Mishra, A. R. (2020). Multi-criteria COPRAS method based on parametric measures for intuitionistic fuzzy sets: application of green supplier selection. Iranian journal of science and technology, Transactions of Electrical Engineering, 44(4), 1645-1662.
• Kundakcı, N., Tuş Işık, A. (2016). Integration of MACBETH and COPRAS methods to select air compressor for a textile company. Decision Science Letters. 5, 381–394
• Kustiyahningsih, Y., Aini, I. Q. (2020, October). Integration of FAHP and COPRAS method for new student admission decision making. In 2020 Third International Conference on Vocational Education and Electrical Engineering (ICVEE) (pp. 1-6). IEEE.
• Lawn, M., Grek, S. (2012, May). Europeanizing education: Governing a new policy space. Symposium Books Ltd.
• Li, X., Wang, K., Liu, L., Xin, J., Yang, H. ve Gao, C. (2011). Application of the entropy weight and TOPSIS method in safety evaluation of coal mines. Procedia engineering, 26, 2085-2091.
• Mishra, A. R., Rani, P. ve Pardasani, K. R. (2019). Multiple-criteria decision-making for service quality selection based on Shapley COPRAS method under hesitant fuzzy sets. Granular Computing, 4(3), 435-449.
• Mishra, A. R., Rani, P., Pandey, K., Mardani, A., Streimikis, J., Streimikiene, D. ve Alrasheedi, M. (2020). Novel multi-criteria intuitionistic fuzzy SWARA–COPRAS approach for sustainability evaluation of the bioenergy production process, Sustainability, 12(10): 4155.
• Nakhaei, J., Lale Arefi, S., Bitarafan, M. ve Kildienė, S. (2016). Evaluation of light supply in the public underground safe spaces by using of COPRAS-SWARA methods. International Journal of Strategic Property Management, 20(2), 198-206.
• Narayanamoorthy, S., Ramya, L., Kalaiselvan, S., Kureethara, J. V. ve Kang, D. 2021. Use of DEMATEL and COPRAS method to select best alternative fuel for control of impact of greenhouse gas emissions, Socio-Economic Planning Sciences, 76: 100996.
• Nweze, S., Achebo, J. (2021). Comparative enhancement of mild steel weld mechanical properties for better performance using COPRAS–ARAS Method. European Journal of Engineering and Technology Research, 6(2), 70-74.
• Organ A., Yalçın E. (2016), “Performance Evaluation of Research Assistants by COPRAS Method”, Proceedings,4th Mediterranean Interdisciplinary Forum on Social Sciences and Humanities, MIF, 16-18 May, Barcelona, Spain, p.111.
• Ömürbek, N., Eren, H. ve Dağ, O. (2017). Entropi-Aras ve Entropi-Moosra yöntemleri ile yaşam kalitesi açısından AB ülkelerinin değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 29-48.
• Özdağoğlu, A. (2013). Çok ölçütlü karar verme modellerinde normalizasyon tekniklerinin sonuçlara etkisi: COPRAS örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 8(2), 229-255.
• Özden, Ü. H. (2011). TOPSIS yöntemi ile Avrupa Birliğine Üye ve Aday Ülkelerin Ekonomik Göstergelere Göre Sıralanması, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2): 215–236.
• Özden, Ü. H. (2012). AB’ye Üye Ülkelerin ve Türkiye’nin Ekonomik Performanslarına Göre VIKOR Yöntemi İle Sıralanması, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(21): 455–468.
• Podvezko, V. (2011). The Comparative Analysis of MCDA Methods SAW and COPRAS”, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 22(2), 134-146.
• Rathi, K., Balamohan, S. (2017). A mathematical model for subjective evaluation of alternatives in fuzzy multi-criteria group decision making using COPRAS method. International Journal of Fuzzy Systems, 19(5), 1290-1299.
• Roozbahani, A., Ghased, H. ve Shahedany, M. H. (2020). Inter-basin water transfer planning with grey COPRAS and fuzzy COPRAS techniques: a case study in Iranian Central Plateau, Science of the Total Environment, 726: 138499.
• Sağlam, M., Özüdoğru, O. F. ve Çıray, F. (2011). Avrupa Birliği eğitim politikaları ve Türk Eğitim Sistemi’ne etkileri. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 8(1), 87-109.
• Sałabun, W., Wątróbski, J. ve Shekhovtsov, A. (2020). Are MCDA methods benchmarkable? A comparative study of TOPSIS, VIKOR, COPRAS, and PROMETHEE II methods, Symmetry, 12(9): 1549.
• Sarıçalı, G., Kundakcı, N. (2016). AHP ve COPRAS yöntemleri ile otel alternatiflerinin değerlendirilmesi, International Review of Economics and Management (IREM), 4(1): 45–66.
• Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27(3), 379–423.
• Taherdoost, H., Madanchian, M. (2024). A comprehensive survey and literature review on TOPSIS. International Journal of Service Science, Management, Engineering, and Technology (IJSSMET), 15(1), 1-65.
• Triantaphyllou, E. (2000). Multi-criteria decision making methods. In Multi-criteria decision making methods: A comparative study (pp. 5-21). Springer, Boston, MA.
• Turanoglu Bekar, E., Cakmakci, M. ve Kahraman, C. (2016). Fuzzy COPRAS method for performance measurement in total productive maintenance: a comparative analysis. Journal of Business Economics and Management, 17(5), 663-684.
• Urfalıoğlu, F., Genç, T., (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Türkiye’nin Ekonomik Performansının Avrupa Birliği Üye Ülkeleri ile Karşılaştırılması. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35 (2), 329-360.
• Valipour, A., Yahaya, N., Md Noor, N., Antuchevičienė, J. ve Tamošaitienė, J. (2017). Hybrid SWARA-COPRAS method for risk assessment in deep foundation excavation project: An Iranian case study. Journal of civil engineering and management, 23(4), 524-532.
• Vytautas, B., Marija, B., ve Vytautas, P. (2015). Assessment of neglected areas in Vilnius city using MCDM and COPRAS methods. Procedia Engineering, 122, 29-38.
• Wang, Z. L., You, J. X., Liu, H. C. ve Wu, S. M. (2017). Failure mode and effect analysis using soft set theory and COPRAS method. International Journal of Computational Intelligence Systems, 10(1), 1002-1015.
• Yazdani, M., Jahan, A. ve Zavadskas, E. K. (2017). Analysis in material selection: influence of normalization tools on COPRAS-G, Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 1(51), 59-74.
• Yoon, K. P., Hwang, C. L. (1995). Multiple attribute decision making: an introduction. Sage publications.
• Zheng, Y., Xu, Z., He, Y. ve Liao, H. (2018). Severity assessment of chronic obstructive pulmonary disease based on hesitant fuzzy linguistic COPRAS method. Applied Soft Computing, 69, 60-71.