Bilim ve Sanat Merkezlerinde Özel Yetenek Alanlarının Belirlenmesine Yönelik Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı

Yıl 2025, Cilt: 8 Sayı: 2, 668 - 693, 12.03.2025

Şaban Gürdal , Fethullah Göçer

https://doi.org/10.47495/okufbed.1537955

Öz

Türkiye'de üstün yetenekli öğrencilerin tanılamasını yapan Millî Eğitim Bakanlığı (MEB), bu öğrencilere Bilim ve Sanat Merkezleri'nde (BİLSEM) ek eğitim sunmaktadır. BİLSEM, sanat, müzik ve genel zihinsel alanlarda eğitim vererek öğrencilerin yeteneklerini keşfetmelerine ve potansiyellerine ulaşmalarına yardımcı olur. Müfredat; uyum, destek eğitimi, bireysel yetenek fark ettirme (BYF) ve özel yeteneklerin geliştirilmesi (ÖYG) gibi programları içermektedir. ÖYG programına geçiş yapan öğrenciler için yetenek alanının belirlenmesi karmaşık bir karar verme süreci gerektirir. Birden fazla kriteri dikkate almak ve belirsizlikleri etkili bir şekilde ele almak gerekmektedir. Bu sebeple, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) teknikleri ve sözel ifadeleri sayısal olarak daha iyi ifade edebilmek için Bulanık Küme Teorisi'nin kullanılması, daha doğru ve objektif sonuçlara ulaşılmasını sağlayacaktır. Bu çalışmada, Türkiye’deki bir BİLSEM kurumunda ÖYG programına geçen öğrencilerin yetenek alanları Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) ve Bulanık Uzlaşma Çözümüne Göre Alternatif ve Sıralama Ölçümü (MARCOS) yöntemleri kullanılarak belirlenecektir. Bu çerçeve, seçim problemlerinin doğasında olan belirsizlikleri dikkate alarak, dinamik ve belirsiz ortamlarda daha etkili ve zamanında karar alınmasına katkıda bulunabilir. Nispeten keşfedilmemiş bir araştırma alanı olan ÖYG alan seçiminde farklı değerlendirme kriterlerini dikkate almak için geliştirilen yaklaşımın uygulanabilirliğini ve geçerliliğini göstermek amacıyla ampirik bir vaka çalışması sunulmaktadır. Gerçekleştirilen vaka çalışmasında Kahramanmaraş’ta bulunan bir BİLSEM’de ÖYG programına geçen 15 öğrencinin Bilişim Teknolojileri alanında değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. 4 ana kriter 14 alt kriter arasından “Yetenek” en önemli ana kriter olurken “Farklı Çözüm Üretme” en önemli alt kriter olmuştur. Bulunan sonucun önemini doğrulamak için duyarlılık analizi ve sonuçların korelasyon katsayısı karşılaştırması da sunulmaktadır. Kriter ağırlıklarının belirlenmesinden sonra öğrenciler değerlendirilip sıralamaları gerçekleştirilmiştir. Son olarak, önerilen yöntemin artıları, eksileri ve sınırlamaları tartışılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Bilim ve Sanat Merkezleri (BİLSEM), Yetenek Seçimi, Bulanık Mantık, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV), Ampirik Vaka Çalışması

Etik Beyan

Çalışmanın tüm süreçlerinin araştırma ve yayın etiğine uygun olduğunu, etik kurallara ve bilimsel atıf gösterme ilkelerine uyduğumuzu beyan ederiz.

A Decision Support System Approach to Identifying Special Talent Areas in Science and Art Centers

Öz

The Ministry of National Education (MEB) in Turkey identifies gifted students and offers specialized education through Science and Art Centres (BİLSEM) to help these students explore and develop their talents in fields such as art, music, and intellectual skills. BİLSEM’s curriculum includes adaptation, support education, individual talent recognition (BYF), and special talent development (ÖYG) programs. When students transition to the ÖYG program, selecting their gifted area involves a complex decision-making process that must address multiple criteria and account for uncertainty. This study proposes using Multi-Criteria Decision Making (MCDM) techniques combined with Fuzzy Set Theory to quantify verbal assessments, improving the objectivity and precision of results. Specifically, Fuzzy Analytic Hierarchy Process (AHP) and Measurement of Alternatives and Ranking According to Fuzzy Consensus Solution (MARCOS) are applied to determine aptitude areas for students advancing to the ÖYG program at a BİLSEM center in Turkey. An empirical case study was conducted with 15 students from the Information Technologies field at a BİLSEM in Kahramanmaraş. In this case, 4 main criteria and 14 sub-criteria were used, with ‘Ability’ as the most significant main criterion, and ‘Generating Different Solutions’ as the most important sub-criterion. Sensitivity analysis and correlation coefficient comparisons were carried out to verify the robustness and relevance of the findings. Following the calculation of criteria weights, students were evaluated and ranked accordingly. This approach, which integrates MCDM and fuzzy logic, offers a practical framework for making more effective and timely decisions in the uncertain environment characteristic of gifted student assessment. The study concludes with a discussion on the strengths, limitations, and potential improvements of the proposed method.

Anahtar Kelimeler

Science and Art Centers (BİLSEM), Talent Selection, Fuzzy Logic, Multi-Criteria Decision Making (MCDM), Empirical Case Study

Kaynakça

• Başar Daz T. Bilsem’e devam eden ÖYG ve BYF programında eğitim gören üstün yetenekli öğrencilerin kimya dersine yönelik görüşlerinin incelenmesi. Atatürk Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, sayfa no:33-34, Erzurum,Türkiye, 2018.
• Baykoç Dönmez N. Özel gereksinimli çocuklar ve özel eğitim; Ankara: Eğiten Kitap Yayıncılık; 2012.
• Boral S., Chaturvedi SK., Howard IM., McKee K., Naikan VNA. An ıntegrated approach for fuzzy failure mode and effect analysis using fuzzy ahp and fuzzy marcos. 2020 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) 14-17 Aralık 2020; sayfa no: 395–400, Singapur.
• Buckley JJ. Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy Sets and Systems 1985; 17(3): 233–247.
• Büyüközkan G., Göçer F. Application of a new combined intuitionistic fuzzy MCDM approach based on axiomatic design methodology for the supplier selection problem. Applied Soft Computing 2017; 52: 1222–1238.
• Büyüközkan G., Göçer F., Feyzioğlu O. Cloud computing technology selection based on interval-valued intuitionistic fuzzy MCDM methods. Soft Computing 2018; 22(15): 5091–5114.
• Büyüközkan G., Havle CA., Feyzioğlu O. An integrated SWOT based fuzzy AHP and fuzzy MARCOS methodology for digital transformation strategy analysis in airline industry. Journal of Air Transport Management 2021; 97: 102142.
• Chen VYC., Lien HP., Liu CH., Liou JJH., Tzeng GH., Yang LS. Fuzzy MCDM approach for selecting the best environment-watershed plan. Applied Soft Computing 2011; 11(1): 265–275.
• Çiçekli UG., Karaçizmeli A. Bulanık analitik hiyerarşi süreci ile başarılı öğrenci seçimi: Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi örneği. Ege Stratejik Araştırmalar Dergisi 2013; 4(1): 71–95.
• Davaslıgil Ü. Türkiye’de üstün zekâlı çocukların eğitimi ile ilgili bir model geliştirme projesi 2015. https://www.tuzyeksav.org.tr/wp-content/uploads/2015/09/davasligil-u.-turkiyede-ustun-zekâli-cocuklarin-egitimi-ile-ilgili-bir-model-gelistirme-projesi.pdf Erişim Tarihi: 14 Mart 2024 .
• Do, QH., Evaluating lecturer performance in Vietnam: An application of Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS methods. Heliyon 2024; 10(11): e30772
• Gültaş İ. Endüstri mühendisliği eğitiminde matematik ders içeriklerinin belirlenmesine bulanık AHP yöntemi ile çözüm önerisi. İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Entitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, Türkiye, 2007.
• Karakış E. Bulanık AHP ve bulanık TOPSIS ile bütünleşik karar destek modeli önerisi: Özel okullarda öğretmen seçimi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 2019; (53): 112–137.
• Milli Eğitim Bakanlığı (MEB). Bilim ve sanat merkezleri yönergesi 2023. https://orgm.meb.gov.tr/meb_iys_dosyalar/2023_12/19153952_milliegitimbakanligibilimvesanatmerkezleriyonergesiveekleri.pdf Erişim Tarihi: 22 Mart 2024 .
• Özdemir A., Bozkurt DÜ. Bilsem öğrencilerinin seçmeli atölyelerinin çok kriterli karar verme yöntemi ile belirlenmesi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 2020; 8(1): 285–295.
• Öztürk A., Ertuğrul, İ., Karakaşoğlu, N. Nakliye firması seçiminde bulanık ahp ve bulanık topsıs yöntemlerinin karşılaştırılması. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 2008; 25(2): 785–824.
• Saaty TL. The analytic hierarchy process: Planning, Priority Setting Resource Allocation, New York: McGraw-Hill 1980; 41(11): 1073-1076.
• Şahin F., Kargın T. Sınıf öğretmenlerine üstün yetenekli öğrencilerin belirlenmesi konusunda verilen bir eğitimin öğretmenlerin bilgi düzeyine etkisi. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Özel Eğitim Dergisi 2013; 14(02): 1–15.
• Sharma S., Seema RS., Sunita J. Assessing the relevance of an Indian undergraduate civil engineering programme: a fuzzy analytical hierarchy process approach. Higher Education, Skills and Work-Based Learning 2024.
• Singh V., Kumar N., Singh S., Kaul M., Gupta AK., Kapur PK. Assessment of artificial intelligence-based digital learning systems in higher education amid the pandemic using analytic hierarchy. International Journal of System Assurance Engineering and Management 2024; 15: 4069-4084.
• Stanković M., Stević Ž., Das DK., Subotić M., Pamučar D. A new fuzzy marcos method for road traffic risk analysisa. Mathematics 2020; 8(3): 457.
• Stević Ž., Pamučar D., Puška A., Chatterjee P. Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS). Computers & Industrial Engineering 2020; 140: 106231.
• Wang H., Wu J., Muhedaner M., Maihemuti S. College students online education evaluation through SWOT analysis during covid-19. Ieee Access 2022; 10: 88371-88385.
• Wu P., Zhao GY., Li Y. Green mining strategy selection via an ıntegrated swot-pest analysis and fuzzy ahp-marcos approach. Sustainability 2022; 14(13): 7577.