BULANIK KAPSAMLI DEĞERLEME YÖNTEMİ İLE MESLEKİ YETERLİLİKLERİNE GÖRE EKONOMETRİ BÖLÜMLERİNİN BAŞARILARININ ÖLÇÜMÜ

Yıl 2018, 18. EYİ Özel Sayısı, 339 - 354, 18.01.2018

Osman Pala Mehmet Aksaraylı Dilayla Bayyurt Mehmet Akif Aksoy Ayşegül Cenger

https://doi.org/10.18092/ulikidince.352971

Öz

Öğrencileri
gelecekteki mesleklerine iyi bir şekilde hazırlamak üniversitelerin temel
amaçlarından biridir. Üniversite bölümlerine göre kariyer meslekler
farklılıklar göstermektedir. Çalışmanın amacı ekonometri bölümü mezunlarına yönelik
güncel meslekler olan “Veri Analistliği”, “Sistem Analistliği”, “Kalite
Uzmanlığı”, “Planlama & Lojistik Uzmanlığı” ve “Finans Uzmanlığı” için
ekonometri bölümlerinin ders programlarının incelenerek, bölümlerin mesleki
yeterlilik kazandırmadaki başarı düzeylerinin ölçülmesi ve
değerlendirilmesidir. Çalışmada, hiyerarşik yapıda oluşturulan modele göre her
bir dersin ve bölümün mesleklere dair etki skorlarını elde etmek için uzman
görüşlerine dayanılarak dilsel bir ölçek kullanılmıştır. Dilsel ölçeği temel
alarak Bulanık Kapsamlı Değerleme ve Bulanık DEMATEL Yöntemlerini içeren
bütünleşik bir yaklaşım ile ders ve bölüm skorları elde edilerek gerekli
istatistiksel analizler yapılmıştır. Bulanık DEMATEL ile mesleki
yeterliliklerin her bir meslek için önemi etkileşimli bir şekilde
değerlendirilmiştir. Bulanık Kapsamlı Değerleme ile ise derslerin mesleki
yeterliliklere etki düzeyleri değerlendirilmiş ve bölümlerin genel etkisi elde
edilmiştir. Bölümler arasında mesleklere yönelik başarı sağlama konusunda farklılıklar
tespit edilmiş ve bu farklılıkların çoğunlukla seçmeli derslerden kaynaklandığı
bulunmuştur. 

Anahtar Kelimeler

Ekonometri, Mesleki yeterlilik, Bulanık Kapsamlı Değerleme, Bulanık DEMATEL

MEASUREMENT OF ACHIEVEMENTS OF ECONOMETRIC DEPARTMENTS ON JOB QUALIFICATIONS WITH FUZZY COMPREHENSIVE EVALUATION METHOD

Öz

The one of the main aims of the universities is to
prepare students effectively to their future professions. Career professions
differ according to university departments. The aim of the study is to measure
the success levels of econometric departments about their professions for
"Data Analyst", "System Analyst", "Quality
Expert", "Planning & Logistics Expert" and "Finance
Expert" by examining the curriculum of them. In the study, a linguistic
scale was used based on expert opinions to obtain impact scores of each course
and department on jobs according to the model created in the hierarchical
structure. Based on the linguistic scale, a comprehensive approach including
Fuzzy Comprehensive Evaluation and Fuzzy DEMATEL methods was used to obtain
course and chapter scores and necessary statistical analyzes were made. With
Fuzzy DEMATEL, the vocational qualifications have been assessed interactively
for each occupation. With Fuzzy Comprehensive Evaluation, the effect levels of
the courses on vocational competences are evaluated and the effect of the
departments has been obtained. Differences have been identified between the
departments in achieving career success, and it was found out that these
differences are mostly based on elective courses.

Anahtar Kelimeler

Econometrics, Job Qualification, Fuzzy Comprehensive Evaluation, Fuzzy DEMATEL

Kaynakça

• Aksakal, E., ve Dağdeviren, M. (2010). Anp Ve Dematel Yöntemleri İle Personel Seçimi Problemine Bütünleşik Bir Yaklaşim. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 25(4). 905- 913.
• Atasoy, Ö. A. ve Girginer, N. (2006). Endüstri Mühendisliği ve İşletme Bölümleri öğrencileri ara-sında program tamamlama ve yakınlaştırma uygulamaları: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF İşletme Bölümü Çift Ana dal ve Yan dal Programı uygulama örneği. ESOGÜ İİBF Dergisi, 1(1), 13-25.
• Candeğer, Ü. (2013). Üniversitelerin Tarih Öğretmenliği Bölümlerinin İnternet Sayfalarında Bulunan Ders Programları ile Tarih Öğretmeni Özel Alan Yeterliklerinin Karşılaştırılması. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14, 329-346.
• Çetinkaya, M., Taş, E. ve Ergün, M. (2013). Türkiye ve Finlandiya’daki Fen Bilgisi Öğretmeni Yetiştirme Sistemlerinin Karşılaştırılması. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10 (24), 113-130.
• Chang. B.. Chang. C. W.. ve Wu. C. H. (2011). Fuzzy DEMATEL method for developing supplier selection criteria. Expert systems with Applications. 38(3). 1850-1858.
• Cheng. J.. ve Tao. J. P. (2010). Fuzzy comprehensive evaluation of drought vulnerability based on the analytic hierarchy process:—an empirical study from Xiaogan City in Hubei Province. Agriculture and Agricultural Science Procedia. 1. 126-135.
• Chou. Y. C.. Sun. C. C.. ve Yen. H. Y. (2012). Evaluating the criteria for human resource for science and technology (HRST) based on an integrated fuzzy AHP and fuzzy DEMATEL approach. Applied Soft Computing. 12(1). 64-71.
• Dağdeviren, M. (2007). Bulanik analitik hiyerarşi prosesi ile personel seçimi ve bir uygulama. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 22(4). 791- 799.
• Feng. S.. ve Xu. L. D. (1999). Decision support for fuzzy comprehensive evaluation of urban development. Fuzzy Sets and Systems. 105(1). 1-12.
• Göksu, A., ve Güngör, İ. (2008). Bulanık analitik hiyerarşik proses ve üniversite tercih sıralamasında uygulanması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(3). 1-26.
• Göktolga, Z. G. ve Gökalp, B.(2012). İş seçimini etkileyen kriterlerin ve alternatiflerin AHP metodu ile belirlenmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13 (2): 71-86.
• Isık, S. Yaman M. ve Soran H.(2005). Biyoloji ve biyoloji ögretmenligine karsı tutumlarına göre biyoloji ögretmen adaylarının tiplerinin belirlenmesi Hacettepe Üniversitesi Egitim Fakültesi Dergisi 29 : 110 – 116
• Kılıç, H. S. ve Çevikcan, E. (2011). Job selection based on fuzzy AHP: an investigation including the students of Istanbul Technical University Management Faculty. International Journal Of Business And Management Studies, 3 (1): 173-182.
• Lin, C. J., ve Wu, W. W. (2008). A causal analytical method for group decision-making under fuzzy environment. Expert Systems with Applications, 34(1), 205-213.
• Pala, O. (2016). Bulanik Analitik Hiyerarşi Prosesi Ve Meslek Seçiminde Uygulanmasi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(3), 427-445.
• Pekkaya, M. ve Çolak, N. (2013). Üniversite öğrencilerinin meslek seçimini etkileyen faktörlerin önem derecelerinin AHP ile belirlenmesi. International Journal Of Social Science, 6 (2): 797-818.
• Terzi, S., Kıymetli Şen, İ., ve Solak, B. (2013). Bologna sürecinin muhasebe eğitimine etkisi: üniversitelerin işletme bölümlerinin ders programları üzerine bir inceleme. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Temmuz 2013, 83-99
• Ünal, Ö. F. (2011). Analitik Hiyerarşi Prosesi Ve Personel Seçimi Alaninda Uygulamalari. Journal Of Alanya Faculty Of Business/Alanya Isletme Fakültesi Dergisi, 3(2). 1-20
• Wu. W. W.. ve Lee. Y. T. (2007). Developing global managers’ competencies using the fuzzy DE-MATEL method. Expert systems with applications. 32(2). 499-507.
• Yeşilyurt, C. (2008). Ekonometri Bölümlerinin göreceli performanslarının Veri Zarflama Analizi yöntemiyle karşılaştırılması. KPSS 2007 verilerine dayalı bir uygulama. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi /Journal of the Institute of Social Sciences. 2, 221-232
• Yeşilyurt, C. (2009). Türkiye’deki İktisat Bölümlerinin göreceli performanslarının Veri Zarflama Analizi yöntemiyle ölçülmesi: KPSS 2007 verilerine dayalı bir uygulama. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(4), 135-147
• Yildiz, A., ve Deveci, M. (2013). Bulanık Vikor Yöntemine Dayalı Personel Seçim Süreci. Ege Aca-demic Review, 13(4). 427-436.
• Zhou, Q., Huang, W., ve Zhang, Y. (2011). Identifying critical success factors in emergency man-agement using a fuzzy DEMATEL method. Safety science. 49(2). 243-252.
• Zhou, R., ve Chan, A. H. (2017). Using a fuzzy comprehensive evaluation method to determine product usability: A proposed theoretical framework. Work, 56(1), 9-19.
• Zou. Z. H.. Yi. Y.. ve Sun. J. N. (2006). Entropy method for determination of weight of evaluating indicators in fuzzy synthetic evaluation for water quality assessment. Journal of Envi-ronmental Sciences. 18(5). 1020-1023.