Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Öğretmen Performanslarının Bulanık Mantık Yöntemiyle Değerlendirilmesi

Yıl 2021, , 569 - 594, 15.07.2021
https://doi.org/10.33711/yyuefd.919431

Öz

Bilimde ve teknolojide yaşanan gelişmeler ile bulanık mantık yaklaşımının kullanım alanları genişlemiştir. Farklı alanlarda uygulama alanı bularak etkili sonuçlar veren bulanık mantık yaklaşımı, son zamanlarda eğitim alanında da kullanım alanı bulmuştur. Bu çalışmanın amacı, öğretmen performanslarını bulanık mantık yaklaşımı ile değerlendiren bir model tasarlamaktır. Araştırma verileri Van ili merkez ilçelerde, 2016-2017 Eğitim-Öğretim yılı bahar döneminde, Millî Eğitim Bakanlığına (MEB) bağlı liselerde görev alan müdür, öğretmen ve öğrenim gören öğrencileri kapsamaktadır. Çalışma, basit seçkisiz örnekleme esasıyla, 375 öğretmen, 42 müdür ve 1500 öğrenci üzerinden yürütülmüştür. Veriler MEB tarafından öğretmen performansını belirlemek için kullanılan değerlendirme formu aracılığı ile toplanmıştır. Öğretmen performansını belirlemek için Matlab programında bulunan Fuzzy Logic Toolbox kullanılarak bulanık mantık temelli üç girişli ve tek çıkışlı bir sistem tasarlanmıştır. Öğretmen, müdür ve öğrencilerden toplanan veriler giriş değişkenleri olarak belirlenmişken öğretmenin nihai performans puanı ise çıkış değişkeni olarak belirlenmiştir. Uzman görüşlerinden de yararlanarak yirmi yedi tane bulanık kural oluşturulmuştur. Mamdani bulanık çıkarım modeli kullanılarak durulaştırma işleminden sonra öğretmen performans değeri elde edilmiştir. Öğretmen performansları, önce klasik yöntemle daha sonra tasarlanan bulanık temelli modelle değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar betimsel istatistikler, t-Testi ve Pearson’s r testi kullanılarak geleneksel ve bulanık yöntemle elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre, klasik yöntemle elde edilen öğretmen performans puanlarının ortalaması, bulanık yöntemle elde edilen puanların ortalamasından daha yüksek olduğu görülmüştür. Öğretmen performanslarının, her iki yönteme göre değerlendirilmesi sonucu elde edilen puanlar arasında anlamlı bir fark olduğu ve bu farkın da klasik yöntem lehine olduğu tespit edilmiştir. Çalışmada, her iki yöntem arasındaki ilişkinin pozitif ve yüksek olduğu sonucuna varılmıştır

Kaynakça

  • Alam, J. ve Pandey, M. K. (2017). A soft computing model for evaluating teachers’ overall performance using fuzzy logic. Journal of Information Technology & Software Engineering, 7(2), 1-9.
  • Aslangiray, A. (2011). İstatistiksel süreç kontrolünde bulanık mantık yaklaşımı ve bir uygulama. Yayınlanmış yüksek lisans tezi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Akdeniz Üniversitesi, Antalya.
  • Ballı, S., Uğur, A. ve Korukoğlu, S. (2009). İnsan kaynakları yönetiminde performans değerlendirme için bir bulanık uzman sistem gerçekleştirimi. Ege Akademik Bakış, 9(2).837-849.
  • Barlybayev, A., Sharipbay, A., Ulyukova, G., Sabyroy, T. ve Kuzenbayev, B. (2016). Student's performance evaluation by fuzzy logic. Procedia Computer Science, 102, 98-105.
  • Bilgi, R. (2018). Türkiye’deki iş sağlığı ve güvenliğinin bulanık mantık yöntemi ile analizi. Yayınlanmış yüksek lisans tezi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Abant İzzet Baysal Üniversitesi, Bolu.
  • Büyüköztürk, Ş. (2014). Basit ve kısmi korelasyon. Ankara: Pegem Akademi Yayınları.
  • Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E. K., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2016). Bilimsel Araştırma Yöntemleri. Ankara: Pegem Akademi Yayınları.
  • Can, A. (2014). Spss ile bilimsel araştırma sürecinde nicel veri analizi. Ankara: Pegem Akademi Yayınları.
  • Chaudhari, O., Khot, P. ve Deshmukh, K. (2012). Soft computing model for academic performance of teachers using fuzzy logic. British Journal of Applied Science and Technology, 2(2). 213.
  • Çebi, A. (2011). Bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile öğrenci performanslarının değerlendirilmesi. Yayınlanmış yüksek lisans tezi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Trabzon.
  • Çelikten, M. ve Özkan, H. (2018). Öğretmen performans değerlendirme sistemi. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 8(15). 806-824. doi:10.26466/opus.418565.
  • Elmas, Ç. (2011). Yapay zeka uygulamaları. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
  • Gangadwala, H. ve Gulati, R. M. (2012). Grading & analysis of oral presentation-a fuzzy approach. International Journal Of Engineering Research And Development, 2, 1-4.
  • Guruprasad, M., Sridhar, R. ve Balasubramanian, S. (2016). Fuzzy logic as a tool for evaluation of performance appraisal of faculty in higher education institutions. In SHS Web of Conferences, 26 April 2016, Mysuru, India. Hajar, E. ve Mukheri, A. (2017). Evulation of teacher performance appraisal program. JERAM, (1).47-57. Jafarkhani, F. (2018). Application of fuzzy system in assessment of practical courses : developing ٍeducational multimedia. Faculty of Education Sciences, 12(4).339-346.
  • Kao, Y. T., Lin, Y. S. ve Chu, C. P. (2012). A multi-factor fuzzy ınference and concept map approach for developingdiagnostic and adaptive remedial learningsystems. Procedia - Social and Behavioral Sciences,64,65-74.
  • Klir, J. ve Yuan, B. (1995). Fuzzy sets and fuzzy logic theory and applications. New Jersey: Prentice Hall.
  • Konan, N. ve Yılmaz, S. (2018). Öğretmen performans değerlendirmeye ilişkin öğretmen görüşleri: bir karma yöntem araştırması. Milli Eğitim Dergisi, 47(219), 137-160.
  • Kuşçu, D. (2007). Karar verme süreçlerinde bulanık mantık yaklaşımı. Yayınlanmış yüksek lisans tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Marmara Üniversitesi, İstanbul.
  • Lee, M. L., Chung, H. Y. ve Yu, F. M. (2003). Modeling of hierarchical fuzzy systems. Fuzzy Sets and Systems, 138(2).343-361.
  • Meenakshi, N. ve Pankaj, N. (2015). Application of fuzzy logic for evaluation of academic performance of students of computer application course. International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET), 3,260-267.
  • Moran, A.J. (2015). A fuzzy logic approach to teacher performance measured by principal evaluations. Yayınlanmış doktora tezi, Curriculum and Instruction, Columbus State University, Columbus.
  • Norlund, A., Marzano, A. ve Angelis, M. (2016). Decentralization tendencies and teacher evulation policies in european countries. Italian Journal of Educational Research, 9(17).53-66.
  • Öcal, A. (2015). Belirtisiz mantıktan yararlanılarak ortaöğretim matematik öğretmenliği öğrencilerinin öğretmenlik uygulaması başarılarının değerlendirilmesi. Yayınlanmış yüksek lisans tezi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
  • Özdağoğlu, A. (2008). Bulanık analitik serim süreci yaklaşımı ile çok ölçütlü karar verme ve bir işletme uygulaması. Yayınlanmış doktora tezi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir. Özdemir, O. ve Tekin, A. (2016). Evaluation of the presentation skills of the pre-service teachers via fuzzy logic. Computers in Human Behavior, 61, 288-299.
  • Özkan, M. (2018). Bulanık çıkarım sistemi ile bireysel personel performansının değerlendirilmesinde bir uygulama. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2).372-388.
  • Özmen, C. (2019). Lisansüstü programlara öğrenci alımlarında bulanık mantık yaklaşımı. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 11(20), 111-137.
  • Özoğlu, M. (2010). Türkiye'de öğretmen yetiştirme sisteminin sorunları. Ankara: Siyaset, Ekonomi ve Toplum Araştırmaları Vakfı.
  • Pek, M. (2019). Bulanık mantık nedir ve uygulama alanları nelerdir?, [Çevrim-içi: https://mesutpek.com/bulanik-mantik-nedir-ve-uygulama-alanlari-nelerdir.html], Erişim tarihi:20.11.2020. Sivanandam, S. N., Sumathi , S. ve Deepa, S. N. (2019). Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB, [Çevrim-içi:http://books.google.com.tr], Erişim tarihi: 15.11.2020.
  • Şentürk S. (2006). Deney planlamasında bulanık mantık yaklaşımı. Yayınlanmış doktora tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir.
  • Tailor, B., Shah, R., Dhodiya, J. ve Joshi, D. (2014). An evaluation of faculty performance in teaching using fuzzy modeling approach. International Journal of Advance Engineering and Research Development (IJAERD), 1(3).1-6.
  • Thakre, T. A., Chaudhari, O. K. ve Dhawade, N. (2017). A fuzzy logic multi criteria approach for evaluation of teachers performance. Advances in Fuzzy Mathematics, 12(1).129-145.
  • Tonbul, Y. (2009). İlköğretim Öğretmenlerine yönelik performans değerlendirme modelinin bazı değişkenler açısından incelenmesi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 9(2).173-188.
  • Yalçın, N., Bayrakdaroğlu, A. ve Kahraman, C. (2012). Application of fuzzy multi-criteria decision making methods for financial performance evulation of turkish manufacturing ındustries. Expert Systems with Applications, 39(1).350-364.
  • Yıldız, O. (2014). Makine öğrenmesi ile uzaktan eğitim öğrencilerinin performanslarının değerlendirilmesi. Yayınlanmış doktora tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Üniversitesi, İstanbul.
  • Zadeh, L. A. (1998). Commercialism and human values. Azerbaijan International, 25.04.1998, Bakü, Azerbaijan.
Toplam 35 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Müjde Arslan Bu kişi benim

Gürol Zırhlıoğlu Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 15 Temmuz 2021
Yayımlandığı Sayı Yıl 2021

Kaynak Göster

APA Arslan, M., & Zırhlıoğlu, G. (2021). Öğretmen Performanslarının Bulanık Mantık Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(1), 569-594. https://doi.org/10.33711/yyuefd.919431