Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorUlucan, Aydın
dc.contributor.authorPolat, Serdar
dc.date.accessioned2021-12-06T07:07:46Z
dc.date.issued2010
dc.date.submitted2010-06-21
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/25666
dc.description.abstractVarious stakeholders are increasingly interested in how well their education systems prepare students for life throughout the different perspectives on education quality (e.g., productiveness, effectiveness, efficiency, equity). Cross-national quality assessment methods and tools developed and applied in education may not be appropriate because of challenges in identifying convenient and contextually relevant quality indicators that adequately describe education systems, and uncertainty stemming from extent of variation in these indicators within countries. To guide policy planners and policymakers in national education management as well as to form the basis of comparability for further researches, this study aims to propose a decision support system for classifying and ranking education systems with respect to how well they prepare students for life. The classification and ranking system is based on a set of performance indicators that measure the success of education systems in preparing students for life with different perspectives. Stochastic multi-criteria acceptability analysis (SMAA), a multi-criteria decision aid (MCDA) method, was used as the basis in this regard. This method enabled to cluster various education systems in different quality categories and rank them by competitiveness based on current knowledge of education systems‟ characteristics, variation within countries, and best professional judgments. By means of Monte Carlo simulations, all feasible values for weights, criteria measurements, and other model parameters were explored to assess the robustness of clustering and ranking countries with respect to the success of education systems. Stochastic analysis by means of SMAA-2 and SMAA-TRI methods show that ranking and sorting results with respect to the education system success of countries may vary dramatically.tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherSosyal Bilimler Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectEğitim kalitesi, PISA, ÇKKD, SMAAtr_TR
dc.titleÜlkelerin Eğitim Sistemi Performanslarının Çok Kriterli Karar Analizi Teknikleri ile Değerlendirilmesitr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesistr_TR
dc.description.ozetEğitim alanındaki çeşitli paydaşların, eğitimde kalitenin farklı perspektifleri (ör. verimlilik, etkililik, etkinlik, eşitlik) ile beraber eğitim sistemlerinin öğrencileri hayata ne derece iyi hazırladıkları konusuna ilgileri artmaktadır. Eğitim alanında geliştirilen ve uygulanan uluslararası kalite değerlendirme yöntemleri ve araçları; eğitim sistemlerini yeteri kadar tanımlayan; uygun ve içerik olarak ilişkili kalite göstergelerinin belirlenmesindeki zorluk ve göstergelerin ülke içindeki varyasyonundan kaynaklanan belirsizlik nedeniyle uygun olmayabilir. Ulusal eğitim yönetimindeki politika planlayıcılarına ve politika yapıcılarına rehberlik etmesi kadar sonraki çalışmalara da karşılaştırılabilir bir temel oluşturması kapsamında bu çalışma kalite açısından eğitim sistemlerini sıralamak ve sınıflandırmak için bir karar destek sistemi önermeyi amaçlamaktadır. Sınıflandırma ve sıralama sistemi, eğitim sistemlerinin öğrencileri hayata ne derece iyi hazırladıklarını farklı perspektifleri ile ölçen performans göstergeleri setine dayanmaktadır. Bu çerçevede Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden biri olan SMAA kullanılmıştır. Bu yöntem; eğitim sistemlerinin karakteristikleri hakkındaki mevcut bilgiye, ülkelerin içindeki varyasyona ve en uygun profesyonel yargılara dayalı olarak eğitim sistemlerini farklı kalite kategorilerine gruplamaya ve onları rekabet edebilirlik düzeylerine göre sıralamaya imkân vermiştir. Monte Carlo simülasyonları yardımıyla, ülkelerin eğitim sistemlerini başarı açısından sınıflandırmanın ve sıralamanın güvenirliğini değerlendirmek kapsamında ağırlıklar, kriter ölçümleri ve modelin diğer parametreleri için olanaklı tüm değerler kullanılmıştır. SMAA-2 ve SMAA-TRI yöntemleri stokastik verinin kullanımında ülkelerin eğitim sisteminin başarısı itibarıyla sıralanması ve sınıflandırılmasındaki sonuçların önemli ölçüde farklılaşabileceğini göstermektedir.tr_TR
dc.contributor.departmentİşletmetr_TR
dc.embargo.termsAcik erisimtr_TR
dc.embargo.lift2021-12-06T07:07:46Z
dc.fundingYoktr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster