Çok kriterli karar verme teknikleri ile aynı dilimdeki fen liselerinin değerlendirilmesi

Abstract

Günlük yaşamda hem bireyler, hem işletmeler hem de ülkeler varlıklarını sürdürebilmek için farklı konularda karar vermek zorundadır. Bu kararların da en doğru ve en güvenilir olması gerekir. Kararlar bir problemin çözümü sonucunda oluşur. Bu problemleri etkileyen fazlaca kriter ve onlara bağlı birçok alternatif bulunur. En uygun olan alternatifin seçimi veya alternatiflerin sıralanmasında çok kriterle karar verme (ÇKKV) teknikleri kullanılır. Bu çalışmanın temel amacı, çok kriterli karar verme tekniklerinden en son literatüre kazandırılan ARAS, WASPAS, CODAS, PSI, MABAC, MAIRCA, MOOSRA, EDAS yöntemlerinin uygulanması ve mukayese edilmesidir. Bu niteliği ile çalışma keşfedici ve sonuç çıkarıcı özellikleri taşımaktadır. Fen liselerinin dilimlere ayrılarak değerlendirilmesini sağlayan bir model önerilmiştir. Fen liselerinin değerlendirilmesini bir karar problemi olarak ele alan model 7 farklı dilimden oluşturulmuştur. 81 il merkezinde bulunan devlet fen liseleri 4 ana kriter altında 11 alt kriterle değerlendirilmiştir. Değerlendirme aşamasında çalışmanın kriterlerini ağırlıklandırmak için ENTROPY, SWARA, KEMIRA-M, CRITIC ve DEMATEL yöntemleri kullanılmıştır. 81 fen lisesinin oluşturduğu 7 farklı dilimde yer alan alternatiflerin sıralanması için güncel olan ARAS, WASPAS, CODAS, PSI, MABAC, MAIRCA, MOOSRA ve EDAS yöntemleri kullanılmıştır. Farklı tekniklerin uygulanması ile dilimlerde farklı sıralamalar oluştuğu için bunlar COPELAND yöntemi ile kullanım amaçlarına uygun olarak birleştirilip tek bir sıralama elde edilmiştir. Elde edilen tüm sıralama sonuçları arasında bir ilişki bulunup bulunmadığını hesaplamak için Sperman sıra korelasyonu kullanılmış ve bunun sonucunda yöntemlerin sıralama sonuçları arasında pozitif yönde güçlü bir ilişki olduğu bulunmuştur. Ayrıca alternatiflerin sıralamasında meydana gelebilecek değişimi incelemek için duyarlılık analizi de yapılmıştır. Duyarlılık analizi ile kriter ağırlıklarının değişmesi sonucunda alternatiflerin sıralamasında da değişiklik olduğu görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Çok Kriterli Karar Verme, Ağırlıklandırma, Birleştirme

In daily life, individuals, businesses and countries have to decide on different issues in order to survive. These decisions need to be the most accurate and reliable. Decisions arise when a problem is solved. There are many criteria and many alternatives, depending on these criteria, that affect these problems. Multi-criteria decision making (MCDM) techniques are used in the selection the most appropriate alternative or in the ranking of alternatives. The main aim of this research is to apply and compare ARAS, WASPAS, CODAS, PSI, MABAC, MAIRCA, MOOSRA, EDAS methods, which are introduced to the latest literature from multi-criteria decision making techniques In this respect, the study is exploratory and inferential. A model is proposed for the evaluation of science high schools by dividing them into segments. The model, which evaluates science high schools as a decision problem, is composed of 7 different slices. Public science high schools in 81 provincial centers were evaluated using 11 sub-criteria under 4 main criteria. In the evaluation stage, ENTROPY, SWARA, KEMIRA-M, CRITIC and DEMATEL methods were used to weight the criteria of the study. The current ARAS, WASPAS, CODAS, PSI, MABAC, MAIRCA, MOOSRA and EDAS methods were used to rank the alternatives in 7 different segments of 81 science high schools. Since different rankings occurred due to the application of different techniques in the segments, a single order was obtained by combining them with the COPELAND method in accordance with their intended use. In order to calculate whether there is a relationship between all the ranking results that were obtained, Sperman rank correlation was applied and it was found that there is a strong positive correlation between the ranking results of the methods. In addition, a sensitivity analysis was conducted to examine the changes that might occur during the ranking of alternatives. Through the sensitivity analysis, it was figured out that the order of alternatives changed as a result of changing the weights of the criteria.Key Words: Multi-Criteria Decision Making, Weighting, Merging