Ö RET M ÜYELER N N YÜKÜ SEV YELER N N B R ANAL T K A MODEL LE DE ERLEND R LMES : MÜHEND SL K FAKÜLTES NDE B R UYGULAMA. Kezban BULUT 1, Banu SOYLU 2,*

Transkript

1 Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) (2009) ISSN Ö RET M ÜYELER N N YÜKÜ SEV YELER N N B R ANAL T K A MODEL LE DE ERLEND R LMES : MÜHEND SL K FAKÜLTES NDE B R UYGULAMA Kezban BULUT 1, Banu SOYLU 2,* 1 K r kkale Üniversitesi, Endüstri Mühendisli i Bölümü, KIRIKKALE 2 Erciyes Üniversitesi, Endüstri Mühendisli i Bölümü, KAYSER ÖZET yükü seviyesi de erlendirme bütün i kollar için yap lmas gereken bir analizdir. Üniversitede çal an ö retim üyeleri, akademik çal malar n n yan s ra, görev yapt klar birimlerde birçok idari ve bürokratik i i de sürdürmektedir. Do al olarak, katlan lan bu ek faaliyetler i yükünün artmas na ve akademik verimlili in azalmas na sebep olmaktad r. Ayr ca, çal ma ortam ko ullar n n uygun olmay (örne in; s n f, labaratuar, ders araç ve gereçleri) ve üniversite maddi kaynaklar n n yetersiz olmas ö retim üyelerinin verimlili ine olumsuz etki eden di er faktörlerdir. Bu çal mada bir mühendislik fakültesinde tam zamanl çal an ö retim üyeleri incelenmi, i yükü seviyelerine etki eden faktörler ve faktörler aras ili kiler belirlenerek bir analitik a modeli olu turulmu tur. Geli tirilen modeli ba ka akademik birimler için genelle tirmek mümkündür. Önerilen model Analitik A Süreci yöntemi kullan larak analiz edilmi ve bir örnek uygulama yap lm t r. Anahtar Kelimeler: Toplam i yükü, Çok kriterli karar verme, Analitik a süreci. AN ANP MODEL TO EVALUATE THE WORKLOAD OF ACADEMIC STAFF: AN APPLICATION IN ENGINEERING FACULTY ABSTRACT Evaluation of the workload is an analysis that should be performed for all types of work branches. The academic staff in a University have to deal with several administrative duties in addition to their academic studies. Naturally, these additional activities cause an increment in the workload and a decrement in the efficiency of the academic staff. Moreover, the inappropriate working conditions (such as, classroom, labs, lecture aids etc.) and the inadequate resources of the Universities are the other factors, which negatively effect the performance of the academic staff. In this study, we observe the academic staff of an Engineering Faculty and we construct an ANP (Analytic Network Process) model to determine the factors that effect the workload, and relations between them. It is possible to apply the developed model for other faculties. We analyze the model by using ANP method and we perform an example application. Keywords: Total workload, Multiple criteria decision making, Analytic network process. *E-posta:bsoylu@erciyes.edu.tr

2 K. Bulut, B. Soylu / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) (2009) G R Bir çal ma ortam nda i yükü seviyeleri çal andan çal ana farkl l k gösterebilmektedir. Çal anlar n i yükü seviyelerini ölçmek ve analiz etmek, i yerinde bu sonuçlara göre iyile tirmeler yapmak, çal ma hayat nda motivasyonu ve verimlili i art r c önemli unsurlardand r. Ancak böyle bir çal may ba latmak dikkatli ve detayl gözlemler yapmay gerektirir. Çal anlar n i yükü seviyelerine etki eden birçok faktör bulunabilir. Bu faktörlerden bir k sm hemen gözlemlenebilece i gibi bir k sm da detayl incelemeler sonucu ortaya ç kabilir. Ayr ca, de erlendirdi imiz faktörler birbirinden ba ms z olmayabilir; yani bir birleri üzerine etkileri de mevcut olabilir. Akademik ortamdan örnek verecek olursak, fiziksel ve çevresel ko ullar ö retim üyelerinin akademik faaliyetlerini etkileyen unsurlardan bir tanesidir. Dolay s yla bu etkile imlerin de do ru ve tam olarak tespit edilmesi gereklidir. Ayr ca analizler için kullan lacak yöntem bu etkile imleri de de erlendirebilmelidir. Bu çal mada, Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi nde tam zamanl görev yapan ö retim üyeleri incelenmi, i yüklerine etki eden faktörler ve faktörler aras etkile imler belirlenmi tir. Hem i yüküne etki eden öncelikli faktörleri belirlemek hem de i yükü seviyelerini de erlendirmek için bir Analitik A modeli olu turulmu tur. Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi nde 12 farkl alanda mühendislik e itimi verilmektedir. Bölümlerden baz lar henüz yeni kurulma a amas ndad r. Bölümler taraf ndan yürütülen akademik ve idari faaliyetler birbirine benzemekle birlikte bölüm ko ullar, çevresel ko ullar ve ki isel özellikler nedeniyle ö retim üyelerinin farkl i yükü seviyelerinde çal malar na sebep olabilmektedir. Bu çal mada amac m z ö retim üyelerinin i yüküne yüksek oranda etki eden faktörleri belirlemek, faktörler aras etkile imleri ortaya koymak, bu faktörlerin verimlili e olan olumsuz etkilerini azaltmak için al nabilecek önlemleri tart mak ve ö retim üyelerinin toplam i yükü seviyelerini analiz etmektir. Bu makale 5 bölümden olu maktad r. Bölüm 2 de Analitik A süreci ve a amalar aç klanm t r. Bölüm 3 de konu ile ilgili literatür ara t rmas sunulmu tur. Bölüm 4 de çal mada ele al nan problem için geli tirilen analitik a modeli aç klanm ve bulgular analiz edilmi tir. Bölüm 5 de elde edilen sonuçlar özetlenmi ve ileri ara t rma konular belirtilmi tir.

3 152 Ö retim Üyelerinin Yükü Seviyelerinin Bir Analitik A Modeli ile De erlendirilmesi: Mühendislik Fakültesinde Bir Uygulama 2. ANAL T K A SÜREC Analitik A Süreci (AAS) [1,2] yakla m nda, Analitik Hiyerar i Süreci (AHS) [3] yakla m nda da oldu u gibi faktörlerin ikili olarak kar la t r lmas sonucunda sisteme olan etkilerinin belirlenmesi amaçlanmaktad r. AAS yakla m n n AHS yakla m ndan en önemli fark kriterler, alternatifler, faktörler aras nda ba ml l n dikkate al nmas d r. Bu sebeple AAS yöntemi AHS yöntemini de kapsamaktad r. Bu etkile imler problemin a yap s nda incelenmesini gerektirmektedir. ekil 1 de hiyerar ik yap ve a yap s gösterilmi tir. A yap s ndaki oklar n yönü gruplar aras ndaki veya grup elemanlar aras ndaki ba ml l ifade etmektedir. Örne in, kriter grubu 1 in senaryolar grubu üzerinde etkisi mevcuttur. Ayr ca, kriter grubu 3 elemanlar aras nda söz konusu olan ba ml l k, grubun yine kendisine dönen bir ok ile gösterilmi tir. (a) (b) ekil 1. a) Hiyerar ik yap ve b) A yap s AAS yakla m 4 temel a amadan olu maktad r [1]. Bu a amalar u ekilde özetlenebilir. 1. A ama: Problemin yap land r lmas ve modelin olu turulmas

4 K. Bulut, B. Soylu / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) (2009) 153 lk a amada problem tan mlan r, amaç, kriterler, alt kriterler, alternatifler, senaryolar vb. problem bile enleri ve bunlar aras ndaki ba ml l klar belirlenir. Bu amaçla beyin f rt nas, anket vb. yöntemler kullan labilir. 2. A ama: kili kar la t rmalar n yap lmas Birinci a amada elde edilen a yap s na göre gerekli olan ikili kar la t rmalar uzmanlar taraf ndan yap l r. Bir x bile eninin etkiledi i bütün bile enler, x bile enini etkileme önemleri aç s ndan ikili olarak kar la t r l rlar. Bu kar la t rmalar için Tablo 1 de verilen, Saaty nin 1-9 skalas kullan lmaktad r. Uzmanlardan elde edilen puanlar bir kar la t rma matrisi olu turmak için entegre edilirler. Bu matrisin sütunlar normalize edildikten sonra elde edilen sat r ortalama de erleri her bir bile enin a rl n göstermektedir. Ancak bu de erlerin kabul edilebilmesi için kar la t rma matrisinin tutarl olmas gerekmektedir ([3] kayna nda matris tutarl l k de eri hesaplama ile ilgili detayl bilgi verilmi tir.) Tablo 1. Saaty 1-9 skalas [3] Önem De erleri Tan m 1 Her iki faktör e it öneme sahiptir 3 1. faktör 2. faktörden daha önemlidir 5 1. faktör 2. faktörden çok önemlidir 7 1. faktör 2. faktöre nazaran çok güçlü bir öneme sahiptir 9 1. faktör 2. faktöre nazaran mutlak üstün bir öneme sahiptir 2,4,6,8 Ara de erler 3. A ama: Süpermatris olu turma kinci a amada elde edilen yerel a rl k vektörleri süpermatrisde, etkileyen eleman sütunda ba ml elemanlarsa sat rlarda temsil edilecek ekilde uygun pozisyonlara yerle tirilirler. Süpermatris yap s Markov zinciri yap s na benzemektedir. Buna göre ekil 1b de gösterilen a için süpermatrisin genel format E itlik (1) deki gibi olacakt r. Bu e itlikte göstermektedir. W alt matrisleri

5 154 Ö retim Üyelerinin Yükü Seviyelerinin Bir Analitik A Modeli ile De erlendirilmesi: Mühendislik Fakültesinde Bir Uygulama (1) 4. A ama: A rl kl süpermatris olu turma Elde edilen süpermatriste, toplam 1 den büyük olan sütunlar normalize edilerek a rl kl süpermatris olu turulur. 5. A ama: Limit süpermatris olu turma A rl kl süpermatris, her sat r bir de ere yak nsayana kadar kendisi ile çarp l r. Bu de erler a daki elemanlar n a rl klar n gösterir. Ancak her eleman n kendi grubu içindeki a rl n bulmak için o grubun elemanlar n normalize etmek gerekmektedir. 3. L TERATÜR ARA TIRMASI Çal anlar n i yükü seviyelerini ölçmek amaçl yap lm çal malar genellikle Ergonomi literatüründe yer almaktad r [4]. Bu çal malarda, yap lan i in çal ana getirdi i yükü hesaplamak için, i genellikle alt bile enlerine ayr lmakta ve her bile ene bir puan verilerek i in a rl bulunmaktad r. Anacak bu çal malarda direkt ölçülemeyen faktörler ve faktörler aras ili kiler göz önünde bulundurulmamaktad r. Bu nedenle problemin AAS yakla m kullan larak incelenmesi belirtilen hususlar n dikkate al nmas için önemlidir. Literatürde, çal anlar n i yükü seviyelerini AHS ve AAS yöntemlerini kullanarak belirleyen baz çal malar mevcuttur ancak ö retim üyeleri ya da e itim kurumlar nda çal anlar üzerine yap lm bir çal ma henüz bulunmamaktad r. Jung ve Jung [5] insan-makine sistemlerinde operatorün i yüküne etki eden faktörleri fiziksel, çevresel, duru sal ve zihinsel olarak 4 ana ba l k alt nda de erlendirmi ve i yükü seviyesini ölçmek için AHS yöntemini kullanm lard r. Da deviren ve ark. [6] taraf ndan yap lan bir çal mada ise i yüküne etki eden bu 4 faktör aralar ndaki etkiler de dikkate al narak AAS yöntemi kullan larak de erlendirilmi tir.

6 K. Bulut, B. Soylu / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) (2009) 155 Literatürde AAS ve AHS yöntemleri ba ka amaçlar içinde yayg n olarak kullan lmaktad r. Örne in; Lin ve ark. [7] Tayvan da bir seyahat irketinde çal an 3 tur operatörünün performans n AAS yöntemini kullanarak ölçmü lerdir. Meade ve Presley [8] Ar-ge projelerini seçmek için AAS yöntemini kullanm t r. Gencer ve Gürp nar [9] bir elektronik firmas için alternatif tedarikçileri AAS ile de erlendirmi tir. Anand ve Kodali [10] bir valf üreticisi için 3 alternatif üretim sistemini (yal n üretim, bilgisayar destekli üretim ve geleneksel üretim sistemi) AAS yöntemi ile de erlendirmi ler ve yal n üretim sisteminin fabrika için en uygun sistem oldu una karar vermi lerdir. Yurdakul [11], bir üretim firmas n n uzun vadeli performans n AAS ile ölçmü tür. Felek ve ark. [12] mobil ileti im sektöründe pazar payla m n n tahmininde AAS yöntemini kullanm t r. Aragones-Beltran ve ark. [13] bir organize sanayi bölgesindeki 5 yerle im yerinin fiyat n belirlemek için AAS yakla m n kullanm lard r. Bir di er çal mada ise Üstün ve ark. [14] K br s sorunu çözüm önerilerini AAS yakla m ile de erlendirmi tir. Sonraki bölümde geli tirilen AAS Modeli verilmi ve ç kt lar analiz edilmi tir. Bu çal man n sonuçlar n n bir bölümü 13. Ergonomi Kongresi bildiriler kitab nda mevcuttur [15]. 4. GEL T R LEN AAS MODEL Çal man n ilk a amas nda ö retim üyelerinin i yüküne etki eden faktörler belirlenmi tir. Bunun için aktif olarak e itim veren (lisans ve yüksek lisans programlar na ö renci alan) 6 farkl bölümden 12 ö retim üyesinin görü leri al nm t r. Faktörler genel olarak 5 ana grupta toplanmaktad r. Olu turulan gruplar, alt faktör gruplar ve etkile imleri ekil 2 de verilmi tir. Bu faktörlerin aç klamalar ise Tablo 2 de mevcuttur. Örne in, Akademik faaliyetler grubu ile E itim/ö retim faaliyetleri grubu aras ndaki kar l kl ba ml l k u ekilde aç klanabilir: E itim/ö retim faaliyetlerinin yükü artt kça akademik faaliyetlerin yükünde azalma gözlenmektedir. Ancak baz akademik faaliyetlerin (örne in, akademik geçmi, bildiri/makale) artmas, baz e itim/ö retim faaliyetlerinin (örne in, ders haz rl k / de erlendirme süresi) yükünün azalmas na sebep olmaktad r. Dolay s yla iki grubun baz elemanlar aras nda etkile im söz konusudur. dari i ler grubundaki, gruba dönen ok ise u ekilde aç klanabilir: Personel eksikli i eleman, yine ayn gruptaki dari 1 türündeki i lerin yükünün artmas na sebep olmaktad r. Di er elemanlar aras nda da buna benzer ili kiler mevcuttur.

7 156 Ö retim Üyelerinin Yükü Seviyelerinin Bir Analitik A Modeli ile De erlendirilmesi: Mühendislik Fakültesinde Bir Uygulama Tablo 2. Faktör kodlar ve k sa aç klamas Faktör Aç klama Kodu I.1. I.2. I.3. I.4. I.5. I.6. A.1. A.2. A.3. A.4. A.5. A.6. A.7. A.8. EÖ.1. EÖ.2. EÖ.3. Bölüm ba kan ve yard mc lar n n ana bilim dal ba kanlar n n idari i ler için ay rd klar zaman Ö rencilere e itim/ö retim dan manl için ayr lan zaman örn. dönem ba nda ders kayd dan manl vb. Üniversite, Fakülte, bölüm komisyonlar örn. Staj/müfredat komisyonu, fakülte kurulu Akademik toplant (konferans, seminer, çal tay vb.) düzenleme çal malar Bölümde dari/akademik personel eksikli i dari tecrübe ve deneyim eksikli i Bilimsel proje (Tübitak, NATO, 7.Çerçeve, BAP vb.) için ayr lan zaman Bildiri / Makale haz rlamak için ayr lan zaman (proje faaliyetleri d nda kalan zaman) AB projeleri (Leonardo, Commenius vb.) için ayr lan zaman Makale / Proje Hakemli i ve Editörlük için ayr lan zaman Yüksek Lisans (Y.L.) / Doktora tez ö renci say s Y.L. / Doktora tezi jüri/izleme komitesi üyeli i için ayr lan zaman Doçentlik jüri üyeli i için ayr lan zaman Akademik geçmi ve altyap Verilen derse haz rlanmak ve ö rencileri de erlendirmek için ayr lan zaman Haftal k ders yükü Ö rencileri de erlendirmede kullan lacak araçlar n çe itlili i örn. vize ve final s nav yan nda ödev, proje, quiz, vaka analizi vb. uygulamak

8 K. Bulut, B. Soylu / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) (2009) 157 EÖ.4. EÖ.5. EÖ.6. S.1. S.2. S.3. FÇ.1. FÇ.2. FÇ.3. Ders asistan n n olmay yada yetersiz kalmas Dersi alan ö renci say s artt kça gerek derste gerekse ders d nda ilgilenilen ö renci say s artacakt r örn. ders içinde/sonunda gelen sorular cevaplama zaman E itim Tecrübe / Deneyim eksikli i Üniversite-Sanayi ortakl nda gerçekle tirilen daha çok uygulama a rl kl projeler Bir konuda bilirki i olarak görevlendirilmek Ö retim üyelerine gerek sanayiden gerekse di er kurulu lardan fikir almak için gelen birçok resmi ve resmi olmayan talepler. Çal ma ko ullar n n (s n f, ofis, ders araç ve gereçlerinin) uygunlu u Üniversite maddi kaynaklar n n yetersiz olmas Bir ö retim üyesinin bedensel rahats zl klar ve çe itli sakatl klar kinci a amada uzman ki ilere uygulanan anket çal malar ile bir faktöre etki eden tüm faktörler için ikili kar la t rmalar yap larak etkideki üstünlükleri analiz edilmi tir. kili kar la t rmalar için Tablo 1 de verilen, Saaty nin 1-9 skalas kullan lm t r. Bu çal mada birden fazla (12 ö retim üyesi) karar verici oldu u için anket sonuçlar n n tek bir de ere dönü türülmesinde Saaty [3] taraf ndan önerilen geometrik ortalama yöntemi kullan lm t r. Geometrik ortalaman n aritmetik ortalama yöntemine tercih edilmesinin sebebi kar la t rma matrisinde simetrik elemanlar n birbirinin tersi olmas gerekti i kural n ( ji 1 = ) sa lamas d r. Problem için n tane karar vericinin oldu unu dü ünelim. E er aritmetik ortalama yöntemi kullan l rsa, kar la t rma matrisinin i. sat r ve j. sütununda yer alacak de er u ekilde hesaplan r. k, k. karar vericinin i-j eleman için verdi i skor olsun. 1 2 n = (2) n

9 158 Ö retim Üyelerinin Yükü Seviyelerinin Bir Analitik A Modeli ile De erlendirilmesi: Mühendislik Fakültesinde Bir Uygulama eleman n n simetri i olan ji eleman ise u ekilde hesaplan r. ji = Bu durumda 1 2 n ji n 1. Oysa geometrik ortalama bu art u ekilde sa lamaktad r. (3) =.... (4) n 1 2 n ji = n.... (5) 1 2 n Bu durumda ji 1 = olaca için geometrik ortalama yöntemi tercih edilmektedir. Bir önceki a amada belirlenen faktörler aras ba ml l k say s na göre her cevaplay c n n 45 kar la t rma yapmas gerekmektedir. Anket yöntemi ile elde edilen cevaplar Superdecisions paket program kullan larak analiz edilmi tir. Bütün etkilenen faktör kümeleri için tutars zl k oran hesaplanm ve bu oran 0.1 üst de erinin alt nda ç km t r. Bu a ama bir örnek ile u ekilde gösterilebilir. Anket yap lan ö retim üyelerine çal ma ko ullar faktörü için a a daki soru yöneltilmi tir. Soru: Çal ma ko ullar faktörünün a a daki faktörlere olan etkisini göreceli olarak puanlay n z. Not: Çal ma ko ullar faktörü ile labaratuar, s n f, ofis, ders araç ve gereçlerinin uygunlu u de erlendirilmektedir. Geçerli anketlerden bu soruya puan verenlerin geometrik ortalamalar n n yakla k olarak Tablo 3 deki puanlara kar l k geldi i bulunmu tur. Bu de erlerin ikili kar la t rma matrisindeki yerle imleri u ekildedir. A.3 A.2 A.1 A A.2 1/ A.1 1/ 8 1/ 2 1 (6)

10 K. Bulut, B. Soylu / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) (2009) 159 E itlik (6) da verilen matrisin tutars zl k oran (<0.1) ç km t r. Bu matrisin sütunlar normalize edilip sat r ortalamalar al nd ktan sonra Tablo 4 de verilen a rl klar elde edilmi tir. Tablo 3. Çal ma ko ullar faktörünün AKADEM K kümesi elemanlar na olan etkisinin de erlendirilmesi A.3. AB Projeleri A.2. Bildiri /Makale A.3. AB Projeleri A.1. Bilimsel Projeler A.2. Bildiri/Makale A.1. Bilimsel Projeler Tablo 4. Çal ma ko ullar faktörünün AKADEM K kümesi elemanlar na olan etkisinin a rl kland r lmas Faktör A rl k A.1. Bilimsel Projeler A.2. Bildiri / Makale A.3. AB Projeleri Tablo 4 sonuçlar incelendi inde asl nda makul a rl klar oldu u gözlemlenebilir. Bilimsel projeler, çal ma ko ullar ndan en çok etkilenen faktör iken AB projeleri en az etkilenen faktör olmu tur. Bunun sebebi öyle aç klanabilir. Mühendislik fakültesinde yap lan bilimsel projeler genellikle laboratuar ko ullar nda gerçekle tirilen teori temelli projelerdir ve çok k s tl bütçeler sebebiyle çal ma ko ullar n iyile tirmek mümkün olamamaktad r. Ancak AB projeleri daha çok e itim ve ki isel geli ime dayal projeler oldu u ve AB taraf ndan yeterli kaynak sa land için çal ma ko ullar ndan çok etkilenmemektedir. Bildiri / Makale çal malar ise genellikle bir bilimsel projenin yada yazar n akademik birikimin bir ç kt s oldu u için, çal ma ko ullar ndan bilimsel projeler faktörüne göre daha az etkilenmektedir. Analizlerde, Yükünün kümelere olan etkileri de benzer ekilde hesaplanm t r ve Tablo 5 de verilmi tir. Buna göre Yükü en çok Akademik ve E itim/ö retim kümelerini etkilemektedir. Asl nda bu iki küme ö retim üyelerinin öncelikli çal malar n göstermektedir. Buna göre i yükünde meydana gelen art lar en çok bu ö elerdeki verimlili i dü ürecektir.

11 160 Ö retim Üyelerinin Yükü Seviyelerinin Bir Analitik A Modeli ile De erlendirilmesi: Mühendislik Fakültesinde Bir Uygulama Tablo 5. Yükünün kümelere olan etkisinin a rl kland r lmas Küme A rl k DAR LER AKADEM K E T M / Ö RET M SANAY VE D ER K F Z KSEL / ÇEVRESEL Çal man n üçüncü a amas nda, elde edilen ikili kar la t rma sonuçlar na göre Tablo 6 daki süpermatris olu turulmu tur. Süpermatris bütün ikili kar la t rmalar n karar verici taraf ndan atanm de erlerini ihtiva eden matristir. Bundan sonraki a amada ise her bir faktör vektörü sütun toplam na bölünerek (normalle tirilerek) Tablo 7 de verilen a rl kl süpermatris elde edilmi tir. Saaty [1,2], markov zincirlerinde uzun dönemde olaylar n bir sabit olas l k da l m na yak nsamas mekanizmas n faktörlerin göreceli a rl klar n elde etmek için kullanm t r. Bunun için a rl kland r lm süpermatrisin limiti al narak limit süpermatris elde edilmi tir. Elde edilen limit süpermatris Tablo 8 de verilmi tir. Bu tabloya göre en fazla a rl a sahip olan 5 faktör s ras yla u ekildedir. 1. Ders Haz rl k / De erlendirme (0.146) 2. Akademik Geçmi (0.105) 3. Bilimsel Projeler (0.091) 4. Bildiri / Makale Çal malar (0.087) 5. E itim Tecrübe / Deneyim (0.067) Bu sonuçlara göre, bir ö retim üyesinin ders haz rlama ve ö renci de erlendirme faaliyetleri i yüküne en çok etki etmektedir. Di er önemli faktör ise ö retim üyesinin akademik geçmi i olmu tur. Akademik hayatta (faaliyetlerde) tecrübesi olan ve sa lam bir altyap olu turmu bir ö retim üyesinin birçok akademik faaliyeti normalden daha az çaba harcayarak yapmas mümkündür. Dolay s yla akademik geçmi faktörü i yükü üzerinde önemli etkilere sahiptir. 3. ve 4. s rada bilimsel projeler ve bildiri / makale çal malar faktörleri yer almaktad r. Bu iki faktör bir ö retim üyesinden beklenen ve yükselmesi için gerekli olan faktörlerdir. 5. s rada ise

12 K. Bulut, B. Soylu / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) (2009) 161 e itim tecrübe / deneyim faktörü bulunmaktad r. E itim / ö retim deneyimine sahip bir ö retim üyesinin bir çok e itim / ö retim faaliyetini normalden daha az çaba ile yapmas mümkündür. Buda i yükünü etkileyecektir. Geli tirilen AAS modelinin bir di er kullan m amac da ö retim üyelerinin normal i yükü standartlar n n ne kadar üzerinde çal t klar n belirlemek olabilir. Bu amaçla i yükünü etkileyen her bir faktör için bir normal de er belirlenebilir ve ö retim üyesine bu normal de ere k yasla 0-1 aras nda bir puan verilebilir. Puanlar faktör a rl klar ile çarpt m z zaman ö retim üyesinin i yükü seviyesi ortaya ç kacak ve standart i yükü ile kar la t r labilecektir. Örne in; Ders haz rl k / de erlendirme süresini dü ünelim. Üniversite prosedürlerine göre bir ö retim üyesi 10 saat haftal k ders yüküne sahip olmal d r. Ortalama e itim deneyimine sahip bir ö retim üyesinin, haftal k (ortalama) bu zaman n yar s kadar (5 saat) bir haz rl k / de erlendirme süresine ihtiyac duyaca n varsayal m. Yani bu faktör için haftal k 5 saatten fazla zaman harcayan bir ö retim üyesine 0.5 in üstünde 1.0 n alt nda bir puan verelim (örne in 0.7 puan). Dolay s yla bu ö retim üyesinin bu faktörden ald a rl kland r lm puan 0.7*0.146 = dir. Ayn de erlendirmeyi bütün faktörler için yap p a rl kland r lm puanlar toplad m zda ö retim üyesinin i yükü de eri hesaplanm olacakt r.

13 162 Ö retim Üyelerinin Yükü Seviyelerinin Bir Analitik A Modeli ile De erlendirilmesi: Mühendislik Fakültesinde Bir Uygulama ekil 2. Ö retim üyelerinin i yüküne etki eden faktörler ve faktörler aras ili kiler.

14 K. Bulut, B. Soylu / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) (2009) 163 Tablo 6. Süpermatris A.1. A.2. A.3. A.4. A.5. A.6. A.7. A.8. EÖ.1. EÖ.2. EÖ.3. EÖ.4. EÖ.5. EÖ.6. FÇ.1. FÇ.2. FÇ S.1. S.2. S.3. A A A A A A A A EÖ EÖ EÖ EÖ EÖ EÖ FÇ FÇ FÇ S S S Yükü Yükü

15 164 Ö retim Üyelerinin Yükü Seviyelerinin Bir Analitik A Modeli ile De erlendirilmesi: Mühendislik Fakültesinde Bir Uygulama Tablo 7. A rl kl Süpermatris A.1. A.2. A.3. A.4. A.5. A.6. A.7. A.8. EÖ.1. EÖ.2. EÖ.3. EÖ.4. EÖ.5. EÖ.6. FÇ.1. FÇ.2. FÇ S.1. S.2. S.3. A A A A A A A A EÖ EÖ EÖ EÖ EÖ EÖ FÇ FÇ FÇ S S S Yükü Yükü

16 K. Bulut, B. Soylu / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) (2009) 165 Tablo 8. Limit süpermatris A.1. A.2. A.3. A.4. A.5. A.6. A.7. A.8. EÖ.1. EÖ.2. EÖ.3. EÖ.4. EÖ.5. EÖ.6. FÇ.1. FÇ.2. FÇ S.1. S.2. S.3. A A A A A A A A EÖ EÖ EÖ EÖ EÖ EÖ FÇ FÇ FÇ S S S Yükü Yükü

17 166 Ö retim Üyelerinin Yükü Seviyelerinin Bir Analitik A Modeli ile De erlendirilmesi: Mühendislik Fakültesinde Bir Uygulama 5. SONUÇLAR Bu çal mada, ö retim üyelerinin i yükü seviyelerini belirlemede AAS yakla m kullan lm ve i yüküne etki eden faktörler belirlenerek bir analitik a modeli olu turulmu tur. yüküne çok say da faktörün etki etmesi ve faktörler aras nda etkiler ve geribesleme olmas hiyerar ik bir model yerine bir a modeli kurmay gerektirmi tir. Model ç kt lar incelenerek öncelikli faktörler ve nedenleri tart lm t r. Ayr ca; modelimiz bir ö retim üyesinin i yükü seviyesini standart bir i yükü seviyesi ile kar la t rmay da sa lamaktad r. Geli tirilen modeli ba ka akademik birimlerde de kullanmak mümkündür. Genellikle birimlerin i yükü faktörleri benzerdir ancak baz güncellemeler yapmak gerekebilir. leri ara t rma konusu olarak, modele iyile tirici alternatifler (i yükünü hafifletecek) eklenebilir ve alternatif senaryolardan en çok katk yapacak olan modelin kendisinin belirlemesi sa lanabilir. Bu alternatif senaryolar modele eklenmeden önce fayda, maliyet, risk ve f rsat analizleri de yap labilir. Ayr ca ideal bir i yükü seviyesi belirlenerek (bunu yapmak için Türkiye nin ve dünyan n çe itli üniversitelerinde çal an akademisyenler gözlenebilir yada bilgi al nabilir), kar la t rmalar yap labilir. KAYNAKLAR 1. Saaty T.L., Decision making with dependence and feedback: The Analytic Network Process. RWS Publications, Pittsburgh, A.B.D., Saaty T.L. and Vargas L.G., Decision making with the Analytic Network Process: Economic, political, social and technological applications with Benefits, Opportunities, Costs and Risks. Sipringer, Pittsburgh, A.B.D., Saaty T.L., How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process. European Journal of Operational Research, 48, 9-26, Wilson J.R. and Corlett E.N.,. Evaluation of human work. Third Edition. CRC Press, Jung S.H. and Jung H.S., Establishment of overall workload assessment technique for various tasks and workplaces. International Journal of Industrial Ergonomics, 28, , Da deviren M., Eraslan E. ve Kurt M., Çal anlar n toplam i yükü seviyelerinin belirlenmesine yönelik bir model ve uygulamas. Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., 4, , Lin C.T., Lee C. and Chen W.Y., An expert system approach to assess service performance of travel intermediary. Expert Systems with Applications, 36, , Meade M.L. and Presley A., R&D project selection using the Analytic Network Process. IEEE Transactions on Engineering Management, 49(1), 59-66, 2002.

18 K. Bulut, B. Soylu / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) (2009) Gencer C. and Gürp nar D., Analytic network process in supplier selection: A case study in an electronic firm. Applied Mathematical Modelling, 31, , Anand G. and Kodali R., Selection of lean manufacturing systems using the analytic network process a case study. Journal of Manufacturing Technology Management, 20 (2), , Yurdakul M., Measuring long-term performance of a manufacturing firm using the Analytic Network Process. International Journal of Production Research, 41(11), , Felek S., Yulu kural Y. ve Alada Z., Mobil ileti im sektöründe pazar payla m n n tahmininde AHP ve ANP yöntemlerinin k yaslanmas. Endüstri Mühendisli i Dergisi, 18(1), 6-22, Aragonés-Beltran P., Aznar J., Ferris-Onate J. ve Garcia-Melon M., Valuation of urban industrial land: An analytic network process approach. European Journal of Operational Research, 185, , Üstün Ö., Özdemir M.S. ve Demirta E.A., K br s sorunu çözüm önerilerini de erlendirmede Analitik Serim Süreci Yakla m. Endüstri Mühendisli i Dergisi, 16(4), 2-13, Bulut K. ve Soylu B., Ö retim üyelerinin i yükü seviyelerini ölçmek için bir analitik a modeli ve mühendislik fakültesinde bir uygulama. 13. Ergonomi Kongresi Bildiriler Kitab, Aral k 2007, Kayseri.