BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ."

Transkript

1 BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ Özkan BALİ ÖZET Personel seçm organzasyonların başarısını etkleyen en öneml problemlerden brdr. Bu seçm, belrszlk çeren br karar verme sürecdr. Genellkle br heyet tarafından belrlenmş ntelklere göre en y aday uzlaşık br karar le belrlenmeye çalışılır. Bu sebeple, bu çalışmada bulanık kl karşılaştırmalı boyut analz ve bulanık VIKOR (VlsekrterumskaOptmzaca I KompromsnoResene) yöntemlernden yararlanılarak personel seçm problem çn bulanık küme temell br çok ntelkl karar verme (ÇNKV) model önerlmektedr. Ntelklern önem derecelernn belrlenmes amacıyla kl karşılaştırma mkânı veren bulanık boyut analz ve adayların değerlendrlmes çn uzlaşık karar sağlayan bulanık VIKOR teknkler kullanılmaktadır. Önerlen ÇNKV modelnn etknlğn ve uygulanablrlğn göstermek çn model, öğretm görevls seçm problemne uygulanmaktadır. Çalışmanın sonucunda, önerlen bulanık küme temell ÇNKV modelnn alternatflern sıralanması ve en uygun olanın seçmnde uzlaşık çözüm sağladığı görülmektedr. Anahtar Kelmeler: Bulanık Boyut Analz, Bulanık VIKOR, Personel Seçm. A MADM MODEL BY FUZZY EXTENT ANALYSIS AND FUZZY VIKOR: PERSONNEL SELECTION PROBLEM ABSTRACT Personnel selecton s the most mportant problems affectng the success of the organzatons. Ths selecton s a decson makng process ncludng uncertanty. Generally, the best canddate s tred to fnd wth a compromse decson by a commttee accordng to attrbutes determned. Therefore, n ths study a mult attrbutes decson makng (MADM) model based on fuzzy set s proposed for personnel selecton problem utlzng fuzzy par wse comparson extent analyss and fuzzy VIKOR (VlsekrterumskaOptmzaca I KompromsnoResene) method. Fuzzy extent analyss enablng par wse comparson s used to determne mportance degree and weghts of attrbutes; fuzzy VIKOR technque provdng compromse soluton s exploted to evaluate canddates. To show effcency and applcablty of the proposed MADM model, t s appled to lecturer selecton problem. As a result of the study, the proposed MADM model based on fuzzy set are shown to provde rankng of alternatves and select the most approprate one. Keywords: Fuzzy Extent Analyss, Fuzzy VIKOR, Personnel Selecton. Yrd.Doç.Dr.,SavunmaBlmlerEnsttüsü, 25

2 . GİRİŞ Personel seçm, br pozsyona veya tanımlı br şe gerekl ntelkler sağlayan breyler arasından en y olanın veya olanların seçlmes sürecdr. Doğru personel seçm, dünyamızın küreselleşmes ve rekabetn artmasıyla şrket yada kurumların başarısında öneml br rol oynamaktadır. Eğer boş pozsyona seçlen adayın uzun br süre kurumda çalışması planlanıyorsa ve sahp olduğu yetenekler ve blgs le kuruma büyük katkılar yapması beklenyorsa bu durumda personel seçmnn stratek br karar olduğu söyleneblr. Genelde, yazın ncelendğnde nsan kaynakları yönetmnde personel seçm kararlarında yardımcı olması çn özgeçmş, mülakat, değerlendrme merkezler, ş blgs testler, örnek çalışma testler, blşsel testler, ve kşlk testlern konu alan brçok çalışmaya rastlanmaktadır (Chen ve Chen, 2008). Bunun yanında çok ntelkl karar verme (ÇNKV) teknklernden faydalanan personel seçm le lgl çalışmaların sayısı da yazında artmaktadır. Personel seçmnde hem obektf hem de sübektf değerlendrme ntelklernn dkkate alınması gerekmektedr (Karsak, 200). Yazında personel seçmn ele alan ÇNKV çalışmaları mevcuttur: Dağdevren ve Yüksel (2007) önerdkler modelde yer alan faktörlern küresel ağırlıkları Analtk Ağ Sürecyle (ANP) belrlenmekte ve bu ağırlıklar kullanılarak faktörler temelnde gelştrlen ölçekler le br personel seçm algortması önerlmektedr. Göleç ve Kahya (2007) yetenek tabanlı çalışan seçm ve değerlendrlmes çn dlsel değşkenler yardımıyla bulanık br model önermektedr. Lang ve Wang (994) obektf ve sübektf değerlendrme le personel seçmek çn br bulanık ÇNKV algortması sunmaktadır. Karsak (200) en uygun adayın seçm çn deal ve ant-deal çözüm konseptn temel alan br bulanık ÇNKV çerçeves önermektedr. Petrovc- Lazarevc (200) boş br pozsyon çn uygun olan ve olmayan personel arasında ayırt etme sürecnde karar verclern sübektf değerlendrmelern mnmze etmek çn kısa lste ve şe alma kararından oluşan k sevyel br bulanık personel seçm yaklaşımı gelştrmektedr. Capaldo ve Zollo (200) personel değerlendrme etknlğn gelştrmek çn 26

3 bulanık br model sunmaktadır ve önerdkler yöntem büyük br İtalyan şrketnde örnek olay olarak uygulamaktadır. Bal ve Gencer (2005) Analtk Hyerarş Sürec (AHP), bulanık AHP ve bulanık küme teorsnden üretlmş çeştl teknkler kullanarak Kara Harp Okulu na öğretm elemanı seçm problemne uygulamaktadır. Sonuçta, çeştl yöntemlern probleme uygulanmasıyla elde edlen sonuçlar ve sıralamalar karşılaştırılmaktadır. Chen ve Cheng (2005) metrk mesafe le bulanık sayıların derecelendrlmes yaklaşımının etknlğn göstermek amacıyla blg sstemler personel seçm problemn kullanmaktadır. Gbney ve Shang (2007) dekan seçm çn AHP teknğn kullanmaktadır. Güngör vd. (2009) personel seçm sürecnde AHP den faydalanmaktadır. Dursun ve Karsak (2009) bulanık blg füzyonu, 2-demetl dlsel temsl model ve TOPSIS (Technquefororderperformancebysmlartyto deal soluton) yöntemn temel alan br bulanık ÇNKV algortması gelştrmektedr. Dağdevren (200) malat sstemlernde personel seçm sürecnde ANP ve TOPSIS yöntemn brleştren br melez model sunmaktadır. Gürbüz (200) çalışanların performansının değerlendrlmes çn Choquet İntegral kullanarak br ÇNKV yaklaşımı önermektedr. Çelk vd. (2009) denzclk fakültelernde akademk personel seçm ve gelşmn yönetmek çn çok ntelk altında çok aşamalı br bulanık değerlendrme model önermektedr. Bu modelde bulanık AHP, Buckley's algortması, bulanık TOPSIS gb yöntemler kapsayan bütünleşk br yaklaşım kullanılmaktadır. Kelemens ve Askouns (200) br organzasyonun başarısında öneml br etkye sahp kalfye nsan kaynakları seçm amacıyla bulanık TOPSIS model sunmaktadır. Chen ve Chen (2008) özellkle yüksek teknolo şrketlernde personel seçm çn karar ağaçlarını temel alan br ver madenclğ çerçeves gelştrmektedr. Ln (2009) personel seçm veya ş yerleştrme problem çn k yönlü bulanık br yaklaşım sunarken karışık tamsayılı programlamadan yararlanmaktadır. Malnowsk vd. (2008) takım çalışması çn üyelern seçmnde teknk yetenekler yanında kş le takım üyeler arasındak uyumu da dkkate alan br karar destek sstem önermektedr. 27

4 Genellkle personel seçm amacıyla br heyet (karar verme grubu) teşkl edlmekte ve karar verme grubunun alternatf kşler arasından en y olanı seçmes hedeflenmektedr. Dolayısıyla özellkle personel seçmnde karar verme grubundak breylern en y adayın seçmnde görüşlernde uzlaşı sağlanması gerekmektedr. Dğer yandan karar verme sürecnn doğasında, karar verclern blg yeterszlğ, net değerlendrememe, ntelklern öznellk göstermes gb sebeplerden belrszlk mevcuttur. Bu sebeple, bu çalışmada adayların değerlendrlmes çn uzlaşık br karar sağlayan bulanık VIKOR yöntemnden yararlanılmaktadır. Dğer yandan personel seçmnde kullanılan ntelklern değerlendrmes ve önem derecelernn belrlenmes maksadıyla dlsel değşkenler le kl karşılaştırma olanağı veren bulanık boyut analz kullanılmaktadır. Sonuç olarak, çalışmamızda personel seçm problemler çn bulanık boyut analz ve bulanık VIKOR yöntemlernn lk kez brlkte kullanıldığı uzlaşık br çözüm sağlayan br ÇNKV yaklaşımı önerlmektedr. Çalışmanın kalan bölümler şöyle organze edlmştr: İknc bölümde bulanık küme teors açıklanmaktadır. Üçüncü bölümde bulanık VIKOR yöntem anlatılmaktadır. Dördüncü bölümde personel seçm çn önerlen model sunulurken, beşnc bölümde önerlen yaklaşımın uygulandığı br öğretm görevls seçm örneğne yer verlmektedr. Son bölümde se sonuç ve gelecek çalışmalara yer verlmektedr. 2. Bulanık Küme Teors Bulanık küme teors (BKT) lk kez Zadeh tarafından 965 yılında ortaya atılmıştır. Bu bölümde BKT le lgl bazı tanımlara yer verlmektedr. Tanım : Eğer X, x le elde edlen nesnelerden oluşuyor se br bulanık küme A X 'de sıralı çftlern br kümesdr. A = {( x, µ A( x)) x X}, µ A(x) A 'da x 'n üyelk fonksyonu olarak adlandırılır ve [0,] değerler alır. A : X [0,]. 28

5 Tanım 2: Br bulanık sayı br konvekstr ve X 'n normal bulanık alt kümesdr. Burada konveks küme aşağıdak gb fade edlr: x, x2 X, λ [0,], µ A( λx + ( λ) x2 ) mn ( µ A ( x ), µ A( x2 ))., le gösterlr ve üyelk fonksyonu aşağıdak gb tanımlanır: x l, l x m m l u x µ ( x) =, m x u A u m 0, dger durumlarda Üçgen bulanık sayılarla lgl bazı temel şlemler aşağıda verlmektedr. Burada A ve B brer bulanık küme olmak üzere A = ( l, m, u ), l m u ve B = ( l2, m2, u2 ), l2 m2 u2 olarak üçgen bulanık sayılarla gösterlsn. A ( + ) B = ( l, m, u )( + )( l2, m2, u2 ) = ( l + l2, m + m2, u + u2) A( ) B = ( l, m, u) ( ) ( l2, m2, u2 ) = ( l u2, m m2, u l2) A ( ) B = ( l, m, u )( )( l2, m2, u2 ) = ( ll2, mm2, uu 2) A ( ) B = ( l, m, u )( )( l2, m2, u2 ) = ( l / u2, m / m2, u / l2) ka = kl, km ku Tanım 3: Br üçgen bulanık sayı (ÜBS) A bulanık kümes çn ( l m, u) (, ) A = ( / u,/ m,/ l ) 3. Bulanık VIKOR VIKOR (Çok krterl optmzasyon ve uzlaşık çözüm) lk kez Oprcovc (998) tarafından karmaşık sstemlern çok krterl optmzasyonu çn ortaya atılmasına rağmen çok krterl karar verme problemlerne uygulanışı lk kez Oprcovc ve Tzeng (2004) tarafından gerçekleştrlmştr. VIKOR yöntem, çelşkl ntelkler olduğunda alternatfler sıralama ve en y alternatf seçmeye odaklanırken uzlaşık çözüm sağlar. Uzlaşık çözümün deal çözüme en yakın çözüm olması beklenr ve bu deal çözüme yakınlık 29

6 ölçüsünü temel alan çok ntelkl sıralama ndeks belrl şartlar altında oluşturulur (Oprcovc, 998). Uzlaşık sıralama, deal çözüme yakınlık ölçüsünü karşılaştırarak uygulanablr. Yazında rastlanan VIKOR yöntemnn uygulandığı çalışmalardan bazıları şunlardır: alternatf ener kaynaklarının seçmnde (Kaya ve Kahraman, 200), sgorta şrket seçmnde (Yücenur ve Demrel, 202), toplu taşıma araçları çn alternatf yakıtlı otobüslern analznde (Tzeng vd., 2005), Türkye dek kamu, özel ve yabancı sermayel banka gruplarının performans değerlendrmesnde (Dnçer ve Görener, 20), banka şube performanslarının değerlendrlmesnde (Ertuğrul ve Karakaşoğlu, 2008), restoran yer seçmnde (Tzeng vd., 2002) VIKOR yöntemnden faydalanılmaktadır. Karar verme sürecnde çoğu zaman kesn ve tam blgye ulaşmak zor olduğundan bulanık küme teors VIKOR yöntemne de uygulanarak belrszlk altında karar verme mkânı sağlamak amacıyla bulanık VIKOR yöntem gelştrlmştr (Chen ve Wang, 2009). Bulanık VIKOR'un da yazında çeştl alanlarda uygulandığı görülmektedr. Örneğn; tedarkç seçmnde (Shemshad vd., 20; Akyüz, 202), otomobl parçası malzeme seçm çn çevresel etk analznde (JeyaGrubha ve Vnodh, 202), yazılım gelştrme proelernn değerlendrlmesnde (Büyüközkan ve Ruan, 2008), robot seçmnde (Dev, 20), su kaynakları planlamasında (Oprcovc, 20), blşm sstemler/blşm teknololer proelernde ortak seçmnde (Chen ve Wang, 2009) bulanık VIKOR metodu uygulanmıştır. Bu yöntemn adımları aşağıdak gb özetlenmektedr: Dyelm k n adet karar verc, m adet alternatf ve k adet ntelk olsun. Karar verclern daha kolay değerlendrme yapablmes çn dlsel fadeler ve onlara karşılık gelen bulanık sayıların tanımlanması gerekr. Alternatflern değerlendrlmesnde karar verclern yararlanacağı dlsel fadeler ve ÜBS lar Tablo 'de sunulmaktadır (Chen ve Wang, 2009). 30

7 Tablo. Dlsel Değşkenler ve ÜBS lar Dlsel Değşkenler ÜBS Çok Kötü (ÇK) (0; 0; 2,5) Kötü (K) (0; 2,5; 5) Orta (O) (2,5; 5; 7,5) İy (İ) (5; 7,5; 0) Çok İy (Çİ) (7,5; 0; 0) Adım :Karar verclern değerlendrmelernn brleştrlmes. Karar verclern her br ntelğn önem ağırlığı çn ntelğne göre ve 'nc alternatftek her br alternatfn oranı çn değerlendrmeler Eş. le hesaplanır. ~ x n ~ x e= = n e =, 2,..., m () Adım 2: Bulanık karar matrsnn oluşturulması. Bulanık karar matrs Adım de elde edlen aşağıdak gb oluşturulur. x~ değerler kullanılarak A ~ D = A M A 2 m C ~ x ~ x M ~ xm 2 C ~ x ~ x M ~ x m2 L L L O L C ~ x ~ x k n 2n M ~ x mk =, 2,..., m ; =, 2,..., k (2) Burada x~ göstermektedr. C ntelğne göre A alternatfnn önem derecesn 3

8 Adım 3: Ntelklern fayda veya malyet ntelğ olması dkkate alınarak ~ bulanık en y f ve bulanık en kötü f değerler belrlenmes. Bulanık en y f değer her br ntelk çn alternatflern sahp olduğu en ~ büyük değer gösterrken, bulanık en kötü f değer yne her br ntelk çn alternatflern sahp olduğu en küçük değer fade eder ve Eş. 3 tek gb bulunur. ~ f * = ~ max x, ~ f = ~ mn x (3) Adım 4: S ~ ve R ~ değerlernn hesaplanması S ~ ve R ~ değerler Eş. 4 ve 5 yardımıyla hesaplanır. ( f ~ ~ ~ x )/( f f ) [ w ( f ~ ~ ~ x )/( f f )] ~ n * S = w = R = max (4) (5) Burada w ntelk ağırlıklarını göstermektedr. S ~, A alternatf çn ntelk R ~ se değerlernn bulanık en y değere olan uzaklıklarının toplamıdır. 'nc krtere göre uzaklığıdır. Dğer br fadeyle A alternatfnn bulanık en kötü değere olan en büyük S ~ ve ve en kötü skorlarını göstermektedr. Adım 5: Eş. 6-8 le S, S, S ~, S ~, R, R, R ~ değerler R ~ ve Q ~ değerler hesaplanır. R ~ ve Q ~ değerler hesaplanır. A alternatfnn ortalama 32

9 S = ~ ~ ~ mn S S = max S R = ~ ~ ~ mn R R = max R ~ ~ ~ ~ ~ Q = v S S / S S + v R R / R R ( ) ( ) ( )( ) ( ) (6) (7) (8) Burada S maksmum grup faydasını, R karşıt görüşteklern mnmum pşmanlığını fade etmektedr. Q ~ ndeks grup faydasının ve mnmum pşmanlığın brlkte değerlendrlmesyle hesaplanır. v değer maksmum grup faydasını sağlayan stratenn ağırlığını fade eder. v nn aldığı farklı değerler uzlaşık sonuca etk etmektedr. Örneğn; v >0,5 "çoğunluk oyu", le v =0,5 "uzlaşma", v <0,5 "veto" anlamına gelmektedr. Adım 6: Üçgen bulanık sayı Q ~ durulaştırılır ve Q ~ ndeks elde edlr. Yazında durulaştırma çn brçok yöntem önerlmştr. Bu çalışmada derecelendrlmş ortalama metoduna göre durulaştırma yapılmıştır. Bu ~ C = l, m, u gb br bulanık sayı aşağıdak eştlğe göre yaklaşıma göre ( ) gerçek sayıya dönüştürülür (Kaya ve Kahraman, 200). ( ) ~ l + 4m+ u P C = C = (9) 6 Q ~ ndeksne göre alternatfler sıralanır ve en küçük değere sahp alternatf en uygun olan olarak seçlr. Adım 7: Uzlaşık çözümün belrlenmes çn aşağıda belrtlen şartların sağlanması gerekr. Şart : Kabul edleblr avanta 33

10 Q ndeks değerlerne göre a brnc sıradak ve a knc sıradak alternatflern sıralamadak yern belrtmek üzere, Q ( a ) Q( a ) DQ (0) ( ) DQ= / m eğer m 4 se DQ =0.25 () Şart 2: Karar vermede kararlılık S ve/veya R değerlerne göre yapılan sıralamada brnc sıradak (a ) alternatf yne en y olmalıdır. Eğer Şart sağlanmazsa ve ( Q( a m ) (m) ) Q( a ) < DQ olursa, a ve a aynı uzlaşma çözümü olur. Bununla brlkte a nın oransal avantaı yoktur, bundan dolayı uzlaşma ( m) çözümler a, a,..., a aynıdır. Eğer Şart 2 sağlanmazsa her ne kadar a nın oransal br avantaı olsa da karar vermede tutarlılık yetersz olur. Dolayısıyla uzlaşma çözümler a ve a aynıdır. Adım 8:Uzlaşık çözüm kümesnde şartları sağlayan en küçük sahp alternatf en y çözüm olarak seçlr. Q ~ değerne 4. ÖNERİLEN MODEL Bu bölümde personel seçm çn bulanık boyut analz ve bulanık VIKOR yöntemlernn brleşmnden oluşan ÇNKV model önerlmektedr. Önerlen yöntemn adımları Şekl 'de görülmektedr. 34

11 Karar verclern ntelkler değerlendrmes Bulanık sentetk boyut değerlernn bulunması Karar verclern adayları değerlendrmes Karar verc değerlendrmelernn brleştrlmes ve bulanık karar matrsnn oluşturulması Bulanık en y ve en kötü değerlern belrlenmes S ~ ve R ~ değerlernn hesaplanması S, S ~, R, hesaplanması R ~ ve Q ~ değerler Durulaştırma Uzlaşık çözüm çn şartların kontrolü ve en y adayın belrlenmes Şekl. Personel seçm model Adım : Karar verclern ntelkler değerlendrmes Karar verme grubu Tablo 2'de sunulan dlsel fadeler ve ÜBS ları kullanarak ntelkler kl karşılaştırmalar le değerlendrr. 35

12 Tablo 2. Ntelkler çn dlsel fade ve ÜBS Dlsel İfade ÜBS Karşılık ÜBS Çok Çok Öneml (7/2,4,9/2) (2/9,/4,2/7) Çok Öneml (5/2,3,7/2) (2/7,/3,2/5) Oldukça Öneml (3/2,2,5/2) (2/5,/2,2/3) Az Öneml (2/3,,3/2) (2/3,,3/2) Denk (,,) (,,) Adım 2: Bulanık sentetk boyut değerlernn bulunması Tanım : Dyelm k nesne kümes X { x, x2,..., x n } { u, u u } 2,..., = ve amaç kümes U = le gösterlsn. Chang'ın (992) boyut analz yöntemne göre her br nesne alınır ve her br amaç g ; çn boyut analz sırasıyla uygulanır. Dolayısıyla, her br nesne çn m boyut analz değer elde edlr. Bunu Eş. 2 le göstermek mümkündür: M 2 m g, M g,..., M g burada tüm g, =,2,..., n (2) M ( =,2,..., m) değer ÜBS larla fade edlmektedr. Buna göre Chang'n boyut analz yöntem aşağıdak gb uygulanır: ntelğne göre bulanık sentetk boyut değer ( S ) Eş. 3 le bulunur. S m = = M g n m * M (3) g = = Burada uygulanır. m M g = çn m boyut analz değerlerne bulanık toplama şlem m M g = m = l m, m = = m, u =, =,2,..., n (4) 36

13 buradal en küçük değer, m en uygun değer ve u en yüksek değerdr. n m Mg = = uygulanır, çn se g M ( =,2,..., m) değerlernn bulanık toplama şlem n = m n m n m n m M g = l, m, u (5) = = = = = = = ve daha sonra vektörün ters Eş. 6 gb hesaplanır. n m = = Mg = n u =, n m =, n l = Böylece ntelklern önem derecelern gösteren W ( w w,..., ) (6) =, 2 w n vektörü elde edlr. Burada her br ntelğn önem dereces ÜBS larla gösterlr. Adım 3: Karar verclern adayları değerlendrmes Karar vercler adayları Tablo 'de verlen dlsel fadeler ve ÜBS ları kullanarak değerlendrrler ve böylece her br karar verc çn bulanık karar matrsler elde edlr. Adım 4: Karar verc değerlendrmelernn brleştrlmes ve brleşk bulanık karar matrsnn oluşturulması Karar verclere at karar matrsler Eş. ve 2 kullanılarak brleştrlr ve brleşk bulanık karar matrs elde edlr. Adım 5: Bulanık en y ve en kötü değerlern belrlenmes 37

14 Ntelklern fayda veya malyet özellğ göstermes dkkate alınarak bulanık ~ en y f ve bulanık en kötü f değerler Eş. 3 le belrlenr. Adım 6: S ~ ve Eş. 4 ve 5 kullanılarak S ~ ve Adım 7: S, S, S ~, R, R ~ değerlernn hesaplanması S ~, R, Adım 8: Durulaştırma Bulunan R ~ değerler hesaplanır. R ~ ve Q ~ değerler hesaplanması R ~ ve Q ~ değerler Eş. 6-8 le bulunur. Q ~ ndeks değerler halen ÜBS le gösterlr. Bu aşamada Eş. 9 kullanılarak bulanık edlr. Q ~ ndeks değerler durulaştırılır ve Q değerler elde Adım 9:Uzlaşık çözüm çn şartların kontrolü ve en y adayın belrlenmes Bulanık VIKOR yöntemnde yer alan Şart ve Şart 2 kontroller yapılır. Şartları sağlayan en küçük Q değerne sahp aday en y olarak seçlr. 5. ÖRNEK Bu bölümde personel seçm çn önerlen ÇNKV modelnn uygulanablrlğn göstermek maksadıyla Bal ve Gencer (2005) çalışmasında yer alan br yükseköğretm kurumuna öğretm görevls seçm problem ele alınmaktadır. Yükseköğretm kurumu htyaç duyulan anablm dallarının belrl branşlarında en az yüksek lsans yapmış kşler arasından öğretm görevls almaktadır. Öğretm görevls olablmek çn Yabancı Dl Blgs Sevye Tespt Sınavı (YDS) gb ulusal çapta yapılan yabancı dl 38

15 sınavlarının brnden en az 60 almış olmak, son k yıl çnde Akademk Personel ve Lsansüstü Eğtm Grş Sınavından (ALES) en az 60 ve üzer almış olmak ve yüksek lsans btrme ortalamasının en az üç olması başvuru şartlarındandır. Başvuru şartlarını sağlayan adaylar mülakat sınavına tab tutulmaktadır. Yükseköğretm kurumu şletme bölümü yönetm ve organzasyon anablm dalı yönetm ve organzasyon öğretm görevllğ çn şartları sağlayan beş aday başvurmuştur. Yükseköğretm kurumunun lgl mevzuatı gereğ yed değerlendrme ntelğ ( c :genel görünüş, c 2 : anlatma yeteneğ, c 3 : lderlğ, c 4 : çalışma dspln, c 5 : sosyal durumu, c 6 : motvasyonu, c 7 : blmsel yeterllğ) dkkate alınarak, beş kşlk br heyet (karar vercler) tarafından adaylar değerlendrlmektedr. Bu probleme, önerlen model aşağıdak gb uygulanmaktadır. Adım : Karar verclern ntelkler değerlendrmes Karar verme grubu Tablo 2 de sunulan dlsel fadeler ve onlara karşılık gelen ÜBS ları kullanarak ntelkler Tablo 3 tek gb değerlendrmşlerdr. Tablo 3. Heyetn ntelkler değerlendrmes-kl karşılaştırma matrs C C C 2 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C (;;) (2/9;/4;2/7) (2/3;;3/2) (2/7;/3;2/5) (;;) (2/7;/3;2/5) (2/9;/4;2/7) C C C C C C (;;) (5/2;3;7/2) (2/3;;3/2) (7/2;4;9/2) (;;) (2/5;/2;2/3) (;;) (2/5;/2;2/3) (3/2;2;5/2) (2/5;/2;2/3) (2/7;/3;2/5) (;;) (3/2;2;5/2) (;;) (2/5;/2;2/3) (;;) (2/5;/2;2/3) (2/9;/4;2/7) (;;) (2/3;;3/2) (;;) 39

16 Adım 2: Bulanık sentetk boyut değerlernn bulunması Eş. 2-6 le ntelklern bulanık sentetk boyut değerler Tablo 4'tek gb hesaplanmıştır. Tablo 4. Ntelklern bulanık sentetk boyut değerler Ntelk ÜBS C (0,05;0,06;0,09) C 2 (0,6;0,22;0,3) C 3 (0,06;0,08;0,3) C 4 (0,;0,6;0,22) C 5 (0,05;0,06;0,08) C 6 (0,2;0,6;0,23) C 7 (0,8;0,25;0,36) Adım 3: Karar verclern adayları değerlendrmes Karar verclern her br, ntelklere göre adayları dlsel fadeler kullanarak değerlendrrler. Tablo 5'te karar verclern adaylar çn yaptığı değerlendrmeler sırasıyla görülmektedr. Tablo 5. Adayların değerlendrlmes Aday Aday 2 Aday 3 Aday 4 Aday 5 C O/Çİ/İ/ÇK/Çİ K/K/K/K/Çİ K/O/İ/ÇK/İ K/Çİ/ÇK/O/İ O/Çİ/K/ÇK/O C 2 ÇK/Çİ/Çİ/ÇK/Çİ K/İ/ÇK/İ/Çİ K/İ/Çİ/ÇK/İ ÇK/İ/ÇK/O/O O/İ/Çİ/K/İ Çİ/Çİ/O/Çİ/ C Çİ/Çİ/İ/K/K 3 Çİ O/İ/İ/K/İ O/Çİ/ÇK/K/K ÇK/İ/K/ÇK/O C 4 O/İ/Çİ/K/K ÇK/Çİ/O/Ç/Çİ İ/O/Çİ/K/Çİ İ/Çİ/K/Çİ/Çİ ÇK/Çİ/Çİ/ÇK/İ C O/İ/K/K/Çİ O/O/O/O/Çİ İ/İ/İ/ÇK/Çİ K/Çİ/ÇK/O/O İ/Çİ/O/ÇK/O 5 C K/Çİ/O/K/K İ/Çİ/O/Çİ/Çİ İ/İ/Çİ/ÇK/Çİ İ/Çİ/ÇK/İ/Çİ ÇK/Çİ/İ/ÇK/O 6 C K/Çİ/İ/K/O Çİ/Çİ/O/Çİ/Çİ İ/Çİ/Çİ/K/Çİ O/Çİ/K/Çİ/Çİ Çİ/Çİ/İ/K/O 7 40

17 Adım 4: Karar verc değerlendrmelernn brleştrlmes ve brleşk bulanık karar matrsnn oluşturulması Karar verclere at karar matrsler Eş. ve 2 kullanılarak brleştrld ve brleşk bulanık karar matrs Tablo 6'dak gb elde edld. Tablo 6. Brleşk bulanık karar matrs Aday Aday 2 Aday 3 Aday 4 Aday 5 C (4,5;6,5;8) (,5;4;6) (2,5;4,5;7) (3;5;7) (2,5;4,5;6,5) C 2 (4,5;6;7) (3,5;5,5;7,5) (3,5;5;7) (2;3,5;6) (4;6,5;8,5) C 3 (4;6,5;8) (6,5;9;9,5) (3,5;6;8,5) (2;4;6) (,5;3;5,5) C 4 (3;5,5;7,5) (5;7;8) (4,5;7;8,5) (5,5;8;9) (4;5,5;7) C 5 (3;5,5;7,5) (3,5;6;8) (4,5;6,5;8,5) (2,5;4,5;6,5) (3,5;5,5;7,5) C 6 (2;4,5;6,5) (6;8,5;9,5) (5;7;8,5) (5;7;8,5) (3;4,5;6,5) C 7 (3;5,5;7,5) (6,5;9;9,5) (5,5;8;9) (5;7,5;8,5) (4,5;7;8,5) Adım 5: Bulanık en y ve en kötü değerlern belrlenmes Bu örnekte yer alan tüm ntelklern fayda ntelğ olduğu kabul edlmştr. ~ Buna göre bulanık en y f ve bulanık en kötü f değerler Eş. 3 le Tablo 7'dek gb bulunmuştur. 4

18 Adım 6: S ~ ve Tablo 7. Bulanık en y ve en kötü değerler ~ f f C (4,5;6,5;8) (,5;4;6) C (4,5;6,5;8,5) (2;3,5;6) 2 C 3 (6,5;9;9,5) (,5;3;5,5) C 4 (5,5;8;9) (4;5,5;7) C 5 (4,5;6,5;8,5) (2,5;4,5;6,5) C 6 (6;8,5;9,5) (2;4,5;6,5) C 7 (6,5;9;9,5) (3;5,5;7,5) R ~ değerlernn hesaplanması Eş. 4 ve 5 kullanılarak hesaplandı. S ~ ve R ~ değerler Tablo 8'de görüldüğü gb Tablo 8. S ~ ve R ~ değerler Aday Aday 2 Aday 3 Aday 4 Aday 5 S ~ (0,54;0,68;,02) (0,7;0,2;0,34) (0,28;0,4;0,47) (0,39;0,56;0,79) (0,44;0,63;0,87) R ~ (0,8;0,25;0,36) (0,06;0,07;0,2) (0,07;0,;0,8) (0,6;0,22;0,3) (0,;0,6;0,23) Adım 7: S, S ~, R, R ~ ve Q ~ değerler hesaplanması S, S ~, bulundu. R, R ~ ve Q ~ değerler Eş. 6-8 le Tablo 9 ve 0'dak gb 42

19 Adım 8: Durulaştırma Tablo 9. S, S ~, R, R ~ değerler ÜBS ~ S * (0,7;0,2;0,34) S ~ (0,54;0,68;,02) ~ R * (0,06;0,07;0,2) R ~ (0,8;0,25;0,36) Tablo 0. Q ~ Q ~ değerler Q Aday (;;) Aday 2 (0;0;0) 0 Aday 3 (0,9;0,3;0,23) 0,27 Aday 4 (0,7;0,77;0,7) 0,74 Aday 5 (0,56;0,7;0,62) 0,67 Eş. 9 kullanılarak bulanık Q ~ ndeks değerler durulaştırıldı. Durulaştırılan Q değerler Tablo 0'da görülmektedr. Adım 9:Uzlaşık çözüm çn şartların kontrolü ve en y adayın belrlenmes Yapılan kontroller sonucunda Şart sağlanmaktadır. Buna göre adaylar değerlerne göre küçükten büyüğe doğru sıralanır: Aday 2 > Aday 3 > Aday 5 > Aday 4 > Aday. Bu sonuçlara göre en uygun olan aday 2 çn uzlaşık sonuç ortaya çıkmaktadır. Q 43

20 6. TARTIŞMA VE SONUÇ Doğru personel seçm şrketlern veya kurumların başarısını etkleyen en öneml faktörlerden brdr. Bu çalışmada, personel seçm çn bulanık boyut analz ve bulanık VIKOR yöntemlernn brleşmnden oluşan ÇNKV model lk kez önerlmştr. Ntelklern değerlendrlmes çn bulanık boyut analz kullanılarak ntelklern önem dereceler belrlenmştr. Dğer yandan adayların değerlendrlmes çn se uzlaşık br karar verme mkânı sağlayan bulanık VIKOR teknğnden yararlanılmıştır. Ayrıca, çalışmada personel seçm çn bu k teknğn brleşmnden oluşan br karar verme sürec oluşturulmuştur. Önerlen bulanık ÇNKV model, öğretm görevls seçm çn br örnek üzernde uygulanmıştır. Uygulama sonucunda önerlen modeln kolaylıkla uygulanablrlğ ve sağladığı etknlk gözlemlenmektedr. Gelecek çalışmalarda, çalışmamızda önerlen karar model tedarkç seçm ve değerlendrlmes, üçüncü part lostk sağlayıcı seçm gb alternatf ve ntelklern sınırlı sayıda olduğu ve uzlaşık karar gerektren ÇNKV problemlerne uygulanablr. 44

21 KAYNAKLAR Akyüz, G., 202. Bulanık VIKOR Yöntem İle Tedarkç Seçm, Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, 26,, Bal, Ö. ve Gencer, C., AHP, Bulanık AHP ve Bulanık Mantıkla Kara Harp Okuluna Öğretm Elemanı Seçm, KHO Savunma Blmler Dergs, 4;, Büyüközkan, G.,&Ruan, D Evaluaton of Software Development Proects Usng A Fuzzy Mult-CrteraDecsonApproach, MathematcsandComputers n Smulaton, 77(5), Capaldo, G.,&Zollo, G Applyngfuzzylogctopersonnelassessment: a casestudy, Omega, 29(6), Celk, M.,Kandakoglu, A., & Er, I. D Structurngfuzzyntegratedmultstagesevaluaton model on academcpersonnelrecrutment n MET nsttutons, ExpertSystemswth Applcatons,36(3), Chang, D.-Y., 992.Extent Analyss and Synthetc Decson, Optmzaton Technques and Applcatons,, World Scentfc, Sngapore, Chen, L.S.,Cheng, C.H., Selectng IS PersonnelUseFuzzy GDSS Based On MetrcDstanceMethod, EuropeanJournal of OperatonResearch, 60, Chen, L. Y.,&Wang, T. C Optmzng partners choce n IS/IT outsourcngproects: Thestrategcdecson of fuzzy VIKOR, Internatonal Journal of ProductonEconomcs,20(),

22 Chen, C. &Chen, L., Data MnngtoImprovePersonnelSelectonandEnhance Human Captal: A Case Study n Hgh-TechnologyIndustry, ExpertSystemswth Applcatons, 34, Dağdevren, M A hybrdmult-crteradecson-makng model forpersonnelselecton n manufacturngsystems, Journal of Intellgentmanufacturng, 2(4), Dağdevren, M., Yüksel, İ., PersonnelSelecton Usng Analytc Network Process, İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs, 6, (), Dev, K. 20. Extenson of VIKOR method n ntutonstcfuzzyenvronmentfor robot selecton, ExpertSystemswth Applcatons,38(), Dnçer, H.,Görener, A., 20. Performans Değerlendrmesnde AHP - VIKOR ve AHP - TOPSIS Yaklaşımları: Hzmet Sektöründe Br Uygulama, Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma, Dursun, M., Karsak, E.E., A Fuzzy MCDM ApproachForPersonnelSelecton, ExpertSystemswth Applcatons, 37, Ertuğrul, İ. ve Karakaşoğlu, N., Banka Şube Performanslarının VIKOR Yöntem İle Değerlendrlmes, Endüstr Mühendslğ Dergs, 20 (), Gbney, R.,&Shang, J Decsonmakng n academa: A case of thedeanselectonprocess, Mathematcal andcomputermodellng,46(7),

23 Göleç, A., Kahya, E., A Fuzzy Model ForCompetency- BasedEmployee Evaluaton AndSelecton, Computers&IndustralEngneerng, 52, Güngör, Z.,Serhadlıoğlu, G., & Kesen, S. E A fuzzy AHP approachtopersonnelselecton problem, AppledSoft Computng,9(2), Gürbüz, T MultplecrterahumanperformanceevaluatonusngChoquet ntegral, Internatonal Journal of ComputatonalIntellgence Systems,3(3), JeyaGrubha, R.,&Vnodh, S Applcaton of fuzzy VIKOR andenvronmentalmpactanalyssformateralselecton of an automotvecomponent, Materals& Desgn, 37, Karsak, E. E., 200. Personnelselectonusng a fuzzy MCDM approachbased on deal and ant-deal solutons, LectureNotes n Economcsand Mathematcal Systems, 507, Kaya, T.,& Kahraman, C Multcrterarenewableenergyplannngusng an ntegratedfuzzy VIKOR & AHP methodology: Thecase of Istanbul, Energy, 35(6), Kelemens, A.,&Askouns, D A new TOPSIS-basedmultcrteraapproachtopersonnelselecton, ExpertSystemswth Applcatons,37(7), Lang, G. S.,&Wang, M. J. J Personnelselectonusngfuzzy MCDM algorthm, EuropeanJournal of OperatonalResearch, 78(),

24 Ln, H. T A obplacementnterventonusngfuzzyapproachfortwowaychoce, ExpertSystemswth Applcatons,36(2), Malnowsk, J.,Wetzel, T., &Kem, T Decsonsupportforteamstaffng: An automatedrelatonalrecommendatonapproach, DecsonSupportSystems,45(3), Petrovc Lazarevc, S Personnelselectonfuzzy model, Internatonal Transactons n OperatonalResearch, 8(), Oprcovc, S., 998.Multcrtera optmzaton of cvl engneerng systems, Faculty of Cvl Engneerng, Belgrade. Oprcovc, S. (20). Fuzzy VIKOR wth an applcatontowaterresourcesplannng.,expertsystemswth Applcatons,38(0), Oprcovc, S.,&Tzeng, G. H Compromsesolutonby MCDM methods: A comparatveanalyss of VIKOR and TOPSIS, EuropeanJournal of OperatonalResearch,56(2), Shemshad, A.,Shraz, H., Toreh, M., &Tarokh, M. J. 20. A fuzzy VIKOR methodforsupplerselectonbased on entropymeasureforobectveweghtng, ExpertSystemswth Applcatons,38(0), Tzeng, G. H., Ln, C. W., &Oprcovc, S Mult-crteraanalyss of alternatve-fuelbusesforpublctransportaton, EnergyPolcy,33(), Tzeng, G. H.,Teng, M. H., Chen, J. J., &Oprcovc, S Multcrteraselectonfor a restaurantlocaton n Tape, Internatonal Journal of Hosptalty Management,2(2),

25 Yücenur, G. N.,& Demrel, N. Ç Groupdecsonmakngprocessfornsurancecompanyselecton problem wthextended VIKOR methodunderfuzzyenvronment, ExpertSystemswth Applcatons,39(3), Zadeh, L.A Fuzzysets. Informaton and Control, 8(3),

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center

Detaylı

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak

Detaylı

ROBİNSON PROJEKSİYONU

ROBİNSON PROJEKSİYONU ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı

Detaylı

-e-: AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ. AiLE VE. SOSYAL ~OLiTiKALAR BAKANllGI. 2012 Ankara ~.

-e-: AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ. AiLE VE. SOSYAL ~OLiTiKALAR BAKANllGI. 2012 Ankara ~. ~, -e-: ALE VE ~. I H. SOSYAL ~OLTKALAR BAKANllGI AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR BAKANLIGI ÇOCUK HİzMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜGÜ İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ 2012 Ankara KAPSAM MADDE

Detaylı

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Journal of Management, Marketng and Logstcs (JMML), ISSN: 48-6670 Year: 04 Volume: Issue: AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Kemal

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 29, 244-260, 2011 Research Artcle / Araştırma Makales PERFORMANCE EVALUATION USING AHP - VIKOR AND AHP - TOPSIS APPROACHES: THE

Detaylı

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM Sevl ŞENTÜRK Anadolu Ünverstes, Fen Fakültes, İstatstk Bölümü,26470, ESKİŞEHİR, e-mal:sdelgoz@anadolu.edu.tr

Detaylı

AZIRBAYCAN HALK MÜZİGİ MAKAMLARıNDAN RAST MAKAMıNıN İNCILINMESi

AZIRBAYCAN HALK MÜZİGİ MAKAMLARıNDAN RAST MAKAMıNıN İNCILINMESi AZIRBAYCAN HALK MÜZİGİ MAKAMLARıNDAN RAST MAKAMıNıN İNCILINMES Arş. Gör. Yavuz ŞEN* Türl< müzğnde bast mal

Detaylı

1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ

1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ 1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ 1. GİRİŞ Odamızca, 2009 yılında 63 fuara katılan 435 üyemize 423 bin TL yurtiçi fuar teşviki ödenmiştir. Ödenen teşvik rakamı, 2008 yılına

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR ile KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR ile KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, Clt 10, Yıl 10, Sayı 1, 2014 The Internatonal Journal of Economc and Socal Research, Vol. 10, Year 10, No. 1, 2014 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR

Detaylı

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 3 Sayı: 4 Ekm 03 ss. 449-459 Çok Krterl Karar Verme Teknkleryle Lostk Frmalarında Performans Ölçümü Performance Measurement of Logstcs Frms wth Mult-Crtera

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and atural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 9, -4, 0 Research Artcle / Araştırma Makales FUZZY TOPSIS METHODS I GROUP DECISIO MAKIG AD A APPLICATIO FOR BAK BRACH LOCATIO

Detaylı

BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN SİGORTA VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2

BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN SİGORTA VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2 BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2 DOI NO: 10.5578/eas.26489 ÖZ Veysel KULA 3,Tuğrul KANDEMİR 4, Ender BAYKUT 5

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 28, 224-234, 2010 PhD Research Artcle / Doktora Çalışması Araştırma Makales APPLICATION OF ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

Detaylı

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern

Detaylı

İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ BURS YÖNERGESİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ BURS YÖNERGESİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ BURS YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç: Madde 1. (1) Bu yönergenin amacı, İstanbul Kemerburgaz Üniversitesinin önlisans, lisans ve lisansüstü

Detaylı

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI Bahad r Fath YILDIRIM.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. Onur ÖNAY.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. ÖZET Bulut

Detaylı

MADDE 2 (1) Bu Yönerge, 2547 sayılı Yükseköğretim Kanunu ve değişiklikleri ile İzmir Üniversitesi Ana Yönetmeliği esas alınarak düzenlenmiştir.

MADDE 2 (1) Bu Yönerge, 2547 sayılı Yükseköğretim Kanunu ve değişiklikleri ile İzmir Üniversitesi Ana Yönetmeliği esas alınarak düzenlenmiştir. İZMİR ÜNİVERSİTESİ BURS YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Genel Hükümler Amaç ve Kapsam MADDE 1 (1) Bu Yönerge; İzmir Üniversitesi nin Fakülteleri, Meslek Yüksekokulu ve bölümlerinde ÖSYM ve Üniversite tarafından

Detaylı

B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet

B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet 57 Yrd. Doç. Dr. Yakup EMÜL, Bilgisayar Programlama Ders Notları (B02) Şimdiye kadar C programlama dilinin, verileri ekrana yazdırma, kullanıcıdan verileri alma, işlemler

Detaylı

TRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY

TRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY DA Kerem Toker da, uygun alternat - d mod sonucunda, karayolu - denzyolu - Anahtar Kelmeler: TRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY ABSTRACT

Detaylı

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Yönetm, Yıl: 18, Sayı: 56, Şubat 2007 PORTFÖY SEÇİMİDE MARKOWITZ MODELİ İÇİ YEİ BİR GEETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Arş. Grv. Tmur KESKİTÜRK İstanbul Ünverstes - İşletme Fakültes Sayısal Yöntemler Anablm Dalı

Detaylı

Bir Hava Emişli Hassas Ekim Makinası ile Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekimi. Hill Drop Sowing of Watermelon Seeds using a Precision Vacuum Seeder

Bir Hava Emişli Hassas Ekim Makinası ile Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekimi. Hill Drop Sowing of Watermelon Seeds using a Precision Vacuum Seeder Br Hava Emşl Hassas Ekm Maknası le Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekm Davut KARAYEL Akdenz Ünverstes, Zraat Fakültes, Tarım Maknaları Bölümü, Antalya dkarayel@akdenz.edu.tr Özet: Ocakvar ekm, toprak çersnde,

Detaylı

İÇİNDEKİLER SAYFA Önsöz 4 Stratejik Planlama ve Bütçe Yol Haritası 5 Örnek İşletme Hakkında 6 Gider Yükleme Sistemi 8 Satış Bütçesi Oluşturma 9 Faaliyet Gider Bütçesi Oluşturma 12 Bütçe Sistem Otomasyonu

Detaylı

OPERATÖRLER BÖLÜM 4. 4.1 Giriş. 4.2. Aritmetik Operatörler

OPERATÖRLER BÖLÜM 4. 4.1 Giriş. 4.2. Aritmetik Operatörler BÖLÜM 4. OPERATÖRLER 4.1 Giriş Turbo Pascal programlama dilinde de diğer programlama dillerinde olduğu gibi operatörler, yapılan işlem türüne göre aritmetik, mantıksal ve karşılaştırma operatörleri olmak

Detaylı

ELEKTRİK ÜRETİM SANTRALLERİNDE KAPASİTE ARTIRIMI VE LİSANS TADİLİ

ELEKTRİK ÜRETİM SANTRALLERİNDE KAPASİTE ARTIRIMI VE LİSANS TADİLİ Hukuk ve Danışmanlık ELEKTRİK ÜRETİM SANTRALLERİNDE KAPASİTE ARTIRIMI VE LİSANS TADİLİ Türkiye de serbest piyasa ekonomisine geçişle birlikte rekabet ortamında özel hukuk hükümlerine göre faaliyet gösteren,

Detaylı

Araştırma Notu 15/177

Araştırma Notu 15/177 Araştırma Notu 15/177 02 Mart 2015 YOKSUL İLE ZENGİN ARASINDAKİ ENFLASYON FARKI REKOR SEVİYEDE Seyfettin Gürsel *, Ayşenur Acar ** Yönetici özeti Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından yapılan enflasyon

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ Deneyde dolu alan tarama dönüşümünün nasıl yapıldığı anlatılacaktır. Dolu alan tarama

Detaylı

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI * Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 1 22 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AHP-TOPSIS

Detaylı

SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com

SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com Giriş Yönetim alanında yaşanan değişim, süreç yönetimi anlayışını ön plana çıkarmıştır. Süreç yönetimi; insan ve madde kaynaklarını

Detaylı

YEDİNCİ KISIM Kurullar, Komisyonlar ve Ekipler

YEDİNCİ KISIM Kurullar, Komisyonlar ve Ekipler YEDİNCİ KISIM Kurullar, Komisyonlar ve Ekipler Kurul, komisyon ve ekiplerin oluşturulması MADDE 107- (1) Okullarda, eğitim, öğretim ve yönetim etkinliklerinin verimliliğinin sağlanması, okul ve çevre işbirliğinin

Detaylı

BİR SAYININ ÖZÜ VE DÖRT İŞLEM

BİR SAYININ ÖZÜ VE DÖRT İŞLEM ÖZEL EGE LİSESİ BİR SAYININ ÖZÜ VE DÖRT İŞLEM HAZIRLAYAN ÖĞRENCİ: Sıla Avar DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Gizem Günel İZMİR 2012 İÇİNDEKİLER 1. PROJENİN AMACI.. 3 2. GİRİŞ... 3 3. YÖNTEM. 3 4. ÖN BİLGİLER... 3 5.

Detaylı

BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1

BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1 1 BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1 Belli bir özelliğe yönelik yapılandırılmış gözlemlerle elde edilen ölçme sonuçları üzerinde bir çok istatistiksel işlem yapılabilmektedir. Bu işlemlerin bir kısmı

Detaylı

KAVRAMLAR. Büyüme ve Gelişme. Büyüme. Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır.

KAVRAMLAR. Büyüme ve Gelişme. Büyüme. Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır. KAVRAMLAR Büyüme ve Gelişme Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır. Büyüme Büyüme, bedende gerçekleşen ve boy uzamasında olduğu gibi sayısal (nicel) değişikliklerle ifade edilebilecek yapısal

Detaylı

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi Makne Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 9, No: 3, 2012 (35-42) Electronc Journal of Machne Technologes Vol: 9, No: 3, 2012 (35-42) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn:1304-4141 Makale

Detaylı

İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ. ÇİFT ANADAL ve YANDAL PROGRAMI YÖNERGESİ

İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ. ÇİFT ANADAL ve YANDAL PROGRAMI YÖNERGESİ İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ ÇİFT ANADAL ve YANDAL PROGRAMI YÖNERGESİ Amaç MADDE 1 - (1) Bu Yönergenin amacı, anadal lisans programlarını üstün başarıyla yürüten öğrencilerin, aynı zamanda ikinci

Detaylı

SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar. Amaç

SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar. Amaç SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin amacı; Siirt Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama

Detaylı

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI 1 Rassal Değişken Bir deney ya da gözlemin şansa bağlı sonucu bir değişkenin aldığı değer olarak düşünülürse, olasılık ve istatistikte böyle bir

Detaylı

DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ "A" OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL-2 TESTİ

DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ A OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL-2 TESTİ ALES İlkbahar 007 SAY DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ "A" OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL- TESTİ Sınavın bu testinden alacağınız standart puan, Sayısal Ağırlıklı

Detaylı

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014 2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance MUHASEBE PAKET PROGRAMI SEÇİM PROBLEMİNE BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ ÖZET Hasan UYGURTÜRK Turhan KORKMAZ Dnamk br çevrede faalyet gösteren

Detaylı

ATAÇ Bilgilendirme Politikası

ATAÇ Bilgilendirme Politikası ATAÇ Bilgilendirme Politikası Amaç Bilgilendirme politikasının temel amacı, grubun genel stratejileri çerçevesinde, ATAÇ İnş. ve San. A.Ş. nin, hak ve yararlarını da gözeterek, ticari sır niteliğindeki

Detaylı

Bulanık VIKOR Yöntemine Dayalı Personel Seçim Süreci

Bulanık VIKOR Yöntemine Dayalı Personel Seçim Süreci EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 13 Sayı: 4 Ekm 2013 ss. 427-436 Bulanık VIKOR Yöntemne Dayalı Personel Seçm Sürec Based on Fuzzy VIKOR Approach to Personnel Selecton Process Ayşe YILDIZ 1,

Detaylı

ARAŞTIRMA PROJESİ NEDİR, NASIL HAZIRLANIR, NASIL UYGULANIR? Prof. Dr. Mehmet AY

ARAŞTIRMA PROJESİ NEDİR, NASIL HAZIRLANIR, NASIL UYGULANIR? Prof. Dr. Mehmet AY ARAŞTIRMA PROJESİ NEDİR, NASIL HAZIRLANIR, NASIL UYGULANIR? Prof. Dr. Mehmet AY Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Kimya Bölümü 29.03.2012 / ÇANAKKALE Fen Lisesi ARAŞTIRMA PROJESİ

Detaylı

2 Mayıs 1995. ELEKTRONİK DEVRELERİ I Kontrol ve Bilgisayar Bölümü Yıl içi Sınavı Not: Not ve kitap kullanılabilir. Süre İKİ saattir. Soru 1.

2 Mayıs 1995. ELEKTRONİK DEVRELERİ I Kontrol ve Bilgisayar Bölümü Yıl içi Sınavı Not: Not ve kitap kullanılabilir. Süre İKİ saattir. Soru 1. ELEKONİK DEELEİ I Kntrl ve Blgsayar Bölümü Yıl ç Sınavı Nt: Nt ve ktap kullanılablr. Süre İKİ saattr. Sru.- r 00k 5k 5k 00Ω 5 6 k8 k6 7 k 8 y k5 0kΩ Mayıs 995 Şekl. Şekl-. de kullanılan tranzstrlar çn

Detaylı

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:42, /No:2, 2013, 198-218 ISSN: 1303-1732 wwwfdergsorg 2013 Depo operatörü lostk frmasının seçm çn bulanık

Detaylı

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn

Detaylı

KDU (Kazanım Değerlendirme Uygulaması) nedir?

KDU (Kazanım Değerlendirme Uygulaması) nedir? KDU (Kazanım Değerlendirme Uygulaması) nedir? Kazanım Değerlendirme Uygulaması (KDU), Vitamin Ortaokul Kurumsal üyesi olan özel okullarda, öğrencilerin bilgi ve beceri düzeylerinin bilişsel süreçler çerçevesinde

Detaylı

AvivaSA Emeklilik ve Hayat. Fiyat Tespit Raporu Görüşü. Şirket Hakkında Özet Bilgi: Halka Arz Hakkında Özet Bilgi:

AvivaSA Emeklilik ve Hayat. Fiyat Tespit Raporu Görüşü. Şirket Hakkında Özet Bilgi: Halka Arz Hakkında Özet Bilgi: arastirma@burganyatirim.com.tr +90 212 317 27 27 3 Kasım 2014 Fiyat Tespit Raporu Görüşü Burgan Yatırım Menkul Değerler A.Ş. tarafından hazırlanmış olan bu rapor, A.Ş. için hazırlanmış olup 31 Ekim 2014

Detaylı

Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015

Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015 Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015 BİREYSEL EMEKLİLİK SİSTEMİ HAKKINDA YÖNETMELİKTE DEĞİŞİKLİK YAPILMASINA DAİR YÖNETMELİĞİN UYGULANMASINA İLİŞKİN GENELGE (2015/50) Bu Genelge, 25.05.2015

Detaylı

MUSTAFA KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÖĞRETİM ELEMANLARININ YURTİÇİ VE YURTDIŞI GÖREVLENDİRME YÖNERGESİ

MUSTAFA KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÖĞRETİM ELEMANLARININ YURTİÇİ VE YURTDIŞI GÖREVLENDİRME YÖNERGESİ MUSTAFA KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÖĞRETİM ELEMANLARININ YURTİÇİ VE YURTDIŞI GÖREVLENDİRME YÖNERGESİ MART 2016 MUSTAFA KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÖĞRETİM ELEMANLARININ YURTİÇİ VE YURTDIŞI GÖREVLENDİRME YÖNERGESİ BİRİNCİ

Detaylı

MAKÜ YAZ OKULU YARDIM DOKÜMANI 1. Yaz Okulu Ön Hazırlık İşlemleri (Yaz Dönemi Oidb tarafından aktifleştirildikten sonra) Son aktif ders kodlarının

MAKÜ YAZ OKULU YARDIM DOKÜMANI 1. Yaz Okulu Ön Hazırlık İşlemleri (Yaz Dönemi Oidb tarafından aktifleştirildikten sonra) Son aktif ders kodlarının MAKÜ YAZ OKULU YARDIM DOKÜMANI 1. Yaz Okulu Ön Hazırlık İşlemleri (Yaz Dönemi Oidb tarafından aktifleştirildikten sonra) Son aktif ders kodlarının bağlantıları kontrol edilir. Güz ve Bahar dönemindeki

Detaylı

Olasılık ve İstatistik Dersinin Öğretiminde Deney ve Simülasyon

Olasılık ve İstatistik Dersinin Öğretiminde Deney ve Simülasyon Olasılık ve İstatistik Dersinin Öğretiminde Deney ve Simülasyon Levent ÖZBEK Fikri ÖZTÜRK Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik Bölümü Sistem Modelleme ve Simülasyon Laboratuvarı 61 Tandoğan/Ankara

Detaylı

BÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI

BÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI 1 BÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI Ölçme sonuçları üzerinde yani amaçlanan özelliğe yönelik gözlemlerden elde edilen veriler üzerinde yapılacak istatistiksel işlemler genel

Detaylı

EK 2 ORTA DOĞU TEKNĐK ÜNĐVERSĐTESĐ SENATOSU 2011 YILI ÖSYS KONTENJANLARI DEĞERLENDĐRME RAPORU

EK 2 ORTA DOĞU TEKNĐK ÜNĐVERSĐTESĐ SENATOSU 2011 YILI ÖSYS KONTENJANLARI DEĞERLENDĐRME RAPORU EK 2 ORTA DOĞU TEKNĐK ÜNĐVERSĐTESĐ SENATOSU 2011 YILI ÖSYS KONTENJANLARI DEĞERLENDĐRME RAPORU Orta Doğu Teknik Üniversitesi, 1995 yılından bu yana, hazırladığı ve titizlikle uygulamaya çalıştığı Stratejik

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Avalable onlne at www.alphanumercournal.com alphanumerc ournal The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems Receved: January 25, 2017 Accepted: June 22, 2017

Detaylı

YÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARI ENGELLİLER DANIŞMA VE KOORDİNASYON YÖNETMELİĞİ (1) BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

YÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARI ENGELLİLER DANIŞMA VE KOORDİNASYON YÖNETMELİĞİ (1) BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar YÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARI ENGELLİLER DANIŞMA VE KOORDİNASYON YÖNETMELİĞİ (1) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (Değişik:RG-14/2/2014-28913) (1) Bu Yönetmeliğin amacı; yükseköğrenim

Detaylı

BİREYSEL SES EĞİTİMİ ALAN ÖĞRENCİLERİN GELENEKSEL MÜZİKLERİMİZİN DERSTEKİ KULLANIMINA İLİŞKİN GÖRÜŞ VE BEKLENTİLERİ

BİREYSEL SES EĞİTİMİ ALAN ÖĞRENCİLERİN GELENEKSEL MÜZİKLERİMİZİN DERSTEKİ KULLANIMINA İLİŞKİN GÖRÜŞ VE BEKLENTİLERİ BİREYSEL SES EĞİTİMİ ALAN ÖĞRENCİLERİN GELENEKSEL MÜZİKLERİMİZİN DERSTEKİ KULLANIMINA İLİŞKİN GÖRÜŞ VE BEKLENTİLERİ Dr. Ayhan HELVACI Giriş Müzik öğretmeni yetiştiren kurumlarda yapılan eğitim birçok disiplinlerden

Detaylı

YÜKSEK HIZLI DEMİRYOLU YOLCULUKLARININ ÖZELLİKLERİ

YÜKSEK HIZLI DEMİRYOLU YOLCULUKLARININ ÖZELLİKLERİ YÜKSEK HIZLI DEMİRYOLU YOLCULUKLARININ ÖZELLİKLERİ Hazırlayan: Doç.Dr. Hakan Güler Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Karlsruhe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Almanya

Detaylı

YURTDIŞI VATANDAŞLAR DANIŞMA KURULUNUN ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI HAKKINDA YÖNETMELİK

YURTDIŞI VATANDAŞLAR DANIŞMA KURULUNUN ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI HAKKINDA YÖNETMELİK 24 Aralık 2010 CUMA Resmî Gazete Sayı : 27795 YÖNETMELİK Yurtdışı Türkler ve Akraba Topluluklar Başkanlığından: YURTDIŞI VATANDAŞLAR DANIŞMA KURULUNUN ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI HAKKINDA YÖNETMELİK BİRİNCİ

Detaylı

ALKİM KAĞIT SANAYİ VE TİCARET A.Ş. / ALKA [] 10.04.2015 16:56:31

ALKİM KAĞIT SANAYİ VE TİCARET A.Ş. / ALKA [] 10.04.2015 16:56:31 / ALKA [] 10.04.2015 16:56:31 Yönetim Kurulu Komiteleri Mustafa Nafiz 1 GÜRESTİ Mehmet Tekin 2 SALT MUHASEBE MÜDÜRÜ GENEL MÜDÜR ALKİM KAĞIT SANAYİ VE TİCARET A.Ş. ALKİM KAĞIT SANAYİ VE TİCARET A.Ş. 10.04.2015

Detaylı

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET Genetk Algortma le İk Boyutlu Şekl Yerleştrme Metn Özşahn 1 ve Mustafa Oral 2 1) Çukurova Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Endüstr Mühendslğ Bölümü, Adana, Turkey 2 Çukurova Ünverstes Blgsayar Mühendslğ Bölümü,

Detaylı

a) Birim sorumluları: Merkez çalışmalarının programlanmasından ve uygulanmasından sorumlu öğretim elemanlarını,

a) Birim sorumluları: Merkez çalışmalarının programlanmasından ve uygulanmasından sorumlu öğretim elemanlarını, NİĞDE ÜNİVERSİTESİ TÜRKÇE ÖĞRETİMİ UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu yönetmeliğin amacı, Niğde Üniversitesine bağlı olarak kurulan

Detaylı

İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ UYGULAMALARI

İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ UYGULAMALARI KAMUDA İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ PANELİ İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ UYGULAMALARI Uzm. Yusuf DUMAN İSG Koordinatörü / İş Güvenliği Uzmanı Mayıs/2016 (1/55) 6331 SAYILI İSG KANUNU İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu

Detaylı

DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012. Hazırlayanlar. Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi

DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012. Hazırlayanlar. Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012 Hazırlayanlar Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi Laura D. Tyson, Kaliforniya Berkeley Üniversitesi Saadia Zahidi, Dünya Ekonomik Forumu Raporun

Detaylı

AKSARAY ÜNİVERSİTESİ. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

AKSARAY ÜNİVERSİTESİ. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar AKSARAY ÜNİVERSİTESİ ÖNLİSANS VE LİSANS DÜZEYİNDEKİ PROGRAMLAR ARASINDA YATAY GEÇİŞ ESASLARINA İLİŞKİN YÖNERGE Amaç ve Kapsam MADDE 1 BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Bu Yönergenin amacı,

Detaylı

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları S Ü Fen Fa Fen Derg Sayı 36 () 83-94, KONYA En Küçü Etl Doz Düzeyn Belrleme Yöntemlernn Karşılaştırmaları Murat HÜSREVOĞLU, Hamza GAMGAM * Gaz Ünverstes, Fen Edebyat Faültes, İstatst Bölümü, Tenoullar,

Detaylı

T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROGRAMLARA BAŞVURU VE KABUL ESASLARI

T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROGRAMLARA BAŞVURU VE KABUL ESASLARI T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROGRAMLARA BAŞVURU VE KABUL ESASLARI A. Başvurularla ilgili Genel Esaslar Eğitim Bilimleri Enstitüsü bünyesinde yer alan tüm lisansüstü

Detaylı

Muğla-Milas/Bodrum Havaalanı Yeni Dış Hatlar Terminal Binası. 1. Ödül

Muğla-Milas/Bodrum Havaalanı Yeni Dış Hatlar Terminal Binası. 1. Ödül Muğla-Mlas/Bodrum Havaalanı Yen Dış Hatlar Termnal Bnası Jr: Mustafa A. Aslaner (başkan), Mustafa Atk, Mehmet Eğlmez, Orhan Şahnler, Fath Gorbon, Affan Yatman, Sat Kozacıoğlu. Ödüller: 1. Ödül: 2. Ödül:

Detaylı

OKUL BAZLI BÜTÇELEME KILAVUZU

OKUL BAZLI BÜTÇELEME KILAVUZU Üst Politika Belgelerinde Okul Bazlı Bütçe: Amaç: OKUL BAZLI BÜTÇELEME KILAVUZU 1. Onuncu Kalkınma Planı (2014-2018) 154- Okul idarelerinin bütçeleme süreçlerinde yetki ve sorumlulukları artırılacaktır.

Detaylı

Ara rma, Dokuz Eylül Üniversitesi Strateji Geli tirme Daire Ba kanl na ba

Ara rma, Dokuz Eylül Üniversitesi Strateji Geli tirme Daire Ba kanl na ba 1.1 Ara rman n Amac Ara rmada, Dokuz Eylül Üniversitesi Strateji Geli tirme Daire Ba kanl na ba olarak hizmet vermekte olan; 1. Bütçe ve Performans Program ube Müdürlü ü 2. Stratejik Yönetim ve Planlama

Detaylı

Türk-Alman Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Staj Yönergesi. Ek İsterler

Türk-Alman Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Staj Yönergesi. Ek İsterler Türk-Alman Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Staj Yönergesi Amaç, Kapsam ve Dayanak Amaç 14 üncü maddesi ve 01.10.2008 tarihinde yürürlüğe giren 5510 sayılı Kanunun 5 inci maddesine dayanılarak hazırlanmıştır.

Detaylı

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR.

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

AMASYA ÜNĠVERSĠTESĠ AVRUPA KREDĠ TRANSFER SĠSTEMĠ (ECTS/AKTS) UYGULAMA YÖNERGESĠ. BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç-Kapsam-Dayanak-Tanımlar

AMASYA ÜNĠVERSĠTESĠ AVRUPA KREDĠ TRANSFER SĠSTEMĠ (ECTS/AKTS) UYGULAMA YÖNERGESĠ. BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç-Kapsam-Dayanak-Tanımlar AMASYA ÜNĠVERSĠTESĠ AVRUPA KREDĠ TRANSFER SĠSTEMĠ (ECTS/AKTS) UYGULAMA YÖNERGESĠ BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç-Kapsam-Dayanak-Tanımlar AMAÇ Madde 1-(1) Bu Yönergenin amacı; Avrupa Birliğine üye ve aday ülkeler arasında

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

HAM PUAN: Üniversite Sınavlarına giren adayların sadece netler üzerinden hesaplanan puanlarına hem puan denir.

HAM PUAN: Üniversite Sınavlarına giren adayların sadece netler üzerinden hesaplanan puanlarına hem puan denir. YGS / LYS SÖZLÜĞÜ OBP (ORTA ÖĞRETİM BAŞARI PUANI): Öğrencinin diploma notunun diğer öğrencilerin diploma notlarına oranıdır. En az 100 en çok 500 puan arasında değişen bu değer, öğrencinin başarısı okulun

Detaylı

TOBB ETÜ LİSANSÜSTÜ BURSLU ÖĞRENCİ YÖNERGESİ* (*)13.04.2011 Tarih ve S-2011-10 sayılı Senato oturumunun 4 nolu Kararı ile Kabul edilmiştir.

TOBB ETÜ LİSANSÜSTÜ BURSLU ÖĞRENCİ YÖNERGESİ* (*)13.04.2011 Tarih ve S-2011-10 sayılı Senato oturumunun 4 nolu Kararı ile Kabul edilmiştir. TOBB ETÜ LİSANSÜSTÜ BURSLU ÖĞRENCİ YÖNERGESİ* (*)13.04.2011 Tarih ve S-2011-10 sayılı Senato oturumunun 4 nolu Kararı ile Kabul edilmiştir. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak Amaç MADDE 1 - (1) Bu yönergenin

Detaylı

MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ

MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin amacı; Muş Alparslan Üniversitesi Uzaktan

Detaylı

Başbakanlık Mevzuatı Geliştirme ve Yayın Genel Müdürlüğü 07.03.2012 06:18

Başbakanlık Mevzuatı Geliştirme ve Yayın Genel Müdürlüğü 07.03.2012 06:18 http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2012/03/201203... 1 of 5 6 Mart 2012 SALI Resmî Gazete Sayı : 28225 Atatürk Üniversitesinden: YÖNETMELİK ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ ASTROFİZİK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ

Detaylı

İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ. Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015

İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ. Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015 İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015 Sunum Planı Giriş I)Literatür Uluslararası Literatür Ulusal Literatür II)Karşılaştırmalı Analiz III)

Detaylı

İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET. Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2

İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET. Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2 İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET DOI= 10.17556/jef.54455 Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2 Genişletilmiş Özet Giriş Son yıllarda

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

İçindekiler. 2. Zaman Verilerinin Belirlenmesi 47

İçindekiler. 2. Zaman Verilerinin Belirlenmesi 47 İçindekiler 1. Süreç Verileri Yönetimine Giriş 1 1 Giriş 3 2 Temel Bilgiler 5 2.1 Refa ya göre süreç yönelimli zaman verileri yönetimi anlayışı 5 2.2 Standart süreçte veriler 8 2.2.1 Yönetim verileri 9

Detaylı

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. KURUL KARARI. Karar No: 5398-1 Karar Tarihi: 30/12/2014

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. KURUL KARARI. Karar No: 5398-1 Karar Tarihi: 30/12/2014 01.01.2015 tarh ve 29223 sayılı Resm Gazetede yayımlanmıştır. Enerj Pyasası Düzenleme Kurumundan : KURUL KARARI Karar No: 5398-1 Karar Tarh: 30/12/2014 Enerj Pyasası Düzenleme Kurulunun 30/12/2014 tarhl

Detaylı

Akreditasyon Çal malar nda Temel Problemler ve Organizasyonel Bazda Çözüm Önerileri

Akreditasyon Çal malar nda Temel Problemler ve Organizasyonel Bazda Çözüm Önerileri Akreditasyon Çal malar nda Temel Problemler ve Organizasyonel Bazda Çözüm Önerileri Prof.Dr. Cevat NAL Selçuk Üniversitesi Mühendislik-Mimarl k Fakültesi Dekan Y.Doç.Dr. Esra YEL Fakülte Akreditasyon Koordinatörü

Detaylı

Söke İlçesinde Pnömatik Ekim Makinaları Talep Projeksiyonunun Belirlenmesi*

Söke İlçesinde Pnömatik Ekim Makinaları Talep Projeksiyonunun Belirlenmesi* 91 Söke İlçesinde Pnömatik Ekim Makinaları Talep Projeksiyonunun Belirlenmesi* Hakan Destici (1) Cengiz Özarslan (2) (1) Söke Ziraat Odası, Söke / Aydın (2) ADÜ Ziraat Fakültesi Tarım Makinaları Bölümü,

Detaylı

İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ ENGELSİZ ÜNİVERSİTE KOORDİNATÖRLÜĞÜ VE ENGELLİ ÖĞRENCİ BİRİMİ ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ BÖLÜM

İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ ENGELSİZ ÜNİVERSİTE KOORDİNATÖRLÜĞÜ VE ENGELLİ ÖĞRENCİ BİRİMİ ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ BÖLÜM İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ ENGELSİZ ÜNİVERSİTE KOORDİNATÖRLÜĞÜ VE ENGELLİ ÖĞRENCİ BİRİMİ ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Genel Esaslar Amaç Madde 1- (1)Bu

Detaylı

Bölüm 3. Sentaks ve semantik tarifi ISBN 0-321-49362-1

Bölüm 3. Sentaks ve semantik tarifi ISBN 0-321-49362-1 Bölüm 3 Sentaks ve semantik tarifi ISBN 0-321-49362-1 Bölüm 3 Konuları Giriş Genel olarak sentaks tarifi Sentaks tarifinin matematiksel yöntemleri Özellik gramerleri (Attribute Grammars) Programların anlamını

Detaylı

Öğretim Tasarımında ASSURE Modeli The Heinich, Molenda, Russell and Smaldino Model

Öğretim Tasarımında ASSURE Modeli The Heinich, Molenda, Russell and Smaldino Model 1 Öğretim Tasarımında ASSURE Modeli The Heinich, Molenda, Russell and Smaldino Model ASSURE modeli, öğretmenlerin sınıflarında kullanmaları için değiştirilmiş bir Öğretim Sistemi Tasarımı (ISD) sürecidir.

Detaylı

ÇALIŞMA VE SOSYAL GÜVENLİK BAKANLIĞI ÇALIŞMA UZMAN YARDIMCILIĞI, YURT DIŞI İŞÇİ HİZMETLERİ UZMAN YARDIMCILIĞI İLE İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİUZMAN

ÇALIŞMA VE SOSYAL GÜVENLİK BAKANLIĞI ÇALIŞMA UZMAN YARDIMCILIĞI, YURT DIŞI İŞÇİ HİZMETLERİ UZMAN YARDIMCILIĞI İLE İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİUZMAN ÇALIŞMA VE SOSYAL GÜVENLİK BAKANLIĞI ÇALIŞMA UZMAN YARDIMCILIĞI, YURT DIŞI İŞÇİ HİZMETLERİ UZMAN YARDIMCILIĞI İLE İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİUZMAN YARDIMCILIĞI GİRİŞ VE UZMANLIK YETERLİK SINAVLARI HAKKINDA

Detaylı

T.C. MİLLı EGİTİM BAKANLIÜI İnsan Kaynakları Genel MüdürWğü

T.C. MİLLı EGİTİM BAKANLIÜI İnsan Kaynakları Genel MüdürWğü T.C. MİLLı EGİTİM BAKANLIÜI İnsan Kaynakları Genel MüdürWğü Sayı : 68898891-( 19)/9001 ı 2 ı 0579 02.02.2016 Konu: İLKSAN lçe-il Temsleler Seçm DAGITIM YERLERİNE : a) LKSAN Ana Statüsü, b) LKSAN Tamslcler

Detaylı

KADİR HAS ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ ÖĞRENCİLERİNİN BURSLARDAN YARARLANDIRILMALARINA İLİŞKİN BAŞVURU VE KAYIT KABUL YÖNERGESİ

KADİR HAS ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ ÖĞRENCİLERİNİN BURSLARDAN YARARLANDIRILMALARINA İLİŞKİN BAŞVURU VE KAYIT KABUL YÖNERGESİ KADİR HAS ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ ÖĞRENCİLERİNİN BURSLARDAN YARARLANDIRILMALARINA İLİŞKİN BAŞVURU VE KAYIT KABUL YÖNERGESİ Amaç Madde 1- Bu Yönergenin amacı; Kadir Has Üniversitesi nde Lisansüstü Eğitim

Detaylı

ANKARA EMEKLİLİK A.Ş GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK RAPOR

ANKARA EMEKLİLİK A.Ş GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK RAPOR ANKARA EMEKLİLİK A.Ş GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK RAPOR Bu rapor Ankara Emeklilik A.Ş Gelir Amaçlı Uluslararası Borçlanma Araçları Emeklilik Yatırım

Detaylı

Öncelikle Markamıza göstermiş olduğunuz ilgiden dolayı teşekkür ederiz.

Öncelikle Markamıza göstermiş olduğunuz ilgiden dolayı teşekkür ederiz. Sayın Prefix İş Ortağımız, Öncelikle Markamıza göstermiş olduğunuz ilgiden dolayı teşekkür ederiz. İşletmenize daha fazla kazanç sağlayabilmek, daha kaliteli ve daha süratli hizmet verebilmek için, mevcut

Detaylı

T.C ATAŞEHİR ADIGÜZEL MESLEK YÜKSEKOKULU

T.C ATAŞEHİR ADIGÜZEL MESLEK YÜKSEKOKULU T.C ATAŞEHİR ADIGÜZEL MESLEK YÜKSEKOKULU 2015-2016 EĞİTİM ve ÖĞRETİM YILI MERKEZİ YERLEŞTİRME PUANIYLA YATAY GEÇİŞ İŞLEMLERİ (EK MADDE-1 E GÖRE) ve BAŞVURULARI Yükseköğretim Kurumlarında Ön lisans ve Lisans

Detaylı

GEKA NİHAİ RAPOR TEKNİK BÖLÜM. 1. Açıklama

GEKA NİHAİ RAPOR TEKNİK BÖLÜM. 1. Açıklama GEKA NİHAİ RAPOR TEKNİK BÖLÜM 1. Açıklama 1.1.Proje Ortaklarının Adları: Uzman Klinik Psikolog Özge Yaren YAVUZ ERDAN, Uzman Klinik Psikolog Elvan DEMİRBAĞ, Uzman Klinik Psikolog Nilay KONDUZ 1.2.Nihai

Detaylı

AĞRI İBRAHİM ÇEÇEN ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ BİTİRME TEZİ YÖNERGESİ

AĞRI İBRAHİM ÇEÇEN ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ BİTİRME TEZİ YÖNERGESİ Amaç AĞRI İBRAHİM ÇEÇEN ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ BİTİRME TEZİ YÖNERGESİ I. BÖLÜM GENEL Madde 1- Bu yönergenin amacı, Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesinden mezun olacak öğrencilerin

Detaylı

PEDAGOJĠK FORMASYON EĞĠTĠMĠ SERTĠFĠKA PROGRAMINA ĠLĠġKĠN ÇERÇEVE USUL VE ESASLAR

PEDAGOJĠK FORMASYON EĞĠTĠMĠ SERTĠFĠKA PROGRAMINA ĠLĠġKĠN ÇERÇEVE USUL VE ESASLAR PEDAGOJĠK FORMASYON EĞĠTĠMĠ SERTĠFĠKA PROGRAMINA ĠLĠġKĠN ÇERÇEVE USUL VE ESASLAR BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1: (1) Bu Usul ve Esasların amacı; Talim ve Terbiye Kurulu'nun

Detaylı

HÂKİMLER VE SAVCILAR YÜKSEK KURULU HUKUKİ MÜZAKERE TOPLANTILARI PROJE FİŞİ

HÂKİMLER VE SAVCILAR YÜKSEK KURULU HUKUKİ MÜZAKERE TOPLANTILARI PROJE FİŞİ HÂKİMLER VE SAVCILAR YÜKSEK KURULU HUKUKİ MÜZAKERE TOPLANTILARI PROJE FİŞİ GİRİŞ Hâkimler ve Savcılar Yüksek Kurulu (HSYK) yeni yapısıyla göreve başladığı günden bugüne yargının daha etkin ve verimli bir

Detaylı

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Đlkbahar / Sayısal II / 22 Nisan 2007. Matematik Soruları ve Çözümleri

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Đlkbahar / Sayısal II / 22 Nisan 2007. Matematik Soruları ve Çözümleri Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı ALES / Đlkbahar / Sayısal II / Nisan 007 Matematik Soruları ve Çözümleri 1. 3,15 sayısının aşağıdaki sayılardan hangisiyle çarpımının sonucu bir tam

Detaylı

T.C. BİLECİK İL GENEL MECLİSİ Araştırma ve Geliştirme Komisyonu

T.C. BİLECİK İL GENEL MECLİSİ Araştırma ve Geliştirme Komisyonu Rapor No:01 Rapor Tarihi: 10.03.2011 muz İl Genel Meclisimizin 01.03.2011 tarih ve 2011/33 sayılı kararı doğrultusunda 08-09-10 Mart 2011 tarihlerinde toplanmıştır. İdaremiz araç parkında bulunan makine

Detaylı