Bütün fakülte çalışanlarına bizlere gösterdikleri dostluk ve yardımlarından dolayı ayrıca teşekkür ederim.

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Bütün fakülte çalışanlarına bizlere gösterdikleri dostluk ve yardımlarından dolayı ayrıca teşekkür ederim."

Transkript

1 ÖNSÖZ Bu çalışmanın hazırlanmasında bana yardımlarını esirgemeyen, yol gösteren değerli tez danışmanım Doç Dr. A. Coşkun Sönmez e ve katkılarını asla unutamayacağım Doç.Dr. Serhat Şeker e sonsuz teşekkürlerimi bir borç bilirim. Bütün fakülte çalışanlarına bizlere gösterdikleri dostluk ve yardımlarından dolayı ayrıca teşekkür ederim. Ayrıca her zaman yanımda olan ve destekleyen değerli eşime buradan bir kez daha teşekkür etmenin mutluluğunu yaşıyorum. Mayıs, 2003 Servet ÇETİNKAYA i

2 İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ...i İÇİNDEKİLER...ii KISALTMALAR...iv TABLO LİSTESİ...v ŞEKİL LİSTESİ...vi ÖZET...vii SUMMARY...ix 1. GİRİŞ YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER Yapay Zeka Teknikleri Bilgi Tabanlı Yapay Zeka ve Uzman Sistemler Doğal Diller İnsan Algılama Yeteneklerinin Simülasyonu Robotikler Uzman Sistem Kavramı Uzman Sistemlere İhtiyaç Duyulmasının Nedenleri Uzman Sistemlerin Avantajları ve Oluşturdukları Maliyet unsurları Uzman Sistem Oluşturma Araçları Uzman Sistemlerin Yapısı BİLGİSAYAR ORTAMINDA BİREYE UYARLANMIŞ TEST Temel Yaklaşımı ve Özellikleri Testlerdeki Uygulama Stratejileri Test Uygulaması ve Madde Tepki Kuramı Gelecekte BOB Test Uygulaması ve Beklentiler K.K.K DE PERSONEL TEMİN VE SINIFLANDIRMA Giriş Personel Temini Personel İhtiyacının Belirlenmesi Aday Bulma İç Kaynaklar Dış Kaynaklar Duyurular Başvuruların Kabulü Seçim Sınavı ve Mülakat...26 ii

3 4.2.8 Sağlık Muayenesi Mevcut Sistemin Aksaklıkları Çok Elden Zayıf Koordineli Planlama ve İcra Bilim, Teknoloji ve Uzman Personel Kullanımında Zafiyet Sistemin İç Yapısal Aksaklıkları İKDSS Projesi Sistemin Genel Özellikleri İş Analizleri Test Bataryaları ve Ölçme Yöntemleri İlk Ölçüm Parametreleri Sonraki Ölçüm Parametreleri İKDSS Projesinin Maliyet/Etkinlik Değerlendirmesi Tahmini Kazançlar Genel Tahmini Kuvvet Etkinlik Artışı Zafiyetleri Giderebilecek Alternatif Sistemler PERSONEL SEÇİMİNE YÖNELİK ÇALIŞMALAR A.B.D. Silahlı Kuvvetlerindeki Personel Seçimi K.K.leri Birlikleri ASVAB Hacettepe Kişilik Envanteri UYGULAMA Giriş Soruların Oluşturulması Kadroların ve Kadrolara Soruların Eşleştirilmesi Soru Ağırlıklarının Oluşturulması Sınav ve Aday Tercihleri Test Sınavı Kişilik Değerlendirme Sınavı Sınav Sonucunun Değerlendirilip Atamaların Yapılması SONUÇLAR VE ÖNERİLER...60 KAYNAKLAR...64 EKLER...67 ÖZGEÇMİŞ...68 iii

4 KISALTMALAR AFQT ARI ASVAB BOB TEST BUT CAST CAT DEP ETS HKE IRT İKDSS MTK TOEFL YZ Batarya : Armed Forces Qualification Test : U.S. Army Research Institute for the Behavioral and Social Science : Armed Services Vocational Aptitude Battery : Bilgisayar Ortamında Bireye Uyarlanmış Test : Bireye Uyarlanmış Test : Computerized Adaptive Screening Test : Computerized Adaptive Test : Delayed Entry Program : Educational Testing Service : Hacettepe Kişilik Envanteri : Item Response Theory : İnsan Kaynakları Değerlendirme, Seçme ve Sınıflandırma Sistemi : Madde Tepki Kuramı : The Test of English as a Foreign Language : Yapay Zeka : Ardı Ardına Yapılan Testler iv

5 TABLO LİSTESİ Tablo 4.1 İKDSS nin tahmini kurma maliyeti...34 Tablo 4.2 İKDSS nin tahmini yıllık işletim bütçesi (kurulumundan itibaren)...35 Tablo 4.3 İKDSS ile yıllık tahmini maddi tasarruf (sistem tam olarak yerleştiğinde)...35 Tablo 4.4 İKDSS nin yıllara yayılmış maliyet/etkinlik değerlendirmesi...35 Tablo 4.5 İKDSS nin yürürlüğe girdikten 10 yıl sonraki etkinlik değerlendirmesi...36 Tablo 5.1 ASVAB ın içerdiği sınav ve soru sayısı...41 Tablo 5.2 ASVAB ile birlikte kullanılan testler ve sonuçları...42 v

6 ŞEKİL LİSTESİ Şekil 2.1 Uzman Sistemlerin Yapısı...12 Şekil 5.1 A.B.D. K.K. leri Birliklerinin Personel Seçim Şeması...39 Şekil 6.1 Soru oluşturma ekranı...47 Şekil 6.2 Soru oluşturma yapısı...47 Şekil 6.3 Sınıf ve branş oluşturma ekranı...48 Şekil 6.4 Ana grup, alt grup ve Sınıf-branş oluşturma yapısı...48 Şekil 6.5 Personel kategorileri için soru ve not eşleştirme...49 Şekil 6.6 Personel kategorileri için soru ve not oluşturma yapısı...49 Şekil 6.7 Personel kategorileri için soru ağırlık (zorluk) değerlerini oluşturmak...50 Şekil 6.8 Personel bilgi giriş formu...51 Şekil 6.9 Aday uyarı mesajı...51 Şekil 6.10 Tercih formu...52 Şekil 6.11 Test ve batarya sınav formu...53 Şekil 6.12 Adaya sorulacak sorunun oluşum akım şeması...54 Şekil 6.13 Sınav sonucunun adaya gösteren form...56 Şekil 6.14 Kişilik değerlendirme sınav formu...56 Şekil 6.15 Kişilik değerlendirme akım şeması...57 Şekil 6.16 Atama formu...58 vi

7 ÖZET Kara Kuvvetlerinin tüm personelinin %18 ini, subay,yedek subay, uzman personel, sivil memur ve işçi olan profesyonel personel oluşturmaktadır. K.K.K.lığı subay, yedek subay, astsubay, uzman erbaş, askeri öğrenci, sivil memur ve işçi kategorilerinde yıllık olarak yaklaşık 150,000 adayı sınava tabi tutmakta ve bunların içinden en uygun olan 20,000 ini seçmeye ve sınıflandırmaya çalışmaktadır. Kara Kuvvetlerinin etkinliğini sağlayan faktörlerin başında; ülke savunması için kullanılan teknik donanımın yeterli olması, bu teknik donanımı kullanacak ve yönetecek personelin işe, işyerine uygunluğu gelir. Çünkü teknoloji tek başına Kara Kuvvetlerinin bu görevi yerine getirebilmesine imkan sağlamamaktadır. Bu yüzden bu teknolojiyi kullanabilecek en uygun personeli en uygun işe seçmek çok önemlidir. Silahlı Kuvvetler teknik bilgi gerektiren kadrolarını, bu görevleri yerine getirebilecek kaliteli personelle dolduramama zorluğuyla karşı karşıyadır. Bu sebeplerden dolayı, Silahlı Kuvvetler, şu anki personel seçim sisteminin etkinliği sorgulayıp, sistemin modernize edilmesi veya yeni bir sistemin kurulmasıyla ilgili yoğun bir çalışma içindedir. Yapılan çalışmalar ve incelemeler sonucu personel seçimine yönelik bir uzman sistem modeli geliştirilmiştir. Modelin temelinde, ideal personel adaylarının değerlendirilmesinde kullanılacak test veya bataryaların belirlendiği bir kural ayarlayıcısı, kural ayarlayıcı tarafından test ve bataryayı oluşturan soruların sorulması ve cevabının alınması, personel tarafından verilen cevabın doğru veya yanlışlığına göre yeni sorunun sorulması, her soru soruluşta personelin vermiş olduğu cevaplara göre test notunu puanlandırılması ve bu işlemlerin sonunda elde edilen bilgiler ile personelin tercihlerine göre atamasının yapılmasını içeren bir çıkarım mekanizması bulunmaktadır. Doğru seçim için en önemli faktörlerden birisi de, sınavla işin programda eşleştirilmesidir. Silahlı Kuvvetlerde çok fazla iş vardır. Bu işlerin pozisyonlarının analiz edilip tanımlanması gereklidir. İş ile personel arasındaki yeterince yapılan iş analiz ve tanımlama ilişkisi o işe sahip olacak kişinin beceri, bilgi ve yeteneğiyle o iş için gerekli olan bilgi ve beceri uyuşmazlığının üstesinden gelmesini sağlar. vii

8 Bu program Kara Kuvvetleri İnsan Kaynakları Değerlendirme, Seçme ve Sınıflandırma Projesinin bir parçası olup, Kuvvete para, zaman kazandırıp, doğru personel seçme imkanı verecektir. viii

9 SUMMARY Officers, non-commissioned officers, specialists, civilian officials and workers who may collectively be called professional personnel comprise 18% of the Army s manpower. The Army annually screens about 150,000 applicants and recruits 20,000 to military schools of various levels (high schools, technical occupational schools beyond high schools, or Military Academy), directly to officer and noncommissioned officer categories, and Army civilian positions. One of the most important factors in determining efficiency of Army is the skill of the personals. It is as important as the adequateness of the equipment and tools used in defense of country. Since technology alone is not capable of allowing Army to achieve its aim, it is necessary to choose personal who can cooperate with the technological structures mentioned above. In short, today, making use of the highest technology is not sufficient by itself, but it is also necessary to find the most appropriate and the best personal for duty. The Army has chronic difficulties filling its technical and highly technical job positions with qualified personnel. For this reason, the effectiveness of the Army s present personnel selection system is questioned, and efforts are intensified to modernize it or set up a completely new system. The expert system model to personnel selection activities is developed result from working and researching. Fundamental of this model is that. There are rules about selecting test or battery for free duty. Depending on this rules, questions is asked by candidate answer result. If answer is true, the next question is harder than preceding. If answer is false, the next question is same difficulty, then calculate candidate test score. Finally, in the inference engine section, the application evaluate the candidate test score and its the other results (personality test result, etc.) then assign personal to right duty. ix

10 The most important factor in the program is test-job matching for right selection. Army has about a lot of job positions which must be analyzed and described. Concerns about person-job match must indicate adequacy of analyzing and describing the job positions appropriately, thus leading to an incongruence of job requirements and knowledge, skills and abilities of incumbents. The application is a part of Human Resources Assessment, Selection and Classification System Project in Army that provides saving money, time and selecting right personal to right job. x

11 1. GİRİŞ Personel bulma ve seçme, işletme faaliyetlerinin etkin bir biçimde yürütülmesinin ve personel yönetimi işlevlerinin yerine getirilmesinin ön koşuludur. Personel seçimindeki başarı veya isabetli karar verme, diğer işlevlerin yerine getirilmesindeki başarıyı da etkileyici bir role sahiptir. Bu konuda yapılacak hataların sonradan düzeltilmesi oldukça güçtür. Bazı hataların soyutlanması mümkün olsa bile bu, büyük bir para ve zaman kaybına yol açacaktır [3]. Yeni alınacak personelin, işin gerektirdiği nitelik ve yeteneklere sahip olup olmadıklarının güvenilir bir biçimde belirlenmesi gerekir. Bu da, sistemin verimli ve etkin bir şekilde çalışmasını sağlar [36]. Personel, bir işletme için her şeydir. Bu işletme Kara Kuvvetleri olursa daha büyük bir önem arz eder. Çünkü ülke savunması için ne kadar yüksek bir teknolojiye ve silah sistemlerine sahip olursak olalım, o teknoloji ve sistemlerini verimli bir şekilde kullanacak doğru insanlarla çalışmazsak başarılı olmak, bir hayalden öteye gidemez. Geliştirilen uzman sistemle; aranan personelin Kuvvetin yapısına, kadro veya branşın niteliğine uygunluğunun ve kişilik özelliklerinin oldukça yüksek bir doğrulukla tespiti, personel seçimi için objektif bir yaklaşımın oluşturulması, Kuvvete para ve zaman kazancının sağlanması amaçlanmıştır. Tezin kapsamında, personel seçim sisteminin bir parçası olan bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış test uygulama yöntemleri ve ABD Kara Kuvvetleri nin yaptırdığı üst seviyedeki bir CAT (Computerized Adaptive Test) programı olan Silahlı Kuvvetler Mesleki Yatkınlık Sınav Dizisi (ASVAB) incelenmiştir. Personel seçiminde kullanılan kişilik testi olarak Kara Harp Okulunda uygulanan Hacettepe Kişilik Envanteri (HKE) incelenmiştir. HKE ile ilgili bilgiler Kara Harp Okulu ndan temin edilmiştir. İnsan Kaynakları Değerlendirme, Seçme ve Sınıflandırma Sistemi(İKDSS) Projesi hakkında Kara Kuvvetleri Personel Başkanlığı ve Kara Kuvvetleri Personel Temin Merkezi ndeki konuyla ilgili proje subaylarıyla görüşülerek bilgi edinilmiştir. 1

12 İKDSS nin bir süreç olduğunu, bu süreçte uzman personel tarafından işin niteliğine uygun, bilgisayar ortamında veya özel test cihazlarıyla hazırlanmış testlere tabi tutulması sonucundaki seçim olarak söyleyebiliriz. Tezin temelinde, personel adaylarının değerlendirilmesinde kullanılacak test veya ardı ardına test sınavlarının (bataryaların) belirlendiği bir kural ayarlayıcısı, kural ayarlayıcısı tarafından oluşturulan sınav, işlem sonunda elde edilen bilgiler ile personelin tercihlerine göre atamasının yapılmasını içeren bir çıkarım mekanizması bulunan personel seçimine yönelik bir uzman sistem modeli geliştirilmiştir. 2

13 2. YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER Yapay Zeka, bilgisayar biliminin akıllı, yani dili kullanabilme, öğrenme, akıl yürütme problem çözme gibi niteliklere sahip bilgisayar sistemleri tasarımlamakla uğraşan koludur. Literatürde Yapay zeka Artificial intelligence olarak adlandırılmaktadır. Yapay zeka, kimilerine göre yapay zeka insan yerini alan bir robotu çağrıştırmaktadır. Fakat konunun uzmanları bu işin böyle olmadığını bilmekteler. Çünkü bilgisayarlar insanın sahip olduğu ruh yapısına sahip değildirler. Bilgisayarların insanın bir şeyleri oluşturma, duygu ve mizacını anlatabilme yeteneği yoktur. Bununla beraber, bilgisayarlar insanın yaptığı fiziksel işleri daha rahat yapabilir, makinaları yönetebilir ve belirli bir uzmanlık alanları hakkında gerekli bir şekilde simüle edildiğinde bir uzman gibi davranabilir.yapay zekanın bir alt alanı olan uzman sistemler (expert systems) konusunda önemli gelişmeler sağlanmış olup, iş aleminin karar verme sürecinde uzman sistemlerden önemli ölçüde yararlanılmaktadır [28]. İnsan, yapay zeka için en iyi modeldir. İnsan organizması ve bilişsel sistem yapısı ile bilgisayarlar arasında bir takım benzerlikler vardır. Bu benzerlikler daha çok kavramsal benzerliklerdir; ve bunların olması çok da şaşırtıcı değil çünkü bilgisayar sistemlerinde model olarak kullanılan insan beyni ve onun çalışma yapısıdır. İnsanın hataları, kapasite limitleri ve unutma mekanizmaları dünyanın en geniş, en esnek ve en verimli veri tabanını ve bilgi alma sistemini oluşturur [17]. İnsan beyni, yeni bilgiyi beynin çalışmasını değiştirmeden ve beyindeki diğer bilgileri rahatsız etmeden öğrenir. Yapay zeka programı da hemen hemen aynı şekilde çalışır. Yapay zekanın hedefi, basit bir anlamda karar vermeyi desteklemek değildir. Asıl hedefi kendi kendine karar verebilecek makinalar geliştirmektir. Bu makinalar karar verebilmek için zekalarını insana özgü bir şekilde kullanmalıdırlar. Yani; Deneyimle öğrenebilmeli, Bilgisinin sınırlarım tanımalı, 3

14 Gerçek bir yaratıcılık gösterebilmelidirler. Zeki bilgi-tabanlı sistemler, bilgi-tabanlı uzman sistemler veya sadece Uzman Sistemler, Yapay Zekanın bir alt alanıdır [34]. Uzman sistemler, spesifik kullanımlar için tasarlanır ve bu spesifikasyon Uzman sistemlerin gerçek zamanlı ve çok zor işleri yürütmesini mümkün kılar [15]. Günümüzde uzman sistemler değişik bilim dallarında karar vermeye yardımcı olarak kullanılmaktadır. Örneğin, tıbbi teşhiste, petrol araştırmasında, finansal planlamada, vergi hesaplamada, kimyasal analizde, cerrahide, lokomotif onarımında, hava tahmininde, bilgisayar tamiratında, uydu onarımında, bilgisayar sistemlerinin tasarımında, nükleer santrallerin işletilmesinde, devlet yasalarını yorumlamada ve daha nice alanlarda etkin bir biçimde kullanılmaktadır [28]. Savunma sanayisi; Hava savaşı simülasyonu konulu projesinde yapay zeka tekniklerini düşman kuvvetlerinin simülasyonunda kullanmaktadır. EUGLID RTP 11.3 olarak adlandırılan bu projede Türkiye dahil NATO'nun Avrupalı yedi üyesi işbirliği yapmaktadır [7]. Uygulamada uzman sistemler ve bilgi-tabanlı sistemler aynı anlamda kullanılan terimlerdir. Teknik açıdan bakıldığında ise, uzman sistem bir bilgi-tabanlı sistemin en gelişmiş biçimidir. Bir uzman sistem sorulara cevap veren, açıklık getirmek için soru soran, tavsiyelerde bulunan ve karar verme sürecine yardımcı olan diyaloga açık bir sistemdir. Daha az gelişmiş bilgi-tabanlı sistemlere ise yardımcı sistemler denilmektedir. Yardımcı sistem, kullanıcının göreceli olarak basit nitelikteki kararları vermesine yardımcı olan bir sistemdir. Yardımcı sistemler nihai kullanıcının belirli bir sorunu çözmekten ziyade muhakeme sürecinde yapabileceği bir hata olasılığını azaltma amacını gütmektedir. Uzman sistemleri, yardımcı sistemleri ve bunların arasındaki herhangi bir sistemi geliştirmek için ihtiyaç duyulan teknoloji aynı teknolojidir. Bu yüzden yukarıda bahsedilen kavram kargaşası ortaya çıkmaktadır.uzman sistemler insan düşünce sürecini taklit etmeye çalışır, muhakeme edebilir,çıkarımda ve yargıda bulunabilir [28]. Günümüzün yaşam koşullarında, hızlı ve etkin karar verme kaçınılmazdır. 1950'lerden bu yana bilgisayarlar, karar verme durumunda olan kişilerin hep yanında olmuştur.ancak bilgisayarların rolü bilgileri hızlı işleyip karar vericiye karar vermesini kolaylaştıracak ve hızlandıracak şekilde sunması ile sınırlı kalmıştır. Oysa bugün, gelişen teknoloji ve yeni bilgi temsili metotlarının ortaya çıkması bilgisayarların da karar verme veya en azından ulaştıkları sonucu açıklama 4

15 yeteneklerine sahip olabileceğini göstermiştir. Karar problemlerinin çözümü için günümüzde akıllı karar sistemleri geliştirmeye doğru bir eğilim vardır. Karar verme problemlerinde sıkça kullanılan Yapay Zeka teknikleri Uzman Sistemler ve Yapay Sinir Ağlarıdır. Bunlar ya tek başlarına ya biri diğeri ile birleştirilerek ya da diğer bazı yeni tekniklerle (Bulanık Kümeler, Akıllı Veri tabanı Sistemleri v.b) bütünleştirilerek akıllı karar sistemlerinin temelini oluşturur. Gerçek hayatta karşılaşılan birçok problemde en iyi (optimal) kararın bulunması çok önemlidir. Doğru ve zamanında verilmiş kararlar verimliliği ve parasal girdinin etkin biçimde kullanılmasını sağlar. Karar sayısı az ise, kararların en iyisini seçmek kolay olabilir. Ancak çoğunlukla, yeteri kadar küçük problemler için bile, bu seçim karmaşık bir süreç gerektirir. 1950'lerden bu yana bilgisayarlar karar verme durumunda olan kişilerin hep yanında olmuştur. Ancak uzun bir süre bilgisayarların rolü, sadece bilgileri hızlı işleyip karar vericiye karar vermesini kolaylaştıracak ve hızlandıracak şekilde sunması ile sınırlı kalmıştır. Bugün bilgisayar ve çevre birimleri ile bilgi iletişimindeki baş döndürücü gelişmeler sayesinde, bilgisayarlar bu görevlerini en iyi şekilde yerine getirmektedirler. Ama insanoğlu, bilgisayarların daha da fazlasını, örneğin karar verme ve bir çok karar içinden en iyisini seçme gibi görevleri de üstlenmesini istemektedir. Karar verme sürecinde bilgisayarların, stratejik kararları verecek olan karar vericinin yerini alması hiç bir şekilde olası olmamasına rağmen bugün, gelişen teknoloji, bilgi çeşitliliğinin ve miktarının artması, yeni bilgi temsil yöntemlerinin (Kurallar (Rules), Çerçeveler (Frames), Anlam Ağları (Semantic Networks), Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) v.b.) ortaya çıkması ve Yapay Zeka (YZ) çalışmalarındaki gelişmeler, bilgisayarların da karar vericinin yerine karar verme / alma veya en azından ulaştıkları sonucu açıklama yeteneklerine sahip olabileceğini göstermektedir [12]. 2.1 Yapay Zeka Teknikleri Yapay zeka konusundaki araştırmalar şu gruplar altında toplanabilir. Bilgiye dayalı yapay zeka ve uzman sistemler Doğal diller (bilgisayar ile doğrudan iletişim) Beşeri algılama yeteneklerinin simülasyonu(görme, konuşma,işitme, koklama vs.) 5

16 Robotikler (rutin, kirli ve tehlikeli işler için kullanılan robotikler} Bilgi Tabanlı Yapay Zeka ve Uzman Sistemler Bilgi tabanlı yapay zeka sistemi, belli bir alanla ilgili bilgilerden oluşan bilgi tabanı kullanarak çalışır. Günlük hayatta bir olayla karşılaştığımızda onun hakkında bir fikre sahip olmak istediğimizde eğer o olay hakkında bir bilgi tabanına sahip isek; EĞER... olsa O ZAMAN...olur/olabilir diyebiliriz. Bilgi tabanlı yapay zeka IF(eğer)...THEN(o zaman) cümleciklerini kullanarak sonuç üretmeye çalışır. Bilgi tabanlı sistemlerin en gelişmiş örneği uzman sistemlerdir. Belirli bir alanla ilişkin uzmanlık bilgileri uzman sistemin bilgi tabanına yüklenir. Bir uzmanın sahip olduğu bilgilerden faydalanılmak istenildiğinde bilgisayarla kullanıcı arasında karşılıklı soru cevaplarla iletişim kurulur. Karşılıklı soru cevap faslından sonra bilgisayar sahip olduğu bilgilerden sonuca erişerek kullanıcıya bilgi sunar Doğal Diller Günlük kullanılan dille bilgisayarla iletişimi sağlamaya çalışan dillerdir. Buradaki amaç bilgisayarın yönlendirilmesi için kullanılan komutlardan sıyrılmaktır. Doğal dil yazılımları şu an istenilen seviyeye erişmemiştir. Şu an kullanılan yazılımlar bir uzman sistemle yada veri tabanıyla bağlantı kurma ihtiyacı duymaktadır. Yine de, az bilgiye ihtiyaç duyulan alanlarda gayet başarılı sonuçlar elde edilmektedir. Örneğin insan kaynakları ve satın alma ile ilgili araştırma ve rapor hazırlama faaliyetlerinde doğal dil uygulaması kullanıcı normal İngilizce konuşur gibi bilgisayar ile iletişim kurabilmektedir İnsan Algılama Yeteneklerinin Simülasyonu Bu yapay zeka türü, insani yeteneklerin simülasyonu ile ilgili olup bilgisayar sistemlerini görme, işitme, konuşma ve hissetme (dokunma) yetenekleri ile donatma çabasındadır. Bu yapay zeka yeteneklerini bugünün teknolojisini kullanarak belirli ölçüde gerçekleştirmek olası gözükmektedir Robotikler Robotikler bilgisayarlar ile endüstriyel robotların uyumlu bir bütünleşmesidir. Endüstriyel robotlara bilgisayarlar yardımıyla herhangi bir rutin hareketin nasıl yapılacağını öğretmek mümkündür. Örneğin; araba boyama, vida sıkma, malzeme taşıma ve hatta kusurlu parçaları tespit etme gibi daha karmaşık davranışları yapan robotikleri günümüzde görmek mümkündür. 6

17 Yapay zekanın en büyük ticari başarıyı elde ettiği alan robotik alanıdır. Genel inancın aksine, robotikler bilim-kurgu filmlerinde görülen robotlardan gerek görünüm gerekse işlev açısından oldukça farklıdır. Endüstriyel robotların, günümüzde en fazla kullanılanı ise bir bilgisayar tarafından kontrol edilen hir mekanik koldur. Manipülatör olarak da adlandırılan bu kol bir insan kolunun yapabileceği çoğu hareketi yapabilme becerisine sahiptir. Robotlara işin nasıl yapılacağı bilgisayar tarafından öğretilir. Bir bilgisayar programı ile robotları kontrol etmek mümkündür. Bu program robota hareketin zamanı, yönü, mesafesi gibi konularda komut veren bir programdır. Bir kere programlandıktan sonra, robotların hareketlerini kontrol etmeye fazla ihtiyaç yoktur. O artık işini büyük bir titizlikle herhangi bir şey talep etmeden (yeme,içme gibi) yapmaya devam edecektir [28]. 2.2 Uzman Sistem Kavramı Uzman sistemler, yapay zeka bilim dalının bir alt bilim dalı olarak ortaya çıkmıştır. Yapay zekanın robotlar ve doğal dili çözümlemeye ilişkin başka çalışma alanları da olmasına karşın özellikle uzman sistemler konusu geniş ilgi görmüş ve bu konudaki çalışmalar önemli bir yoğunluk kazanmıştır. Özellikle, karmaşık problemleri sezgisel yöntemlerle çözüp en iyi (optimal) yerine en iyiye yakın çözümleri tercih ederek kolay işletilir ve anlaşılır sistemlerle çalışmak, kişileri uzman sistem yaklaşımına yöneltmiştir. Sezgisel yöntemlere de yer verip, karar verme sürecinin etkinliğini artırmaya olanak veren uzman sistemler, konuyla yakından ilgili olan endüstri mühendisleri için de endüstri mühendisliği ve yöneylem araştırması çalışmalarında kullanabilecekleri bir araç olmuştur. Uzman sistemler diğer yapay zeka programlarından amaç ve görünüş bakımlarından farklılaşır. Burada amaçla kastedilen şey, uzman sistemlerin insan uzmanlara uygun işleri yapmaya teşebbüs etmeleridir. Öte yandan görünüş ile kastedilen şey ise programın mekanik görünmesinden daha ziyade zeki görünmesidir. Daha açık ifade edecek olursak; Bir programın iç işleyiş tarzı insanın bir problem karşısındaki tarzına benziyorsa, Program, hareketlerini anlamlı bir biçimde insanlara açıklayabiliyorsa, 7

18 Program doğal bir şekilde insanlarla esnek iletişimi sağlıyorsa, bu programa bir uzman sistem diyebiliriz [33]. Bazı programlar ise uzman sistemler ve yapay zeka programları arasında bir yerdedir. Satranç programları buna örnek olarak verilebilir. Birçok satranç programı kaba kuvvet (Brute Force) temeline dayanır. Yani, bilgisayar mümkün hamleleri ile bu hamlelere rakibin verdiği cevaptan saklar ve bu işlem bilgisayarın limitlerine kadar devam eder. Bu tür bir yaklaşım belki iyi bir satranç programı verir ama program bu haliyle uzman sistem özelliğini kaybeder. Çünkü ortaya çıkan program bir insan gibi hareket etmemekte, iç yapısı bakımından mekanik bir görünüş vermektedir. Gerçek bir uzman sistem diyebileceğimiz ileri satranç programlarında ise insanınkine benzeyen teknikler kullanılır. Bu programlar, yaptıkları hamlelerin iyi bir açıklamasını yapabilir. Uzman sistemlere, herhangi bir karışık sistemde, uzman bir kişinin yaptığı işleri yapan bir bilgisayar programı gibi bakılabilir. Uzman sistemler hakkında değişik kaynaklarda farklı tanımlara rastlamak mümkündür. Bunlardan bazılarına aşağıda yer verilmiştir. Uzman sistem, özel bir takım problemlerin çözümünde, uzmanların bilgisini ve usavurma sürecini taklit etmeyi amaçlayan, danışman bilgisayar programlarıdır [42]. Uzman sistem, uzman insanın davranışlarını taklit ederek belirli bir alanda uzmanlık gerektiren karmaşık problemlerin çözümü için bir veya birden fazla yaklaşım öneren akıllı bilgisayar programlarıdır [38]. Çözümlerinde önemli derecede teknik ustalık gerektiren problemler için geliştirilmiş bilgi ve çıkarım prosedürlerini kullanan akıllı bir bilgisayar programıdır. Bu programlar problemlerin çözümüne, akıllı bir insanın yaklaşımına benzer tarzda yaklaşmakta ve bu konuda hiç deneyimi olmayan kişilere ışık tutabilmektedir [1]. Uzman sistemler için amaç, karar vermeye yardım eden bir bilgisayar tabanlı model oluşturmak ve bu suretle göz önüne alınan sistemdeki belirsizliği modellemektir. Modeli oluşturmak için kullanılan yazılım, direkt olarak karar verici tarafından kullanılmalı ve veri tabanı aracılığı ile diğer yazılım sistemleri ile ilişkili olmalıdır. Bir çıkarım mekanizması olmalı ve bu bilgi sunuşunu yönetmek için, sistemi modüler olarak göstermelidir. Bu mekanizma çok sayıda modül ile çalışır ve 8

19 modüller belirli bir düzende sunulabilir. Modüller birbirinden tamamen bağımsızdırlar. 2.3 Uzman Sistemlere İhtiyaç Duyulmasının Nedenleri Klasik karar destek sistemleri birçok konuda yetersiz kalmaktadır. Bu da problemlere daha esnek, uygulamaya daha elverişli yeni bir yaklaşımı gerekli kılmıştır. Geleneksel sistemlerin yetersizlikleri şunlardır: Geleneksel programlar yapıları gereği algoritmalar halinde çalışırlar. Bu nedenle tam ve kesin bilgilere ihtiyaç duyarlar. Bu bilgileri temin etmek ise bazen çok pahalı, bazen de imkansızdır. Geleneksel programlar değişen şartlara kolaylıkla ayak uyduramazlar. Geleneksel programlar kesin sonuçlar çıkarmaya çalışır. Bu ise gerçek yaşam problemlerinde mümkün olmayabilir. Uzman sistemlerin ortaya çıkmasındaki ihtiyaçlardan birisi de işletmelerdeki insan faktörüdür, insan uzmanlar için genel olarak şu olumsuzluklar söylenebilir; a) İnsan uzmanlar zor bulunur. Dolayısıyla her zaman onlara ulaşmak mümkün olmayabilir. Bir uzmanın işi bırakması ya da hastalanması tüm bir süreci etkileyebilir. b) İnsanlar fiziksel ve zihinsel çalışmadan yorulurlar. Bunun sonucu da hata yapabilirler. c) İnsanlar bir problemin hayati önemdeki detaylarını unutabilir, gözden kaçırabilirler. d) İnsanların kararları günden güne kararlılık göstermeyebilir. Bu da sürecin sonuçlarında farklılıklara yol açabilir. e) İnsanların sınırlı çalışma hafızaları vardır. Büyük çaptaki verileri, kısa süre içinde kavrayamayabilir ve uzun süre hafızalarında tutamayabilirler. Ayrıca bu bilgileri hatırlamaları zaman alır. 2.4 Uzman Sistemlerin Avantajları ve Oluşturdukları Maliyet unsurları Uzman sistemlerin gerek problemlere insan uzmanların tarzında yaklaşabilmeleri gerekse bilgisayarın gücünden yararlanabilmeleri, geleneksel karar destek 9

20 sistemlerinin sınırlarının aşılmasını mümkün kılar. Uzman sistemlerin üstünlükleri kısaca şöyle sıralanabilir [37]; İşlemlerin etkinliğini ve güvenirliğini arttırmak, İşlemlerin merkezlere yeniden yerleştirilmesinde daha fazla serbestlik sağlamak, Gözden kaçan değerlendirmelerden ve beceri kayıplarından doğan hataları azaltmak, Bilgi tabanlı şirket oluşumuna zemin hazırlamak, Finansal bilgi tabanlarına yönelimi arttırmak, Çalışma alanı içindeki birimlere bilgi ulaşımını arttırmak, İyi karar verebilme olasılığını, sıklığını ve kararlılığı yükseltmek, Uzmanlığın yayılmasını sağlamak, Uzman olmayan kişilerin de uzman sistemler yardımı ile anında, ucuza ve uzman düzeyinde kararlar alabilmesini sağlamak, Eldeki verilerden yararlanmayı arttırmak, Kişilerin önyargılarına ve o anki ruh hallerine bağlı kalmadan, varolan kanıtlarla objektif olarak karar vermek. Ayrıca modüllerden oluştukları için dinamiktirler ve değişikliklere daha rahat ayak uydurabilirler. Uzman sistemlerin bu gibi üstünlüklerinin yanı sıra firmalar için önemli bir maliyet unsuru oluşturduklarını da göz önüne almak gerekir. Bu unsurlar şöyle sıralanabilir [39] : Bir uzman sistem genellikle uzman sistem kabukları, veri tabanı yöneticileri ve dil derleyicileri gibi birkaç yazılım paketinin satın alınmasını gerektirir. Yazılım maliyetleri hesaplanırken lisans alımı, eğitim, dokümantasyon ve danışma maliyetleri de göz önüne alınmalıdır. En iyi uzman sistem yazılım paketine sahip olunsa da bilgi mühendisliği ve programlama çalışmaları, uygulamayı şekillendirmek durumundadır. Bu çalışma yoğun bir insan cabası gerektirdiğinden, genellikle geliştirmenin en büyük ve en maliyetli kısmını oluşturur. 10

21 Programlama zamanının yanı sıra, alan uzmanlarının bilgiyi tanımlamaları ve sistemi test etmeleri için harcadıkları zaman da göz önüne alınmalıdır. Bilgi edinme süreci ve edinilen bilgilerin düzenli bir biçimde kaydedilmeleri oldukça karmaşıktır (bilgi mühendisliği). Bunun için her projede farklı bir yol izlenir. Bu durum yüksek paralar karşılığında çalışan uzman insanların kullanılmasını lüzumlu kılar. Yazılım, bir donanım platformuna yerleştirilmek zorundadır. Donanım maliyetleri, kullanılan modeller ve cihazların sayısı ile bağlantılı olarak kolaylıkla hesaplanabilir. Kullanılacak donanımın kiralama yoluyla temin edilmesi kullanılan en yaygın metottur. Bir uzman sistem uygulaması için gerekli olabilecek diğer donanımlar; yazıcılar, mobilyalar, ofis alanı, iletişim bağlantıları ve araçları ile ölçme aletleri olabilir. Bir uzman sistemin bakım maliyeti oldukça yüksektir. Çünkü yeni ve düzeltilmiş bilgiler, mevcut sistem içerisinde ayrıntılı biçimde kodlanmak durumundadır. Bakım maliyetlerine, bir uzmanın sistemi iyileştirmek için bilgi edinmesi ve bu bilgileri test etmesi gibi çabaları da dahil edebiliriz. 2.5 Uzman Sistem Oluşturma Araçları Bir uzman sistem için herhangi bir programlama dili kullanılabilir. Fortran, Cobol, Pascal gibi dilleri içeren sistemler olduğu gibi birden fazla dili aynı anda kullanan sistemler de vardır. Bunlardan başka LISP ve PROLOG, yapay zeka dilleri olarak uzman sistemlerde en çok kullanılan yazılımlardır [32]. Uzman sistem geliştirme dili seçiminde göz önüne alınması gereken iki önemli nokta, uygunluk ve verimlilik olmalıdır. Fonksiyonel açıdan listeler, branşlar ve mantıksal operatörler gibi veri tiplerini bulunduran ve kullanan yazılımların seçilmesi araştırılmalıdır. Geri beslemeye izin veren kontrol yapıları da tercih edilmelidir [37]. Uzman sistemleri geliştirme çalışmalarında, Kabuk (Expert System Shell) adı verilen araçlar da kullanılmaktadır. Çünkü uzman sistemleri geliştirmek oldukça zahmetli bir çalışma gerektirmektedir. Gerek uygun bir dilde programlanmanın yapılması gerekse uzmanlık bilgilerinin alınıp uygun bir şekilde kodlanması geniş 11

22 hacimli bir işlemdir. Bu yüzden de başarılı uzman sistemlerin fiyatları oldukça yüksektir. Bu yüksek maliyetleri aşağıya çekmek, uzman sistemlerin geliştirilmesi aşamasının daha kolaylaştırılmasına bağlı olacaktır, işte bu noktada uzman sistem kabukları önemli ölçüde katkı sağlamışlar ve uzman sistemlerin yaygınlaşmasını hızlandırmışlardır. Bu kabuklara örnek olarak VP-EXPERT, INSIGHT ve ACQUIRE verilebilir. 2.6 Uzman Sistemlerin Yapısı Uzman sistemlerin yapısı ve bileşenleri hakkında çeşitli bilgiler olmasına karşın en sade hali ile bir uzman sistem genel olarak aşağıdaki bileşenlerden oluşmuştur : Bilgi-tabanı Çıkarım Mekanizması maniple eder. Kullanıcı Ara yüzü : Bir problem hakkındaki bilgileri ve kuralları içerir. :problemlere çözümler üretmek üzere depolanan bilgiyi : Kullanıcı ile iletişimi sağlar. Bilgi Edinim Modülü : Bilgi tabanını geliştirmeye yarar [15]. Kullanıcı Gerçekler ÇIKARIM MEKANİZMASI Kurallar Bilgi Üretim Ortamı Gerçekler BİLGİ TABANI Kurallar Bilgi Müh. Ortamı UZMAN BİLGİ MÜH. GELİŞTİRME ARAÇLARI Şekil 2.1 Uzman Sistemlerin Yapısı Çıkarım mekanizması (inference engine), bir uzman sistemin çekirdeğidir. Bilgi tabanında yer alan tespit ve kuralların belli bir soruna tatbik edilmesini sağlayan araçtır. Bu sistemde uzman sisteme muhakeme yeteneği kazandırılır. Bu muhakeme gücü kullanıcıya bir mantık silsilesinin sunulması ile sağlanır ve böylece çözüme ulaşılır. Bir çıkarım sisteminin muhakeme becerisi ileri zincir ya da geri zincir çıkarım süresinin birlikte ya da tek başına kullanılması esasına dayanır. İleri zincirde, 12

23 uzman sistem nihai kullanıcıdan bilgiler alır ve çözüme ulaşıncaya kadar bilgi tabanından duruma uygun kuralları sırası ile takip eder. Bu süreç esnasında sürekli olarak kullanıcı ile uzman sistem arasında iletişim vardır ve bu iletişim önceden yerleştirilmiş kurallar setinin oluşturduğu mantık silsilesine göre yürütülür. Geri zincir çıkarım sürecinde ise ileri zincirin tam zıttı bir yaklaşım kullanılır. Sistem nihai kullanıcıya istediği hedef ya da sonucu sorar ve daha sonra Eğer-o zaman mantık silsilesine geri dönerek ulaşılmak istenen hedef ya da sonucun doğru olup olmadığını araştırır. Eğer bilgi tabanındaki Eğer-o zaman kurallar seti hedef ya da sonuç ile uyuşuyorsa, kullanıcı tarafından saptanan hedef ya da sonuç, sorunun çözümü demektir [28]. Bir uzman sistem, bir bilgi tabanı ile sürekli etkileşim halinde çalışır. Bir bilgi tabanı tipik olarak durumlar ve kurallar olmak üzere iki tür bilgi içermektedir. Durumlar, özel bir alandaki değişik olayları göstermektedir ki bunlar, bir uzman sistem çalışmasından önce bilinmelidir. Bir bilgi tabanı içindeki kurallar, önceden belirlenmiş olan sezgilerin bir çeşididir. Yani bir bilgi tabanı başından sonuna kadar bir insan uzmanla karşılıklı etkileşim ile oluşturuluyorsa kurallar, bir uzman tarafından kullanılmakta olan olayların veya bir bilgi mühendisinin sezgilerinin bir gösterimi olarak ortaya çıkar [16]. Bilgi mühendisi, uzman sistemin bilgi tabanının içerisine gerekli bilgiyi yerleştirmekten sorumlu olan kişidir. Bu, bilgi mühendisinin uzman insanla karşılıklı diyaloglarından elde ettiği bilgileri bilgisayara aktarmasıdır. Bilgi mühendisi, bilgi tabanına bilgiyi yerleştirme işlemini bir ara yüz ve bir kural düzenleyici sayesinde gerçekleştirir. Kendisi de aynı zamanda bir ara yüzdür. Ancak ideal bir uzman sistemde alan uzmanı, bilgi mühendisine ihtiyaç duymadan çalışabilmelidir. Yani alan uzmanı ile uzman sistem direkt olarak birbirini etkilemelidir. 13

24 3. BİLGİSAYAR ORTAMINDA BİREYE UYARLANMIŞ TEST Psikometri ve bilişim teknolojilerindeki gelişmelerden etkilenerek ortaya çıkan test uygulama yöntemi, psikometri literatüründe önceleri bireye biçilmiş test (tailored test), sonra bireye uyarlanmış test (adaptive test) -BUT- son yıllarda da bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış test (BOB TEST) (computerized adaptive testing - CAT) biçiminde anılan bir test uygulama yöntemi, aynı zamanda da bir test geliştirme yöntemi olarak kabul edilmektedir [30]. Bu konu, ülkemiz psikometri literatürü için çok yeni olmakla beraber, bilimsel çalışmalar da başlamıştır. Eğitim ve psikolojide kullanılan testlerin çoğu kağıt- kalem (paper and pencil) formunda uygulanmaktadır [2]. Bir grup yanıtlayıcı (test alan) testi, bir test kitapçığına basılı olarak alır ve yanıtlarını bir yanıt kağıdına kaydeder. Testin başka bir formu yoksa, genellikle herkes aynı sorulara yanıt verir. Testlerin bu biçimdeki uygulaması geleneksel uygulama (conventional application) olarak adlandırılır. Geleneksel uygulamanın tercih edilmesinin başlıca nedeni ekonomik olmasıdır. Bu testler tekrar kullanılacaksa maliyet daha da azalır. Geleneksel uygulama maliyet bakımından kullanışlı olmasına rağmen, psikometri, bilişim alanındaki ve öğretim psikolojisindeki gelişmeler, test uygulama süresinin kullanışlılık özelliğini yeniden değerlendirmeyi zorunlu kılmıştır. Özellikle, bilgisayar programlarındaki yenilikler, bilgisayarlar aracılığıyla maddelerin geliştirilmesini olanaklı kılmaktadır. Test uygulamasındaki gelişmelerin gözlendiği ikinci bir boyut, bilgisayar (hardware) alanındaki ilerlemelerdir. Bilgisayarların küçülmesi, işlem hacminin gelişmesi testlerin bilgisayarda uygulanmalarını sağlamıştır. Öncelikle bu gelişmelere bağlı olarak ortaya çıkan BOB test uygulaması, bireyin ölçülen yeteneği ile test maddelerinin güçlük düzeyinin, bilgisayar ortamında eşlenmesidir. İlk, bireye uyarlanmış (adaptive test) test -BUT-, Alfred Binet tarafından 1908 de geliştirilmiştir. [2, 14, 44, 45]. Binet, her bireye testin tümünü uygulamak yerine, bireyin yetenek düzeyine uygun güçlükteki maddeleri uygulama yolunu seçmiştir. Binet zeka testi, güçlükleri yaş düzeylerine göre değişen 14

25 maddelerden oluşturulmuş ve buna göre madde havuzunu kullanan bir testtir. Binet zeka testi, modern test kuramı olan ve klasik test kuramına alternatif olarak geliştirilen kuram olan Madde Tepki Kuramına (Item Response Theory -IRT) dayalı BUT ile karşılaştırıldığında oldukça basit kalırken, Binet in testi günümüzdeki BUT lerin temel özelliklerini taşımaktadır. Buna göre, Binet zeka testi bir başlangıç değişkeni kullanır. Testte, bireye ilk uygulanacak maddeler, test uygulayıcısı tarafından tahmin edilen yanıtlayıcı yeteneğine bağlı olarak belirlenir. Uygulama, tüm maddelerin yanlış yanıtlandığı yaş düzeyinden (ceiling level) daha alt yaş düzeyine kaydırılarak, tüm maddelerin doğru yanıtlandığı yaş düzeyi tanımlanır. Test maddeleri uygulanırken puanlanır. Eğer, verilen yaş düzeyinde, tüm maddeler doğru yanıtlanmışsa, uygulama daha güç maddelerle devam eder. Bireye uygulanacak diğer maddelerin seçilmesi için doğru yanıtlanan maddeler kullanılır. Bu düzey basal düzey olarak adlandırılır. Test uygulamasının sonlandırma ölçütü, bireyin tüm maddeleri yanlış yanıtladığı yaş düzeyidir. Psikometride, Binet in bu test uygulamasından sonra, 1950 lerin başına kadar BUT konusu gündem dışı kalmıştır [14, 43]. O tarihte adaptive test kağıt kalem olarak kısa bir süre daha çalışılmış, fakat uygulamanın karmaşıklığından dolayı yürütülememiştir. Lord un, 1960 ların sonunda A.B.D nin test kurumu olan Eğitim Testleri Bürosu nda (Educational Testing Service - ETS) başlattığı çalışmalar, bu alan için geliştirici olmuştur. Lord, sabit sorulu testlerin özellikle düşük ve yüksek yetenekli cevaplayıcılar için yetersiz yetenek ölçüleri verdiği görüşünden hareket ederek, daha kısa testlerle ölçme yaparak, fazla bilgi kaybına neden olmadan bireyin yeteneği hakkında en fazla bilginin elde edilebileceğini öne sürmüştür ların sonundan itibaren yürütülen araştırmalar, A.B.D. Ordu Hizmetleri, A.B.D personel yönetim bürosu ve diğer devlet kurumları tarafından desteklenmiştir lerin başından itibaren, etkileşimli bilgisayarlarda gelişme ve artışın sağlanmasıyla, BUT ler, bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış test (BOB test Computerized Adaptive Testing - CAT) haline gelmiştir. 3.1 Temel Yaklaşımı ve Özellikleri Daha öncede belirtildiği gibi, bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış test uygulaması-bob Test, bireyin ölçülen özelliği (yetenek) ile madde güçlüğünün bilgisayar ortamında eşlenmesidir [2, 14]. Bir başka deyişle, uygulama esas olarak 15

26 testin, testi alan her bireyin ölçülen yetenek düzeyine uyarlanması, test maddelerinin farklı setlerinin bireyin ölçülen özellikteki yerine bağlı olarak uygulanmasıdır [45]. Bu durumda her birey güçlük düzeyi kendi yetenek düzeyine göre uyarlanmış farklı testleri alır. Geleneksel testler genellikle orta yetenek düzeyini ölçecek biçimde düzenlenir. BOB test uygulaması, bireyin yetenek düzeyinin en iyi ölçüsünü verecek bir ortam sağlar. Genel bir BOB test uygulaması şu basamakları izler [27]; 1-Bireyin yetenek düzeyinin bir kestirimi elde edilir. 2-Özellikleri (parametreleri) belirlenmiş maddelerden oluşan bir havuzdan o bireyin yeteneğinin iyi bir ölçüsü olacak maddeler seçilir. 3-Seçilen maddeler uygulanıp puanlanır, kestirilen yetenek düzeyi gözden geçirilir. 4-Eğer yetenek kestirimindeki hata yeterince düşük bir değere ulaşmışsa, uygulama sonlandırılır, değilse ikinci basamağa dönülür. Bu uygulamada, bilgisayarlar, test maddeleri hakkındaki bilgilerin (güçlük ve ayırıcılık parametreleri) depolanmasını, üretilmesini, testin uygulanmasını ve puanlanmasını sağlar. Bilgisayar, maddelerin bireye uyarlanma işini ardışık olarak yapar; maddelerin cevaplayıcılara veriliş sırası yanıtlayıcının önceki maddedeki performansına göre düzenlenir. Yanıtlayıcıya, önceki maddede verdiği doğru veya yanlış yanıta göre, yeteneği hakkında en fazla bilgiyi verecek madde uygulanır. Bu uygulamada, geleneksel uygulamada olduğu gibi, yüksek yetenekli bireylere çok kolay maddelerin, düşük yetenekli bireylere ise çok zor maddelerin uygulanması söz konusu değildir. Zira bu tür maddeler, bireyin yeteneği hakkında hiç bilgi sağlamamakta veya az bilgi vermektedir. Yanıtlayıcı bir dizi maddeye yanıt verdikten sonra (bazen iki veya üç maddeye), kendisi için bir yetenek kestirimi (tahmini) yapılır. Maddelerin bireye uygulanması istenen ölçme düzeyine (örneğin, belli bir standart hata miktarına) veya önceden belirlenen soru sayısına kadar sürdürülür [14, 44, 45]. Bu uygulama için madde parametreleri bilinen geniş bir madde havuzuna, yetenek ve madde güçlüğü eşlemesini yapacak bir bilgisayar programına ve bir bilgisayara ihtiyaç vardır. Lord a göre, BOB test uygulamasında kullanılacak bilgisayar aşağıdaki sıraya göre programlanmalıdır[14]; 1.Yanıtlayıcının önceki maddelere verdiği yanıtlardan, henüz uygulanmamış çeşitli maddelere vereceği yanıtları tahmin etmeli. 16

27 2. İlk uygulanan maddede elde edilen bilgiyi, sonra uygulanacak olan maddeyi seçmede etkili bir biçimde kullanmalı. 3. Test uygulamasının sonunda, test edilen bireyin yeteneğini sayısal olarak vermelidir. Psikometrik bakış açısından, bu uygulamanın iki önemli avantajı vardır [14, 43, 44]; Biri, ölçmenin keskinliğini/doğruluğunu (precision/accuracy of measurement) artırması, diğeri ise, daha kontrollü ve güvenli bir test ortamı sağlamasıdır. Bob test uygulaması, geleneksel testlerle karşılaştırıldığında, ölçme işleminin etkinliğini artırırken, psikometrik niteliklerinden de ödün vermez. Bu uygulama ile, test puanlarının, geleneksel uygulamada ulaştığı plato geçerlik düzeyini kırmak mümkündür. BOB testlerden elde edilen ölçme sonuçları, geleneksel testlerle karşılaştırıldığında, ölçme işi nispeten daha az madde ile başarılmaktadır. Uygulama, ölçme niteliklerinden herhangi bir kayıp vermeksizin, testin uzunluğunda %50 ile %80 arasında değişen bir ekonomi sağlanır [11, 18, 31]. BOB test ayrıca, tam öğrenme sınıflamalarında daha etkin ve daha doğru sonuçlar verir; bireysel değişimin ölçülmesinde etkin ve pratik bir yaklaşım sağlar [45]. BOB test uygulamasının, ölçme keskinliğinde bir kayba uğramadan testi kısaltması avantajının yanında, başka bazı avantajları da vardır [11, 14, 43]. BOB test uygulaması; Testlerin gizliliğini artırır. Bireyleri istendiği anda test etme olanağı vardır. Yanıt kağıdına gereksinim yoktur. Test uygulama hızı bireye göre ayarlanmıştır. Test sonuçlarının puanlanması ve yanıtlayıcıya hemen bildirilmesi mümkündür. Bu avantajın teşhis amaçlı testler için doğurgusu önemlidir. Bazı cevaplayıcılar için testten sıkılma faktörünü minimize eder. Daha geniş bir test standardizasyonu sağlar. Madde bankasından (belirlendiği takdirde) sorunlu (defective) maddelerin atılması kolaydır. Madde türünü seçme konusunda daha fazla esneklik sağlar. 17

28 Test sürecini izleme süresinde azalma sağlar. BOB test uygulamasının yukarıda sıralanan avantajları yanında bazı sınırlılıkları da vardır. Bunlar, bilgisayar ortamının yapaylığı, yanıtlama biçimi (bilgisayara aşina olma), BOB test uygulamasının MTK ya (Madde Tepki Kuramı) dayalı çalışılması nedeniyle ölçülen özelliğin tek boyutluluk (unidimensionality) şartını karşılaması bununla birlikte çok boyutlu BOB test uygulaması ile ilgili girişimler de vardır, geniş bir madde havuzuna gereksinim duyulması (1000 veya daha fazla madde), bilgisayar ve özel bilgisayar programının getirdiği maliyet, büyük ölçekli test uygulamalarında daha kullanışlı olması sayılabilir [11, 20]. 3.2 Testlerdeki Uygulama Stratejileri BOB test, maddelerin geniş bir havuzdan seçilerek bireye uygulanmasında farklı stratejiler kullanılır [41]. Bu stratejiler aşağıda özetlenmiştir: 1-Çok Düzeyli Uygulama (Multilevel Format): Bu stratejide, bireye uygulanacak başlangıç düzeyinin seçimi, yaş, sınıf veya önceki testte ya da sınıfta gösterdiği performansa göre seçilir. Bu stratejide alt testler kolaydan zora doğru dizilmiştir. Böylece, her düzeyde biraz daha güçleşerek devam eden 8 veya 10 alt test yanıtlanmış olur. 2-İki Aşamalı Uygulama (Two stage testing): Bu stratejide test iki bölüme ayrılır. Başlangıç testi genellikle kısadır ve tüm cevaplayıcılar için aynıdır. İlk bölümdeki test, her yanıtlayıcının ikinci bölümde alacağı testi belirlemede kullanılır. İkinci bölümdeki test, çeşitli güçlük düzeylerinde alternatif formlar halinde hazırlanır. İlk testten alınan puan, yetenek kestirimi için bir temel sağlar; bireyin ölçülen özelliği hakkında en fazla bilgiyi verecek olan ikinci testin seçiminde kullanılır. 3-Kendinden Seçimli Uygulama (Self-selecting testing): İki aşamalı uygulamada, ilk aşamada alınan testin puanlanmasında yaşanan mantıksal sorunlar ve cevaplayıcıları ikinci aşamada alacakları teste tam yönlendirememesi yüzünden, bu strateji önerilmiştir. Buna göre, test maddeleri güçlüklerine göre sıralanır, birey kendi yaş veya sınıf düzeyindeki ortalama güçlükte bir madde ile yanıtlamaya başlar. O maddeyi doğru yanıtlarsa daha zor bir maddeye, yanlış yanıtlarsa daha kolay bir maddeye geçilir. Uygulama bireyin yeteneği hakkında yeterli bilgi edininceye kadar sürer. 18

29 4-Değişimlemeli Uygulama (Alternating Testing): Bu uygulamada maddeler iki kol (< ) halinde düzenlenmiştir. Kollardan birinde kolay maddeler, diğerinde zor maddeler dizilmiştir. Uygulama orta güçlükte bir madde ile başlar. Bu madde doğru yanıtlanırsa, zor madde koluna geçilir. Doğru yanıtlandığı sürece uygulama bu kolda sürdürülür. Yanlış yanıtlanırsa, kolay kola geçilir. Uygulama belirlenen sayıda madde uygulanıncaya kadar sürer. 5-Piramitsel Çok Aşamalı Uygulama (Pyramidal Multistage Testing): Bu uygulama bir piramit düzenine benzer. Tepedeki maddeleri doğru yanıtlayanlar ikinci basamaktaki zor maddeyi, yanlış yanıtlayanlar ise, kolay maddeyi yanıtlar. Bu biçimde beş madde yanıtlanan beş basamaklı düzenleme için 15; 10 basamaklı için 55 madde gerekir. 6-Tabakalı Uygulama (Stradaptive Testing): Maddeler kendi içinde güçlükleri bakımından homojen, kendi aralarında değişen güçlüklerdeki tabakalardan oluşur. Uygulama, bireye uygun olan ilk maddeyle başlar, doğru yanıtlarsa daha zor tabakanın ilk maddesine geçilir. Maddeler, bu tabakalar içinde en çok ayırıcı olandan en az ayırıcı olana doğru sıralanmıştır. Uygulama, iki, üç tabaka arasında gidişgelişlerle tamamlanır. 3.3 Test Uygulaması ve Madde Tepki Kuramı MTK modelleri, özellikle BOB test uygulaması için uygundur. Çünkü MTK yeteneği, yanıtlayıcıya uygulanan madde örnekleminden, madde parametrelerini de testi alan yanıtlayıcı grubunun yetenek düzeyinden bağımsız olarak kestirmektedir [4, 6, 13, 14, 21, 22, 27]. Bir başka deyişle, MTK modelleri klasik test kuramının tersine, varsayımları karşılandığı taktirde, değişmez (invariance) madde ve yetenek parametreleri verir. Bütün MTK modellerinde ortak varsayım, madde performansında tek bir faktörün, tek yeteneğin sorumlu olmasıdır. Bu varsayım hemen bütün BOB test uygulamalarında söz konusudur. Her yanıtlayıcı, güçlükleri bakımından farklı maddeleri alsalar bile, MTK farklı yanıtlayıcıların yetenek kestirimlerinin karşılaştırılması için değişmez bir çerçeve sağlar. MTK modelleri içinde, BOB test için en uygun model 3 parametreli lojistik (3PL) modeldir. Bu modelin seçilme nedeni, modelin çoktan seçmeli maddelerle, 2 ve 3 parametreli testlere göre daha iyi uyum (fit) vermesidir. Başarılı bir BOB test uygulaması, yeterince geniş, madde ayırıcılık güçleri yüksek (a değerleri > 1 olan maddeler), şans 19

30 parametresi küçük (c değerleri < 0.20 olan maddeler) bir madde havuzu olduğunda elde edilmektedir (Wainer ve ark., 1990). Madde bilgi (item information index) fonksiyonu, BOB test uygulamasında bireyin yeteneğine en iyi hitap eden güçlük düzeyine sahip maddeyi seçmede kullanılır. BOB test uygulamasındaki madde seçiminde Maximum Likelihood ve Bayesian stratejileri yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu stratejiler, sonraki maddenin seçiminde matematiksel bir işlem kullanarak çalışır. Temel amaç, öğrencinin uygulama sırasında hesaplanan yetenek kestiriminde en fazla bilgiyi veren maddeyi seçmek ve bireyin maddeyi yanıtlamasından sonra hesaplanan yetenek kestirimindeki dağılımın var yansını minimize etmektir. 3.4 Gelecekte BOB Test Uygulaması ve Beklentiler BOB test uygulaması, psikometri alanında giderek daha çok çalışılan bir alan haline gelmektedir. Özellikle ABD de büyük ölçekli test programlarında, örneğin Silahlı Kuvvetler Mesleki Yatkınlık Sınav Dizisi (Armed Services Vocational Aptitude Battery), Mezuniyet Sonrası Giriş Sınavı (Graduate Record Examination) ve TOEFL, BOB test olarak uygulanmaktadır [4]. Angoff (1988), Amerikan Psikoloji Birliği nin düzenlediği sempozyumlarda sunulmuş bildirileri gözden geçirerek, seçtiği dört bildiri üzerinden psikometride geleceğe dönük yönelimleri belirlemiştir. Buna göre, genel zeka yapısı, madde yanlılığı ve seçme, kesme puanları, eşitleme (equating), BOB test ile bireysel ve grup olarak başarının ölçülmesi başlığı altında toplanan konuları gelecekte de çalışılacak konular olarak belirlemiştir [30]. Günümüzde ise, BOB test araştırmaları şu konular üzerinde yoğunlaşmıştır; MTK modelinin seçimi, madde bankası, testin başlangıç noktasının seçimi, sonraki test maddelerinin seçimi, puanlama/yetenek kestirimi ve test uygulamasını sonlandırmada karar vermede kullanılacak yöntemin seçimi [14] lerden beri BOB test uygulamasındaki gelişmelerin, bu konunun test alanında gerçekçi bir seçenek olmasını sağladığını belirtmiştir [48]. Zara, yapılacak BOB test uygulamalarında ve araştırmalarında yanıtlanması gereken 27 kritik soru sormuştur. Bu sorular, BOB test uygulamasının yapılacağı fiziksel ortamın özellikleri ve güvenliği ile ilgili sorunlardan başlayıp, uygulama için gözetmene gereksinim duyulup duyulmadığı; BOB testleri ile kağıt kalem testlerinden elde edilen puanların karşılaştırılabilirliği; BOB test uygulamasında sonlandırma ölçütünün ne olacağına 20

BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR

BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR I. Öğretimde Ölçme ve Değerlendirmenin Gerekliliği... 2 II. Ölçme Kavramı... 3 1. Tanımı ve Unsurları... 3 2. Aşamaları... 3 2.1. Ölçülecek

Detaylı

Öykü AKINGÜÇ

Öykü AKINGÜÇ Öykü AKINGÜÇ 201420404018 UZMAN SİSTEMLER Yapay zeka (Artificial Intelligence) konusunda son yıllarda yapılan araştırmalar, Uzman Sistemlerin popülerliğini ve buna paralel olarak da gelişmesini sağlamıştır.

Detaylı

GEDİZ ÜNİVERSİTESİ PSİKOLOJİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

GEDİZ ÜNİVERSİTESİ PSİKOLOJİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI GEDİZ ÜNİVERSİTESİ PSİKOLOJİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI I. YARIYIL PSI 501 İleri İstatistik Zorunlu 3 0 3 8 Seçmeli Seçmeli 3 0 3 8 II. YARIYIL Seçmeli Seçmeli 3 0 3 8 Seçmeli Seçmeli 3 0 3 8 III. YARIYIL

Detaylı

ALIŞTIRMA-UYGULAMA YAZILIMLARI

ALIŞTIRMA-UYGULAMA YAZILIMLARI ALIŞTIRMA-UYGULAMA YAZILIMLARI Öğretim Aşamaları Bilginin Sunulması Öğrencinin Yönlendirilmesi Öğretici Programlar Uygulama Alıştırma- Uygulama Yazılımları Değerlendirme 2 Alıştırma-Uygulama Yazılımları

Detaylı

MESLEKİ TERMİNOLOJİ I 1. HAFTA YAZILIM MÜH. TEMEL KAVRAMLAR

MESLEKİ TERMİNOLOJİ I 1. HAFTA YAZILIM MÜH. TEMEL KAVRAMLAR YAZILIM: SOFTWARE Yazılım (Software): Yazılım sadece bir bilgisayar programı değildir. Basılı veya elektronik ortamdaki her tür dokümanı da içeren ürün. Dokümanlar yazılım mühendislerine ve son kullanıcıya

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetimi

Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik Zinciri Yönetimi -Tedarikçi Seçme Kararları- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Satın Alma Bir ișletme, dıșarıdan alacağı malzeme ya da hizmetlerle ilgili olarak satın alma (tedarik) fonksiyonunda beș

Detaylı

Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.

Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ Ders 1- Yapay Zekâya Giriş Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Yapay Zekâ nedir?! İnsanın düşünme ve karar verme yeteneğini bilgisayarlar aracılığı ile taklit etmeye

Detaylı

REHBERLİK VE PSİKOLOJİK DANIŞMANLIK BÖLÜMÜ

REHBERLİK VE PSİKOLOJİK DANIŞMANLIK BÖLÜMÜ REHBERLİK VE PSİKOLOJİK DANIŞMANLIK BÖLÜMÜ Psikolojik Danışma ve Rehberlik RPD 201 Not II Uz. Gizem ÖNERİ UZUN Eğitimde Rehberlik *Rehberlik, bireyin en verimli bir şekilde gelişmesini ve doyum verici

Detaylı

BİREYE UYARLANMIŞ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YAZILIMI GELİŞTİRİLMESİ

BİREYE UYARLANMIŞ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YAZILIMI GELİŞTİRİLMESİ T.C. BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI BİLGİ TEKNOLOJİLERİ PROGRAMI BİREYE UYARLANMIŞ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YAZILIMI GELİŞTİRİLMESİ

Detaylı

EĞİTSEL VE DAVRANIŞSAL DEĞERLENDİRME ASSESSMENT Ders 1: Tarihsel, Felsefi ve Yasal Boyutları. Prof. Dr. Tevhide Kargın

EĞİTSEL VE DAVRANIŞSAL DEĞERLENDİRME ASSESSMENT Ders 1: Tarihsel, Felsefi ve Yasal Boyutları. Prof. Dr. Tevhide Kargın EĞİTSEL VE DAVRANIŞSAL DEĞERLENDİRME ASSESSMENT Ders 1: Tarihsel, Felsefi ve Yasal Boyutları Prof. Dr. Tevhide Kargın Tarihsel, Felsefi ve Yasal Boyutları Tanım: Kabaca değerlendirme bir birey hakkında

Detaylı

VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BTP104)

VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BTP104) VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BTP104) Yazar: Doç.Dr. İ. Hakkı CEDİMOĞLU S1 SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.

Detaylı

BİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ

BİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ BİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ Derleyen: Prof. Dr. Güngör BAL Bölüm 09 Bilişim ve Karar Destek Sistemleri Prensipler ve Öğrenme Hedefleri İyi karar-verme ve problem çözme yetenekleri etkin bilişim ve

Detaylı

Yazılım Mühendisliği 1

Yazılım Mühendisliği 1 Yazılım Mühendisliği 1 HEDEFLER Yazılım, program ve algoritma kavramları anlar. Yazılım ve donanım maliyetlerinin zamansal değişimlerini ve nedenleri hakkında yorum yapar. Yazılım mühendisliği ile Bilgisayar

Detaylı

Veri Toplama Teknikleri

Veri Toplama Teknikleri A. Gözlem Yoluyla Veri Toplama Teknikleri B. Soruşturma Yoluyla Nicel Veri Toplama Teknikleri Yazılı Soruşturma Tekniği Anket, Başarı Testi Yapılandırılmış Gözlem Önceden hazırlanmış göstergeler ve semboller

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği

Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliği Bülent Ecevit Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü http://bilgisayar.beun.edu.tr İçerik Zonguldak Tanıtımı Üniversite Tanıtımı Mühendis Kimdir? Mühendisin Sorusu Bilgisayar

Detaylı

4. ÜRÜN GELİSTİRME İŞLEMİ

4. ÜRÜN GELİSTİRME İŞLEMİ 4. ÜRÜN GELİSTİRME İŞLEMİ Genel Problem Çözme İşlemi Adım adım analiz / sentezi içerir Önerilen işlemsel adımlar: - Fonksiyon yapıları geliştirilir - Çözümler geliştirilir - Sıralı / esnek olarak uygulanır

Detaylı

Albert Long Hall, Boğazi 4-55 Nisan 2008

Albert Long Hall, Boğazi 4-55 Nisan 2008 Sıkca Karşılaştığım Sorular Robotumu Büyütüyorum Makineler düşünebilir ya da hissedebilir mi? Kendiliklerinden yeni beceriler edinebilirler mi? Vücut, beyin ve dış ortamın etkileşimi sorunlara yeni ve

Detaylı

BİLGİ SİSTEMLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ

BİLGİ SİSTEMLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ Bilgi sistemi kavramı genellikle işletmelere yönelik olarak kullanılmaktadır. Bu yönüyle bilgi sisteminin amacını; yöneticilere teslim edilen ekonomik kaynakların kullanımına

Detaylı

Yapay Zeka (MECE 441) Ders Detayları

Yapay Zeka (MECE 441) Ders Detayları Yapay Zeka (MECE 441) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Yapay Zeka MECE 441 Bahar 3 0 0 3 4 Ön Koşul Ders(ler)i Yok Dersin Dili Dersin Türü

Detaylı

Geçen hafta neler öğrendik?

Geçen hafta neler öğrendik? Geçen hafta neler öğrendik? Eğitimde bilgisayar uygulamaları Bilgisayar Destekli Eğitim (BDE) BDE in Türleri Avantajları ve Sınırlılıkları ve Araştırma Sonuçları BDÖ NELERDEN OLUŞUR??? Öğretim Yazılımları

Detaylı

25.10.2011. Arayüz Nedir? Arayüz Çeşitleri Arayüz Tasarım Yöntemleri Arayüz Tasarım Hataları. Ömer Faruk MIZIKACI 2008639402

25.10.2011. Arayüz Nedir? Arayüz Çeşitleri Arayüz Tasarım Yöntemleri Arayüz Tasarım Hataları. Ömer Faruk MIZIKACI 2008639402 Arayüz Tasarımı ve Programlama Neleri Konuşacağız Arayüz Nedir? Arayüz Çeşitleri Arayüz Tasarım Yöntemleri Arayüz Tasarım Hataları Ömer Faruk MIZIKACI 2008639402 Arayüz Nedir? Bilgisayar ve uygulamalarının

Detaylı

Ünite 1: İşyerinde Etkililik. Ünite 2: Liderlik Becerileri Geliştirme PEARSON İŞ PASAPORTU

Ünite 1: İşyerinde Etkililik. Ünite 2: Liderlik Becerileri Geliştirme PEARSON İŞ PASAPORTU PEARSON İŞ PASAPORTU Ünite 1: İşyerinde Etkililik 1 İşyerinde etkili davranış biçimlerinin anlaşılması 2 Etkili çalışma davranışlarının sergilenebilmesi 3 Kendi performansını değerlendirebilme 1.1 Çalışanların

Detaylı

7. BÖLÜM. Seçim ve Yerleştirme

7. BÖLÜM. Seçim ve Yerleştirme 7. BÖLÜM Seçim ve Yerleştirme İşgören Seçimi İşgören seçimi, örgüt ve belirli bir pozisyon için adaylar arasından en iyi bireysel uyum göstereceklerin belirlenmesi sürecidir. Seçim faaliyetlerinin amacı,

Detaylı

FTR 331 Ergonomi. Bilgiye Dayalı İş Yeri Düzenleme. emin ulaş erdem

FTR 331 Ergonomi. Bilgiye Dayalı İş Yeri Düzenleme. emin ulaş erdem FTR 331 Ergonomi Bilgiye Dayalı İş Yeri Düzenleme emin ulaş erdem GİRİŞ Bilişsel ergonomi, geçtiğimiz asırda yaşanan bilgisayar devrimiyle hayat bulan Ergonomi disiplini içerisinde gelişen yeni bir teknolojidir.

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Mühendislik Nedir? Mühendislik, bilim ve matematiğin yararlı cihaz ve sistemlerin üretimine uygulanmasıdır. Örn: Elektrik mühendisleri, elektronik

Detaylı

Öğretim içeriğinin seçimi ve düzenlenmesi

Öğretim içeriğinin seçimi ve düzenlenmesi Öğretim içeriğinin seçimi ve düzenlenmesi Öğretim hedefleri belirlendikten sonra öğrencileri bu hedeflere ulaştıracak içeriğin saptanması gerekmektedir. Eğitim programlarının geliştirilmesinde ikinci aşama

Detaylı

*Her aşamadaki tanılamada, bireyin eğitsel. *Ayrıca özel eğitim gerektiren öğrencilerin normal

*Her aşamadaki tanılamada, bireyin eğitsel. *Ayrıca özel eğitim gerektiren öğrencilerin normal *Her aşamadaki tanılamada, bireyin eğitsel performans düzeyi belirlenir, gelişim alanlarındaki özellikleri değerlendirilir ve bu değerlendirme sonuçları dikkate alınarak eğitim amaçları ve hizmetleri plânlanır,

Detaylı

GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM

GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM Grup Teknolojisi Ve Hücresel Üretim Kavramları Grup teknolojisi oldukça geniş bir kavramdır. Üretim ve endüstri mühendisliği alanlarında

Detaylı

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının

Detaylı

İŞLETME BİLGİ SİSTEMLERİ

İŞLETME BİLGİ SİSTEMLERİ DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İŞLETME BİLGİ SİSTEMLERİ KISA ÖZET KOLAYAOF

Detaylı

MEKATRONĐK K TE LERĐ UYGULAMALAR. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi MAK4089 MEKATRONĐĞE GĐRĐŞ. Doç.Dr.

MEKATRONĐK K TE LERĐ UYGULAMALAR. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi MAK4089 MEKATRONĐĞE GĐRĐŞ. Doç.Dr. Gizliliğinizi korumaya yardımcı olmak için, PowerPoint bu dış resmin otomatik olarak karşıdan yüklenmesini önledi. Bu resmi karşıdan yükleyip görüntülemek için, Đleti Çubuğu'nda Seçenekler'i tıklatın ve

Detaylı

Kavramsal Tasarım - I

Kavramsal Tasarım - I Kavramsal Tasarım - I 25.12.2017 1 Kavramsal Tasarımlar Geliştirme ve Geçerli Kılma 6. Kavramsal Tasarım a. Fonksiyon yapısı b. Metodik kısmi çözümler geliştirme i. Etkileşimli yöntemler ii. Sezgisel (Heuristik)

Detaylı

1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ

1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ 13 1.1. Üretim, Üretim Yönetimi Kavramları ve Önemi 14 1.2. Üretim Yönetiminin Tarihisel Gelişimi 18 1.3. Üretim Yönetiminin Amaçları ve Fonksiyonları

Detaylı

Esnek Hesaplamaya Giriş

Esnek Hesaplamaya Giriş Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan

Detaylı

uzman yaklaşımı program geliştirme Branş Analizi Uzm. İrfan UYGAR

uzman yaklaşımı program geliştirme Branş Analizi Uzm. İrfan UYGAR Branş Analizi program geliştirme ÖSYM 2013 yılında yaptığı değişiklikle Eğitim Bilimleri Testi ndeki soru sayısını 120 den 80 e düşürmüştür. Bu bağlamda program geliştirmenin soru sayısını diğer alanlara

Detaylı

IENG 227 Modern Üretim Yaklaşımları

IENG 227 Modern Üretim Yaklaşımları IENG 227 Modern Üretim Yaklaşımları Pamukkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü IENG 227 Modern Üretim Yaklaşımları Dr. Hacer Güner Gören Esnek Üretim Sistemleri Esnek Üretim Sistemleri Bir esnek

Detaylı

Başlıca Ürün-Bilgi Sistemleri

Başlıca Ürün-Bilgi Sistemleri BİLGİ SİSTEMLERİ Başlıca Ürün-Bilgi Sistemleri Süreç İşleme Sistemleri, Ofis Otomasyon Sistemleri ve Bilgi İşleme Sistemleri, Yönetim Bilişim Sistemleri, Karar Destek Sistemleri, Uzman Sistemler ve Yapay

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ ÖĞRETİM GENEL BAKIŞ

BİLGİSAYAR DESTEKLİ ÖĞRETİM GENEL BAKIŞ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ÖĞRETİM GENEL BAKIŞ Bilgi Çağı gereksinimleri Shift Happens: http://www.youtube.com/watch?v=ejpsqeqbh4o&featur e=related Öğretim Teknolojisi ne yapar? Öğretim, okullarda gerçekleştirilen

Detaylı

TEKNOLOJĠ PLANLAMASI. Başkent Üniversitesi

TEKNOLOJĠ PLANLAMASI. Başkent Üniversitesi TEKNOLOJĠ PLANLAMASI Başkent Üniversitesi ÖĞRENĠM KAZANIMLARI Bu dersi bitirdiğinizde; Teknoloji planlamasının ne olduğuna ilişkin bilgi edinecek, Teknoloji planlamasının amacını öğrenecek, Teknoloji planı

Detaylı

5. HAFTA PFS 107 EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Yrd. Doç Dr. Fatma Betül Kurnaz. betulkurnaz@karabuk.edu.tr KBUZEM. Karabük Üniversitesi

5. HAFTA PFS 107 EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Yrd. Doç Dr. Fatma Betül Kurnaz. betulkurnaz@karabuk.edu.tr KBUZEM. Karabük Üniversitesi 5. HAFTA PFS 107 EĞİTİMDE Yrd. Doç Dr. Fatma Betül Kurnaz betulkurnaz@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi 2 İçindekiler Standart Hata... Hata! Yer işareti tanımlanmamış.

Detaylı

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş. 1.Hafta

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş. 1.Hafta SAYISAL ÇÖZÜMLEME Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş 1.Hafta Sayısal çözümleme nümerik analiz nümerik çözümleme, approximate computation mühendislikte sayısal yöntemler Computational mathematics Numerical analysis

Detaylı

Araştırmada Evren ve Örnekleme

Araştırmada Evren ve Örnekleme 6. Bölüm Araştırmada Evren ve Örnekleme 1 İçerik Örnekleme Teorisinin Temel Kavramları Örnekleme Yapmayı Gerekli Kılan Nedenler Örnekleme Süreci Örnekleme Yöntemleri 2 1 Giriş Araştırma sonuçlarının geçerli,

Detaylı

KARĐYER YÖNETĐMĐ. Geleceğe yönelik çalışan ihtiyaçlarını iç kaynaklardan sağlayarak çalışan motivasyonunu artırma.

KARĐYER YÖNETĐMĐ. Geleceğe yönelik çalışan ihtiyaçlarını iç kaynaklardan sağlayarak çalışan motivasyonunu artırma. KARĐYER YÖNETĐMĐ Geleceğe yönelik çalışan ihtiyaçlarını iç kaynaklardan sağlayarak çalışan motivasyonunu artırma Kadro yedekleme ile kritik pozisyonlarda oluşabilecek boş kadrolara kısa sürede atamalar

Detaylı

Eğitim Fakülteleri ve İlköğretim Öğretmenleri için Matematik Öğretimi

Eğitim Fakülteleri ve İlköğretim Öğretmenleri için Matematik Öğretimi Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 19 (2012) 269-273 269 KİTAP İNCELEMESİ Eğitim Fakülteleri ve İlköğretim Öğretmenleri için Matematik Öğretimi Prof. Dr. Murat ALTUN Dilek SEZGİN

Detaylı

Nitel Araştırmada Geçerlik ve Güvenirlik

Nitel Araştırmada Geçerlik ve Güvenirlik Nitel Araştırmada Geçerlik ve Bilimsel araştırmanın en önemli ölçütlerinden biri olarak kabul edilen geçerlik ve güvenirlik araştırmalarda en yaygın olarak kullanılan iki en önemli ölçüttür. Araştırmalarda

Detaylı

TrizSOFT. S.P.A.C Altı Sigma Danışmanlık

TrizSOFT. S.P.A.C Altı Sigma Danışmanlık 2009 TrizSOFT S.P.A.C Altı Sigma Danışmanlık İçerik Tanıtım... 3 TRIZ nedir?... 3 Çelişkiler Matrisi... 4 Parametreler... 5 Prensipler... 6 İnovasyon Haritası... 7 Radar Şeması... 8 Ürün Karşılaştırma...

Detaylı

Uzman Sistem (Expert System): Kullanıcılarına, uzmanların (experts) bilgi (knowledge) ve muhakeme yeteneklerine ulaşma ve bu yeteneklerden faydalanma

Uzman Sistem (Expert System): Kullanıcılarına, uzmanların (experts) bilgi (knowledge) ve muhakeme yeteneklerine ulaşma ve bu yeteneklerden faydalanma Uzman Sistem (Expert System): Kullanıcılarına, uzmanların (experts) bilgi (knowledge) ve muhakeme yeteneklerine ulaşma ve bu yeteneklerden faydalanma olanağı veren bir bilgisayar paketidir. Jackson (1990)

Detaylı

İÇİNDEKİLER BÖLÜM-I. Doç. Dr. Günseli GİRGİN

İÇİNDEKİLER BÖLÜM-I. Doç. Dr. Günseli GİRGİN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-I Doç. Dr. Günseli GİRGİN ÇAĞDAŞ EĞİTİM SİSTEMLERİNDE ÖĞRENCİ KİŞİLİK HİZMETLERİ VE REHBERLİK... 1 Giriş... 2 Çağdaş Eğitimde Öğrenci Kişilik Hizmetlerinin Yeri... 2 Psikolojik Danışma

Detaylı

ÇOCUK HEMŞİRELİĞİ EĞİTİMİNDE BİLİŞİM VE TEKNOLOJİNİN KULLANIMI

ÇOCUK HEMŞİRELİĞİ EĞİTİMİNDE BİLİŞİM VE TEKNOLOJİNİN KULLANIMI 15. MİLLİ ÇOCUK HEMŞİRELİĞİ KONGRESİ ÇOCUK HEMŞİRELİĞİ EĞİTİMİNDE BİLİŞİM VE TEKNOLOJİNİN KULLANIMI Doç. Dr. Ayşe GÜROL Atatürk Üniversitesi, ayseparlak42@gmail.com Bilim ve teknoloji alanında değişim

Detaylı

İç Kontrol Uzmanı Pozisyonu İçin Doğru Kriterlere Sahip Olduğunuzdan Emin misiniz?

İç Kontrol Uzmanı Pozisyonu İçin Doğru Kriterlere Sahip Olduğunuzdan Emin misiniz? Türkiye nin en popüler iş arama ve işe alma platformları olan yenibiriş.com da 1500, kariyer.net te ise 2000 e yakın İç Kontrol başlıklı ilan bulunmaktadır. İç Kontrol Uzmanı Pozisyonu İçin Doğru Kriterlere

Detaylı

İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ

İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ T.C. Marmara Üniversitesi İşletme Fakültesi vturker@marmara.edu.tr 12. DERS İKY - Teknik (Fonksiyonel) Kapsamı 7. Fonksiyon: İŞ DEĞERLEME (Devamı) Sınıflama (Dereceleme) Yöntemi

Detaylı

İŞLETİM SİSTEMİ KATMANLARI (Çekirdek, kabuk ve diğer temel kavramlar) Bir işletim sisteminin yazılım tasarımında ele alınması gereken iki önemli konu

İŞLETİM SİSTEMİ KATMANLARI (Çekirdek, kabuk ve diğer temel kavramlar) Bir işletim sisteminin yazılım tasarımında ele alınması gereken iki önemli konu İŞLETİM SİSTEMİ KATMANLARI (Çekirdek, kabuk ve diğer temel kavramlar) Bir işletim sisteminin yazılım tasarımında ele alınması gereken iki önemli konu bulunmaktadır; 1. Performans: İşletim sistemi, makine

Detaylı

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ Hafta 2 Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine uygun olarak hazırlanan

Detaylı

2 Tarihsel, Kültürel ve Yasal/Etik Konular 35

2 Tarihsel, Kültürel ve Yasal/Etik Konular 35 İçİndekİler Önsöz xiii K I S I M I Genel Bir Bakış 1 Psikolojik Test ve Değerleme 1 Test ve Değerleme 1 Psikolojik Test ve Değerleme 1 Psikolojik Değerleme Araçları 5 Testler 5 Görüşme 7 Portfolyo 9 Vaka

Detaylı

5.DERS PROJEDE YÜRÜTMENİN PLANLANMASI

5.DERS PROJEDE YÜRÜTMENİN PLANLANMASI 5.DERS PROJEDE YÜRÜTMENİN PLANLANMASI 1 1. PROJENİN PLANLANMASI? Proje planlaması yapılmadan iyi bir proje önerisi hazırlanması mümkün değildir. Bu nedenle planlama ile ilgili sorunları ortaya koymanın

Detaylı

İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ

İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİNDE TEMEL KAVRAMLAR İnsan Kaynakları Yönetimi (İKY) İKY Gelişimi İKY Amaçları İKY Kapsamı İKY Özellikleri SYS BANKASI ÖRNEĞİ 1995 yılında kurulmuş bir

Detaylı

GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA

GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ 201410306014 HİLAL KOCA 150306024 GENETİK ALGORİTMA Genetik Algoritma yaklaşımının ortaya çıkışı 1970 lerin başında olmuştur. 1975 te John Holland ın makine öğrenmesi üzerine

Detaylı

SINIF REHBERLĠĞĠ PROGRAMI. Prof. Dr. Serap NAZLI

SINIF REHBERLĠĞĠ PROGRAMI. Prof. Dr. Serap NAZLI SINIF REHBERLĠĞĠ PROGRAMI Prof. Dr. Serap NAZLI Tam Öğrenme Modeli Tam öğrenme modeli, bütün öğrencilerin okullarda öğretileni öğrenebilecekleri varsayımına dayanır. Bloom işin başından beri olumlu öğrenme

Detaylı

GÖRÜŞME GÖRÜŞME GÖRÜŞME. Sanat vs Bilim? Görüşme Yapma Becerileri. Hangi Amaçlar için Kullanılır? (mülakat-interview)

GÖRÜŞME GÖRÜŞME GÖRÜŞME. Sanat vs Bilim? Görüşme Yapma Becerileri. Hangi Amaçlar için Kullanılır? (mülakat-interview) Görüşme Görüşme Türleri Görüşme Süreci (mülakat-interview) Nitel araştırmada en sık kullanılan veri veri toplama aracıdır. Amacı, bir bireyin iç dünyasına girmek ve onun bakış açısını anlamaktır. Odak

Detaylı

Sensör Birleştirme Eğitimi. Hızlı jet uçağa monte görev sistemlerinin geliştirilmiş operasyonel performansı vasıtasıyla avantaj sağlayın

Sensör Birleştirme Eğitimi. Hızlı jet uçağa monte görev sistemlerinin geliştirilmiş operasyonel performansı vasıtasıyla avantaj sağlayın Sensör Birleştirme Eğitimi Hızlı jet uçağa monte görev sistemlerinin geliştirilmiş operasyonel performansı vasıtasıyla avantaj sağlayın Operasyonel verimliliği en üst düzeye çıkarma Hızlı jet platformlar,

Detaylı

7. BİREYİ TANIMA TEKNİKLERİ. Abdullah ATLİ

7. BİREYİ TANIMA TEKNİKLERİ. Abdullah ATLİ 7. BİREYİ TANIMA TEKNİKLERİ Abdullah ATLİ Bireyi tanıma teknikleri neden gereklidir Rehberlik Hizmetlerinin en nihai amacı bireyin kendini gerçekleştirmesidir. Bireyin kendini gerçekleştirebilmesi için

Detaylı

THOMAS KİŞİLİK ENVANTERİ

THOMAS KİŞİLİK ENVANTERİ THOMAS KİŞİLİK ENVANTERİ Ceki Benalkabes / Satış Direktörü Thomas Türkiye 1.KONU İŞE ALIM SÜRECİ SORU Kişilik envanterleri gerekli mi? SORU Kişilik envanterleri gerekli mi? Yanıt evet et ise neden? SORU

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ. EĞİTİM VE GENEL AMAÇLI KURUL VE KOMİSYONLARIN KURULUŞ VE ÇALIŞMA ESASLARI YÖNERGESİ Amaç

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ. EĞİTİM VE GENEL AMAÇLI KURUL VE KOMİSYONLARIN KURULUŞ VE ÇALIŞMA ESASLARI YÖNERGESİ Amaç ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ EĞİTİM VE GENEL AMAÇLI KURUL VE KOMİSYONLARIN KURULUŞ VE ÇALIŞMA ESASLARI YÖNERGESİ Amaç Madde 1- Bu yönerge, Tıp Fakültesi ndeki eğitim ve genel amaçlı kurul ve komisyonların

Detaylı

Giriş: Temel Adımlar YAZILIM GELİŞTİRME YAŞAM DÖNGÜSÜ. Belirtim Yöntemleri. Belirtim Yöntemleri 09.07.2014

Giriş: Temel Adımlar YAZILIM GELİŞTİRME YAŞAM DÖNGÜSÜ. Belirtim Yöntemleri. Belirtim Yöntemleri 09.07.2014 Giriş: Temel Adımlar YAZILIM GELİŞTİRME YAŞAM DÖNGÜSÜ 1 2 Yukarıda belirtilen adımlar, yazılım yaşam döngüsünün çekirdek süreçleri olarak tanımlanır. Bu süreçlerin gerçekleştirilmesi amacıyla; -Belirtim

Detaylı

GİRİŞ. Mehmet Sait Andaç. e-posta: mandac@meliksah.edu.tr. İnşaat Mühendisi ve Endüstri Mühendisi. www.meliksah.edu.tr/mandac.

GİRİŞ. Mehmet Sait Andaç. e-posta: mandac@meliksah.edu.tr. İnşaat Mühendisi ve Endüstri Mühendisi. www.meliksah.edu.tr/mandac. GİRİŞ Mehmet Sait Andaç İnşaat Mühendisi ve Endüstri Mühendisi e-posta: mandac@meliksah.edu.tr www.meliksah.edu.tr/mandac Oda No: 417 Giriş Bölüm I:Teorik Kısım (1.-6. Haftalar) (Proje, Proje Yönetimi,

Detaylı

Tedarik Zinciri Performans Ölçümü

Tedarik Zinciri Performans Ölçümü Tedarik Zinciri Performans Ölçümü Arş.Gör. Duran GÜLER Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü Tedarik Zinciri Yönetim Etkinliğinin Artırılmasında Kullanılan Performans Ölçüleri 1. Maliyet

Detaylı

FTR 331 Ergonomi. yrd. doç. dr. emin ulaş erdem

FTR 331 Ergonomi. yrd. doç. dr. emin ulaş erdem FTR 331 Ergonomi yrd. doç. dr. emin ulaş erdem ERGONOMİDE KULLANILAN MODELLER Modelleme, farklı öğeler arasındaki ilişkilerin tanımlanmasında kullanılan bir yöntemdir. Modeller, kullanıldıkları alanlara

Detaylı

BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Hukuki Dayanak ve Tanımlar

BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Hukuki Dayanak ve Tanımlar TÜRKİYE BİLİMSEL VE TEKNOLOJİK ARAŞTIRMA KURUMU BİLİŞİM VE BİLGİ GÜVENLİĞİ İLERİ TEKNOLOJİLER ARAŞTIRMA MERKEZİ (BİLGEM) KURULUŞ VE İŞLETME YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Hukuki Dayanak ve Tanımlar

Detaylı

İŞLETME RİSK YÖNETİMİ. Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/29

İŞLETME RİSK YÖNETİMİ. Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/29 İŞLETME RİSK YÖNETİMİ Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/29 Risk İzleme Süreci 2/29 Risk izleme süreci, planlanan bütün risk yönetim faaliyetlerinin etkin olarak gerçekleştirildiğini güvence altına almak

Detaylı

AKTİF EĞİTİMDE BİLGİ BÜTÜNLÜĞÜNÜ SAĞLAMA:

AKTİF EĞİTİMDE BİLGİ BÜTÜNLÜĞÜNÜ SAĞLAMA: AKTİF EĞİTİMDE BİLGİ BÜTÜNLÜĞÜNÜ SAĞLAMA: MÖDÜL SENARYOSU BÜTÜNLÜĞÜ 1. AKTİF EĞİTİM KURULTAYI ( 29-30 MAYIS 2004) Yrd. Doç. Dr. Şükrü KEYİFLİ- Doç. Dr. Osman BİLEN TEORİK ÇERÇEVE Üniversite eğitim ve öğretimi

Detaylı

Ölçme ve Değerlendirmenin. Eğitim Sistemi Açısından. Ölçme ve Değerlendirme. TESOY-Hafta Yrd. Doç. Dr.

Ölçme ve Değerlendirmenin. Eğitim Sistemi Açısından. Ölçme ve Değerlendirme. TESOY-Hafta Yrd. Doç. Dr. TESOY-Hafta-1 ve Değerlendirme BÖLÜM 1-2 ve Değerlendirmenin Önemi ve Temel Kavramları Yrd. Doç. Dr. Çetin ERDOĞAN cetinerdogan@gmail.com Eğitimde ölçme ve değerlendirme neden önemlidir? Eğitim politikalarına

Detaylı

PERFORMANS YÖNETİM SÜRECİ

PERFORMANS YÖNETİM SÜRECİ PERFORMANS YÖNETİM SÜRECİ Performans yönetimi hangi yöntem ya da yaklaşımı içerirse içersin aşağıdaki evrelerden oluşur: Değerlendirmenin ilk evresi yöneticilerin bireyin performansını ölçmek için gerek

Detaylı

DEPREM BÖLGESİNDE BİLGİ TABANLI İŞ GÜVENLİĞİ VE SAĞLIĞI YÖNETİMİ

DEPREM BÖLGESİNDE BİLGİ TABANLI İŞ GÜVENLİĞİ VE SAĞLIĞI YÖNETİMİ Özet DEPREM BÖLGESİNDE BİLGİ TABANLI İŞ GÜVENLİĞİ VE SAĞLIĞI YÖNETİMİ Ercan ÖZTEMEL, Ali İlhan HACIFAZLIOĞLU Sakarya Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, Sakarya İş güvenliği

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetimi -Bileşenler, Katılımcılar, Kararlar- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN

Tedarik Zinciri Yönetimi -Bileşenler, Katılımcılar, Kararlar- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Tedarik Zinciri Yönetimi -Bileşenler, Katılımcılar, Kararlar- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Tedarik Zinciri Bileşenleri Tedarik zincirlerinde üç temel bileșenden söz edilebilir: Aktörler: Tedarik zinciri

Detaylı

Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü (The Systems Development Life Cycle) (SDLC)

Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü (The Systems Development Life Cycle) (SDLC) Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü (The Systems Development Life Cycle) (SDLC) Sistem analistlerinin ve kullanıcı faaliyetlerinin spesifik döngüsünün kullanılmasıyla En iyi geliştirilmiş sistemin oluşmasını

Detaylı

Sistem Mühendisliği. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

Sistem Mühendisliği. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Sistem Mühendisliği Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Organizasyon Teorileri 20. yüzyılın başından itibaren insan ilişkilerinin her alandaki giderek artan önemi, iki dünya savaşı ve 1960 ların sosyal devrimleri,

Detaylı

Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayar Mühendisliği

Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayar Mühendisliği Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliği Günümüzde, finans, tıp, sanat, güvenlik, enerji gibi bir çok sektör, bilgisayar mühendisliğindeki gelişimlerden

Detaylı

UYGULAMALARI BĠLGĠSAYAR EĞĠTĠMDE

UYGULAMALARI BĠLGĠSAYAR EĞĠTĠMDE UYGULAMALARI BĠLGĠSAYAR EĞĠTĠMDE Bilgisayar Destekli Eğitim (BDE) Gündem Eğitimde bilgisayar uygulamaları Bilgisayar Destekli Eğitim (BDE) BDE in Türleri Avantajları ve Sınırlılıkları Araştırma Sonuçları

Detaylı

ISSAI UYGULAMA GİRİŞİMİ 3i Programı

ISSAI UYGULAMA GİRİŞİMİ 3i Programı ISSAI UYGULAMA GİRİŞİMİ 3i Programı 3i Programme Taahhütname ARKA PLAN BİLGİSİ Temel denetim alanları olan mali denetim, uygunluk denetimi ve performans denetimini kapsayan kapsamlı bir standart seti (Uluslararası

Detaylı

Performans değerlendirmenin belli aşamaları vardır. Bu aşamalar:

Performans değerlendirmenin belli aşamaları vardır. Bu aşamalar: Performans değerlendirmenin belli aşamaları vardır. Bu aşamalar: 1)Amacın belirlenmesi: Performans değerlendirmede sürecin mi, sonucun mu? yoksa her ikisinin birlikte mi değerlendirileceğine karar verilmelidir.

Detaylı

Öğrencilerin Üst Düzey Zihinsel Becerilerinin Belirlenmesi. Öğrenci Portfolyoları

Öğrencilerin Üst Düzey Zihinsel Becerilerinin Belirlenmesi. Öğrenci Portfolyoları Öğrencilerin Üst Düzey Zihinsel Becerilerinin Belirlenmesi Öğrenci Portfolyoları Doç.Dr. İsmail KARAKAYA Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Eğitim Bil. Böl. Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme ABD. 1

Detaylı

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Giriş.

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim :  (264) Sayısal Analiz. Giriş. Okut. Yüksel YURTAY İletişim : Sayısal Analiz yyurtay@sakarya.edu.tr www.cs.sakarya.edu.tr/yyurtay (264) 295 58 99 Giriş 1 Amaç : Mühendislik problemlerinin bilgisayar ortamında çözümünü mümkün kılacak

Detaylı

yönetimi vb. lisans ve yüksek lisans programlarındaki öğrenciler için kapsamlı bilgilenme imkânı sağlamaktadır.

yönetimi vb. lisans ve yüksek lisans programlarındaki öğrenciler için kapsamlı bilgilenme imkânı sağlamaktadır. Önsöz Günümüzde, hemen hemen her tür ve boyutta organizasyonda, görevleri proje olarak organize etmek yaygınlaşmıştır. Bunun en temel nedenlerinden biri çağdaş yönetim anlayışının hiyerarşik örgüt yapısından

Detaylı

MUHASEBEDE BİLGİ YÖNETİMİ (MUH208U)

MUHASEBEDE BİLGİ YÖNETİMİ (MUH208U) DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. MUHASEBEDE BİLGİ YÖNETİMİ (MUH208U)

Detaylı

ZİHİN ENGELLİLER VE EĞİTİMİ TANIM, SINIFLANDIRMA VE YAYGINLIK

ZİHİN ENGELLİLER VE EĞİTİMİ TANIM, SINIFLANDIRMA VE YAYGINLIK ZİHİN ENGELLİLER VE EĞİTİMİ TANIM, SINIFLANDIRMA VE YAYGINLIK Zihinsel yetersizlik için kullanılan terimler Tutumlarda ve uygulamalardaki değişiklikler, kullanılan terimleri de değiştirme çabalarına neden

Detaylı

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS PROGRAMLAMA DİLLERİ BG-324 3/2 3+0+0 3+0 4 Dersin Dili : TÜRKÇE Dersin Seviyesi

Detaylı

Meslek seçmek;hayat biçimini seçmek demektir.bu nedenle doğru ve gerçekçi seçim yapılması önemlidir.

Meslek seçmek;hayat biçimini seçmek demektir.bu nedenle doğru ve gerçekçi seçim yapılması önemlidir. MESLEK SEÇİMİ Kişinin gelecekteki yaşam tarzını belirlenmesinde dönüm noktası olan mesleğini seçmesi; doğru ve isabetli karar vermesi tüm hayatının kalitesini ve mutluluğunu etkiler. Kişinin mutluluğunda

Detaylı

Sosyal Bilimler Enstitüsü. Beden Eğitimi ve Spor (Ph.D) 1. Yarı Yıl

Sosyal Bilimler Enstitüsü. Beden Eğitimi ve Spor (Ph.D) 1. Yarı Yıl Sosyal Bilimler Enstitüsü Beden Eğitimi ve Spor (Ph.D) 1. Yarı Yıl BES601 Spor Bilimlerinde Araştırma Yöntemleri K:(3,0)3 ECTS:10 Spor alanında bilimsel araştırmaların dayanması gereken temelleri, araştırmaların

Detaylı

İşgücü Planlama ve Seçme Yerleştirme

İşgücü Planlama ve Seçme Yerleştirme İşgücü Planlama ve Seçme Yerleştirme 1 Barış, 2012 İK Planlaması İK Planlaması Planlama, Yönetim işinin birinci ve en önemli aşamasıdır. Plan=Kararlar Toplamıdır. Sonuç Plan, bugünden gelecekte nereye

Detaylı

MEGEP (MESLEKİ EĞİTİM VE ÖĞRETİM SİSTEMİNİN GÜÇLENDİRİLMESİ PROJESİ)

MEGEP (MESLEKİ EĞİTİM VE ÖĞRETİM SİSTEMİNİN GÜÇLENDİRİLMESİ PROJESİ) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI MEGEP (MESLEKİ EĞİTİM VE ÖĞRETİM SİSTEMİNİN GÜÇLENDİRİLMESİ PROJESİ) ENDÜSTRİYEL OTOMASYON TEKNOLOJİLERİ ALANI ANKARA 2007 AMAÇ ÖĞRENME FAALİYETİ -13 ENDÜSTRİYEL OTOMASYON TEKNOLOJİLERİ

Detaylı

Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız?

Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız? Lisansüstü Eğitiminizi Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız? Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, 1990 yılında kurulmuş ve ilk mezunlarını 1994

Detaylı

9.DERS Yazılım Geliştirme Modelleri

9.DERS Yazılım Geliştirme Modelleri 9.DERS Yazılım Geliştirme Modelleri 1 Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü ve Modeller Herhangi bir yazılımın, üretim aşaması ve kullanım aşaması birlikte olmak üzere geçirdiği tüm aşamalar olarak tanımlanabilir.

Detaylı

Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program

Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program Amaç Değişen ve gelişen müşteri isteklerinin en verimli

Detaylı

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ALANI

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ALANI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ALANI AMAÇ Bu öğrenme faaliyeti ile Bilişim Teknolojileri alanındaki meslekleri tanımış olacaksınız. A. ALANIN MEVCUT DURUMU VE GELECEĞİ Bilgisayar kullanımı yirminci yüzyılın özellikle

Detaylı

Sayısız uygulama alanı olan Yapay Zeka kavramının pek çok tanımı vardır.

Sayısız uygulama alanı olan Yapay Zeka kavramının pek çok tanımı vardır. YAPAY ZEKA Yapay Zeka Tanımı Sayısız uygulama alanı olan Yapay Zeka kavramının pek çok tanımı vardır. Normal olarak insan zekasını gerektiren görevleri yapabilecek makineler yapmaktır. İnsan varlığında

Detaylı

MONTE CARLO BENZETİMİ

MONTE CARLO BENZETİMİ MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,1) rassal değişkenler kullanılarak (zamanın önemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da deterministik problemlerin çözümünde kullanılan bir tekniktir. Monte Carlo simülasyonu, genellikle

Detaylı

aberon PICK-BY-LIGHT aberon PICK CART,

aberon PICK-BY-LIGHT aberon PICK CART, DEPO OTOMASYONU VELTIONoptimum ilaç ve kozmetik ürünleri dağıtıcılarına çok çeşitli seçenekler sunar. Toplama otomasyonuna ilişkin sunduğumuz çözümler, dağıtıcıların ürün akışlarını ve hizmet seviyelerini

Detaylı

ÖRGÜTSEL DAVRANIŞTA GRUP SÜRECİ: TAKIM ÇALIŞMASI Doç. Dr. Cevat ELMA

ÖRGÜTSEL DAVRANIŞTA GRUP SÜRECİ: TAKIM ÇALIŞMASI Doç. Dr. Cevat ELMA Ünite 7 ÖRGÜTSEL DAVRANIŞTA GRUP SÜRECİ: TAKIM ÇALIŞMASI Doç. Dr. Cevat ELMA TAKIM ÇALIŞMASI Takım çalışması, belirli sayıda işgörenin, belirli amaçlarla ve belirli sürelerle bir araya gelip sorunların

Detaylı

2. PSİKOLOJİK DANIŞMA VE REHBERLİKTE HİZMET TÜRLERİ. Abdullah ATLİ

2. PSİKOLOJİK DANIŞMA VE REHBERLİKTE HİZMET TÜRLERİ. Abdullah ATLİ 2. PSİKOLOJİK DANIŞMA VE REHBERLİKTE HİZMET TÜRLERİ Psikolojik Danışma ve Rehberlik 1. Hizmet alanlarına göre 2. Temel işlevlerine göre 3. Birey Sayısına göre 4. Öğretim basamaklarına göre 5. Problem alanlarına

Detaylı