HHO ÖĞRENCİLERİNİN AKADEMİK BAŞARILARINA ETKİ EDEN FAKTÖRLERİN ÇOKLU REGRESYON YÖNTEMİYLE İNCELENMESİ

Transkript

1 V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, Kasım 2005 HHO ÖĞRENCİLERİNİN AKADEMİK BAŞARILARINA ETKİ EDEN FAKTÖRLERİN ÇOKLU REGRESYON YÖNTEMİYLE İNCELENMESİ Sami ERCAN İstanbul Ticaret Üniversitesi Okay IŞIK HUTEN, Hava Harp Okulu Volkan ÇAKIR HUTEN, Hava Harp Okulu Özet Bir askeri yükseköğretim kurumu olan Hava Harp Okulu (HHO), mezuniyet notu ve önemi açısından sivil üniversitelerle kıyaslandığında; mezunlarının okul bitiminde iş bulma kaygısının olmaması, mezuniyet notunun subaylık kariyerinde çok fazla ehemmiyet taşımadığı genel yargısı ve iş bulma konusunda referans teşkil etmemesi, geçmişte, gerek harbiyelilerin gerekse eğitim yöneticilerinin HHO akademik eğitim sistemine bakış açılarında belirleyici olmuştur. Oysa değişen şartlar yüksek bir mezuniyet notunun, bir üniversite öğrencisi için olduğu kadar; HHO na henüz katılmış harbiyeli için de önemli bir yatırım aracı olarak değerlendirilmesini gerekli kılmaktadır. Ancak bu bakış açısının harbiyeliler tarafından ne kadar benimsendiğinin sayısal verilerle ortaya konması önem arzetmektedir. Bu çalışmada, yöntem olarak çoklu regresyon seçilerek, harbiyelilerin HHO ndaki akademik başarılarına etki eden faktörlerin ve bu faktörlerin etki düzeylerinin sayısal olarak belirlendiği bir model ortaya konmuştur. Elde edilen modelin, öğrenci seçme çalışmalarında yönlendirici olabileceği gibi harbiyelilerin çalışma alışkanlıklarının ortaya konmasında, HHO eğitim sürecinin analizinde, eğitim kalitesini etkileyen faktörlerin ortaya konmasında kullanılabileceği değerlendirilmektedir. Anahtar Sözcükler: Çoklu Regresyon, Askeri Akademik Eğitim, İstatistiksel Analiz 1. GİRİŞ Bilgiye ve ona sahip bireylere gittikçe daha bağımlı hale gelen günümüzün rekabetçi çalışma ortamında, iyi bir üniversite eğitiminin önemi her geçen gün biraz daha artmaktadır. Lisansüstü eğitime başvuran subay personel sayısındaki artış, bu kabulün Silahlı Kuvvetler genelinde de geçerli olduğunu göstermektedir. Dört yıl süren yoğun bir eğitimin ardından kariyerlerine başlangıç yapmak isteyen gençlerin, iş başvuruları değerlendirilirken, lisans eğitiminde sergilenen başarının göstergesi olan mezuniyet notu önemli bir referans kabul edilmektedir. 2. HAVA HARP OKULU'NDA EĞİTİM Bir askeri yükseköğretim kurumu olan Hava Harp Okulu (HHO), mezuniyet notu ve önemi açısından sivil üniversitelerle kıyaslandığında; mezunlarının okul bitiminde iş bulma kaygısının olmaması, mezuniyet notunun subaylık kariyerinde çok fazla ehemmiyet taşımadığı genel yargısı ve iş bulma konusunda referans teşkil etmemesi, geçmişte, gerek harbiyelilerin gerekse eğitim yöneticilerinin HHO akademik eğitim sistemine bakış açılarında belirleyici olmuştur. Bununla birlikte, 2000 yılı itibariyle lisans diploması almaları sebebiyle mezuniyet notu, harbiyelinin akademik başarısını, çalışma alışkanlığını, askerliğe uyum becerisini ve belli bir mühendislik dalındaki bilgi seviyesini göstermesi bakımından önemlidir. Ek olarak gerek sivil üniversitelerde gerekse 2001 yılında HHO nun kendi bünyesinde kurulan HUTEN nde (Havacılık ve Uzay Teknolojileri 635

2 S. Ercan, O. Işık, V. Çakır Enstitüsü) lisansüstü eğitime başlayabilmek için mezuniyet notunun belli bir düzeyin üzerinde (2.7/4) olması gerekmektedir. Bu açıdan bakıldığında yüksek bir mezuniyet notu, bir üniversite öğrencisi için olduğu kadar; HHO na henüz katılmış harbiyeli için de önemli bir yatırım aracı olarak değerlendirilmektedir. Ancak bu bakış açısının harbiyeliler tarafından ne kadar benimsendiğinin sayısal verilerle ortaya konması önem arzetmektedir. Bu çalışmada, çoklu regresyon yöntemi kullanılarak Harbiyelilerin HHO ndaki akademik başarılarına etki eden faktörlerin ve bu faktörlerin etki düzeylerinin sayısal olarak belirlenmesi hedeflenmiştir. Elde edilen bulguların, harbiyelinin akademik başarısına ilişkin bir tahmin modeli oluşturması sebebiyle, öğrenci seçme çalışmalarında yönlendirici olabileceği gibi Harbiyelilerin çalışma alışkanlıklarının ortaya konmasında, HHO eğitim sürecinin analizinde, eğitim kalitesini etkileyen faktörlerin ortaya konmasında kullanılabileceği değerlendirilmektedir. Çalışma temel olarak beş bölümden oluşmaktadır. İkinci bölümde bağımlı ve bağımsız değişkenlerin neler olduğu kısaca tanıtılacaktır. Üçüncü bölümde tahmin gücü olmayan bağımsız değişkenler elendikten sonra dördüncü bölümde doğrusal olmayan regresyon yaklaşımıyla bağımlı değişkenin tahminine yönelik farklı modeller ortaya konacaktır. Beşinci bölümde tahmin modeliyle elde edilen bulgulardan istatistiksel çıkarımlar yapılıp son bölümde sonuçlar ortaya konup daha ileri çalışmaların yönü hakkında önerilerde bulunulacaktır. Bu çalışmada, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004 mezunu harbiyelilere ait veriler kullanılmıştır. Harbiyelilerin HHO na girişlerindeki lise bitirme diploma notlarının, ÖSS puanları ve gelmiş oldukları il bilgilerinin, HHO nu bitirme kredileri ile ilişkili olup olmadıkları çoklu regresyon yöntemiyle test edilmiştir. İlişki var ise ne yönde ve ne derecede olduğu araştırılmıştır. Çalışmada SPSS İstatistiksel Analiz Programı kullanılmıştır. 3. MODEL VE MODEL PARAMETRELERİNİN AÇIKLANMASI 3.1. Bağıl Değişken: Mezuniyet Kredisi (Y) Bağıl değişken olarak akademik başarının ölçülebilir bir göstergesi olan mezuniyet kredisi belirlenmiştir. Veri tabanında bütünleme sınavları sonrasında oluşan notlar saklandığı için not dağılımı sınıf geçme barajı olan 2.00 den başlayarak Şekil-1 de de görüldüğü gibi sağa çarpık bir görünüm sergilemektedir. Bunun yanında yılı mezunlarının bitirme notları ders bazında bulunmadığı için bağımsız değişkenlerin mezuniyet notunu oluşturan farklı bilim dalları üzerindeki etkisi ayrıştırılamamıştır (sosyal bilimler, fen bilimleri, ingilizce, vb.). 140 AK_KRD_ Frequency 40 Std. Dev = Mean = N = AK_KRD_4 Şekil Yıllarında mezun olan harbiyelilerin mezuniyet kredi dağılımı Bağımsız değişkenler incelendiğinde bazı değişkenlerin her yıl farklı tekniklerle hesaplandığı (ÖSS puanı, lise bitirme notu, vb.) bunun sonucunda aynı değişkene ait dağılımların yıllara göre farklılaştığı gözlenmiştir. Dolayısıyla sağlıklı bir regresyon modeli oluşturabilmek için örneklem yapma ihtiyacı doğmuştur. Ana kütleyi temsil etmek üzere 2002 mezunları rassal örneklem olarak seçilmiştir. Bağıl değişkeni tahmin etmek üzere oluşturulacak çoklu regresyon modeli aşağıdaki bağımsız değişkenleri kapsayacak şekilde ifade edilmiştir. Mezuniyet Kredisi (Y) = f [ÖSS Puanı (X1), Lise Bitirme Notu (X2), Mezuniyet Disiplin Notu (X3), İl (X4), Bölüm {Elektronik(X5), Endüstri (X6), Havacılık (X7)}, Cinsiyet (X8), Lise Türü (X9)] 636

3 V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, Kasım Bağımsız Değişkenler Nicel Bağımsız Değişkenler ÖSS Puanı (X1): Sivil öğrencilerin HHOna kabullerinde önemli kriterlerden biri olan ÖSS puanı sürekli değişken olarak modele dahil edilmiştir. ÖSS puanının hesaplanması yıllar bazında farklılık gösterdiği için mezuniyet notuna etkisi yıl bazında incelenmelidir. Lise Bitirme Notu (X2): Lise bitirme notu 4, 5 ve 10 lu likert ölçeğinde sürekli bir değişken olup askeri lise kaynaklı öğrencilerin analizinde kullanılmıştır. Çalışmada tüm lise bitirme notları 5 li likert ölçeğine dönüştürülmüştür. Mezuniyet Disiplin Notu (X3): Disiplin notu aralığında değişen sürekli bir rassal değişkendir. Daha sonra analiz kısmında da değinileceği gibi, diğer bağımsız değişkenlere göre disiplin notuyla akademik başarı arasında daha anlamlı lineer bir ilşki olduğu gözlenmiştir. İl (X4): Çalışmanın temel amacı çerçevesinde illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik sıralaması yapılmıştır. Bu çalışmada Birleşmiş Milletler Kalkınma Teşkilatı tarafından yıllık olarak yayınlanan Beşeri Kalkınma Endeksi (bki, Human Development Ratio) temel alınmıştır. HHO na giren yabancı uyruklu öğrenciler için bu raporda yer alan değerler kullanılmıştır. İllerin sıralamasını yaparken ise aynı hesaplama mantığına dayanarak Devlet Planlama Teşkilatının (2003) yayınlamış olduğu İllerin kalkınmışlıklarını ortaya koyan İllerin ve Bölgelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması 2003 isimli çalışmada bulunan endeks değerleri temel alınmıştır. Endeks 0-1 aralığında sürekli değer alan bir nicel değişkendir. HHO na, birinci bölümde belirtilen dönemlerde kabul edilen öğrencilerin geldikleri bölgelerin (il veya ülke) minimum bki. değeri 0,503, maksimum değeri 0,921, ortalama değeri ise 0,763 tür Nitel Bağımsız Değişkenler Bölüm (X5, X6, X7): Harbiyelilerin HHO na katıldıkları yıl, bölümleri belirlenmesine rağmen bölümler arası ders farkları kendisini ikinci yılın başında hissettirmektedir. HHOnda dört mühendislik dalında eğitim verilmektedir. Bunlar havacılık mühendisliği, endüstri mühendisliği, elektronik mühendisliği ve bilgisayar mühendisliği dallarıdır. Çalışmamızda harbiyelilerin bölüm bilgileri yaratılan 3 farklı nitel değişkenle ifade edilmiştir Cinsiyet (X8): Cinsiyet faktörünün mezuniyet kredisi üzerindeki etkisini araştırmak amacıyla X8 nitel değişkeni modele dahil edilmiştir. Lise Türü (X9): Harbiyelilerin geldikleri liselerin bağıl değişken üzerindeki etkisini ortaya koymak amacıyla lise kaynağı Askeri lise-sivil lise olarak iki ana kategoriye ayrılmıştır. 4. BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLERİN İNCELENMESİ VE DOĞRUSAL MODELLER Bir regresyon modeli oluşturulmadan önce, öncelikle bağıl değişkenle ilişkisi olmayan ya da zayıf ilişkili değişkenlerin elenmesi gerekmektedir. Buna ek olarak aralarında korelasyon olan bağımsız değişkenler de modele katkı sağlamayacaktır. Bu aşamada önerilen yöntemlerden biri adımsal regresyon (stepwise regression) olmakla birlikte, yalnızca doğrusal etkileri dikkate aldığından anlamlı faktörleri model dışında bırakabilmektedir. Bunun için bağımsız değişkenlerle bağıl değişken arasındaki ilişkinin türü ortaya konmalıdır. SPSS programı aracılığıyla (curve fitting) bağıl değişkenle nicel bağımsız değişkenler arasındaki tüm ikili ilişkiler grafiksel ve R 2 değerleri hesaplanarak incelenmiştir mezunları için lineer, ikinci ve üçüncü dereceden modellerin en yüksek R 2 değerine sahip olduğu, mezuniyet kredisini sırasıyla %16.2, %20.1 ve %20.1 oranında açıkladığı görülmüştür. Tahmin modelleri şöyle oluşmaktadır: Doğrusal Model: Y = -2, ,0317 X1 + ε İkinci Dereceden Model: Y = 56,3 0,6744 X1 + 0,0021 X1 2 + ε Üçüncü Dereceden Model: Y = 19,05 0,0019 X1 2 +, 8,2E-06 X1 3 + ε Üç model için de p değerinin den küçük olması, sıfır önsavının (H 0 : β 1 = β 2.=..= 0) α = 0.05 hatta α = 0.01 düzeyinde reddedilebileceğini göstermektedir. Lineer modelin X1 değişkeni katsayısının (+) işaretli olması, ÖSS puanı ile mezuniyet kredisi arasındaki lineer ilişkinin pozitif yönlü olduğunu göstermektedir. Diğer ilişkilere ait R 2 değerlerinin daha küçük olması nedeniyle çoklu regresyon modeli oluşturulurken X1 bağıl değişkeni için lineer ve ikinci dereceden ilişki parametrelerinin modele dahil edilmesi yeterli olacaktır. Diğer nicel bağımsız değişkenlerle mezuniyet kredisi arasındaki ilişkiler incelendiğinde, R 2 ve F değerlerine göre anlamlı bulunan bağımsız değişkenler kalın harfli olarak Tablo-1 de sunulmuştur: Yukarıda elde edilen bulguları doğrulamak amacıyla bir sonraki aşamada adımsal regresyon yöntemi kullanılarak bağıl değişkeni en iyi tahmin edecek faktörler araştırılmıştır. İkili karşılaştırma ve adımsal regresyon yöntemlerinin sonuçları tutarlı çıkmıştır. İkili karşılaştırma yönteminde en yüksek F değerine sahip bağımsız değişkenler dördüncü sınıf disiplin notu, ÖSS puanı ve bölümdür. Adımsal regresyonda da bu üç değişken 637

4 S. Ercan, O. Işık, V. Çakır dengelenmiş (adjusted) R 2 = %37,3 ve F = 16,152 değeriyle mezuniyet kredisini önemli oranda açıklamaktadır. Tahmin modeli; Y = -2, ,009x 3-0,24 x 7 + 0,028 x 1 + 0,208 x 5 + ε şeklinde oluşturulur. Tablo 1. Nicel bağımsız değişken-bağıl değişken ikili ilişkileri Bağımsız Değişken Model R 2 df F P Disiplin Notu ÖSS Lise Bitirme Notu Doğrusal 0, ,42 0,000 İkinci derece 0, ,78 0,000 Doğrusal 0, ,90 0,000 İkinci derece 0, ,82 0,000 Doğrusal 0, ,24 0,267 İkinci derece 0, ,17 0,217 ÖSS puanının modele girmesi serbestlik derecesini 245 den 102 ye düşürmüştür. Bunun nedeni askeri lise kaynaklı öğrencilerin büyük çoğunluğunun ÖSS sınavına girmemesidir. Lise türü bilgisi anlamlı bir değişken olarak ortaya çıkmadığı için analize askeri lise öğrencilerine ait bilgiler hariç tutularak devam edilecektir. Bu tercih sayesinde ÖSS notunun etkileri inceleneceği gibi, sivil lise kaynaklı öğrenciler için yapılan analizler askeri lise kaynaklı öğrenciler için genellenebilir. Cinsiyet bilgisi ve lise notunun mezuniyet kredisiyle olan doğrusal ilişkileri, β parametrelerinin, t ve p değerlerinden anlaşıldığı gibi anlamlı değildir. 5. DOĞRUSAL OLMAYAN REGRESYON MODELLERİ Mezuniyet kredisini daha büyük bir oranla tahmin edebilen bir regresyon modeli oluşturabilmek için önceki bölümde anlamlı bulunan nicel ve nitel değişkenlerin birinci ve ikinci dereceden terimleri ve bunların etkileşimlerinin kapsandığı 3 farklı doğrusal olmayan regresyon modeli oluşturulmuştur. Birinci modelde nicel değişkenlere ait birinci derece terimlerle bunların etkileşimleri ve ikinci derece terimleri, nitel değişkenlerin birinci derece terimleri ve nicel-nitel değişken etkileşim terimleri kapsanmıştır (Tablo-2). Tablo 2. Doğrusal olmayan birinci model Model-1: Y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 3 + β 3 x 1 x 3 + β 4 x β 5 x β 6 x 5 + β 7 x 6 + β 8 x 7 + β 9 x 1 x 5 + β 10 x 1 x 6 + β 11 x 1 x 7 + β 12 x 3 x 5 + β 13 x 3 x 6 + β 14 x 3 x 7 + β 15 x 1 x 3 x 5 + β 16 x 1 x 3 x 6 + β 17 x 1 x 3 x 7 + β 18 x 1 2 x 5 + β 19 x 1 2 x β 20 x 1 2 x 7 + β 21 x 3 2 x 5 + β 22 x 3 2 x 6 + β 23 x 3 2 x 7 + ε Nicel terimlere ilişkin terimler Nitel terimlere ilişkin terimler Nicel-nitel etkileşim terimleri Modele ait SPSS çıktısı Tablo-3 de sunulmuştur. Doğrusal modelle kıyasladığımızda oldukça yüksek bir R 2 değeriyle karşılaşmamıza rağmen dengelenmiş R 2 değerinin düşük olması bunun parametre sayısındaki artıştan kaynaklandığını ortaya koymaktadır. Tablo 3. Doğrusal olmayan birinci model SPSS çıktısı Source DF Sum of Squares Mean Square R 2 R 2 Adj Regression Residual Uncorrected Total (Corrected Total) İkinci modelde birinci modeli sadeleştirmek adına nicel değişkenlere ait ikinci derece terimler model dışında bırakılmıştır (H 0 = β 4 = β 5 = β 18 = β 19 = β 20 = β 21 = β 22 = β 23 = 0). R 2 değerindeki azalmaya rağmen terim sayısı azaldığı için dengelenmiş R 2 değeri artmıştır. Üçüncü modelde sadeleştirmeye devam edilerek nicel-nitel etkileşim terimleri ve adımsal regresyon tablosunda yer almayan endüstri bölüm (X6) bilgisi de model dışında bırakılmıştır (H 0 = β 7 = β 8 = β 9 = β 10 = β 11 = β 12 = β 13 = β 14 = β 15 = 0). Görüldüğü gibi dengelenmiş R 2 değeri tüm modeller arasında en yüksek seviyeye ulaşmıştır. 3ncü modele ait SPSS tablosu Tablo-4 te sunulmuştur. Üçüncü model mezuniyet kredisini en yüksek olasılıkla tahmin etmek için kullanılabilecek bir model olarak karşımıza çıkmaktadır. 638

5 V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, Kasım 2005 Tablo 4. Doğrusal olmayan üçüncü model ve SPSS çıktısı Model-3: Y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 3 + β 3 x 1 x 3 + β 4 x 5 + β 5 x 7 + ε Source DF Sum of Squares Mean Square R 2 R 2 Adj Regression Residual Uncorrected Total (Corrected Total) İSTATİSTİKSEL ÇIKARIMLAR 6.1. Model Dışında Kalan Değişkenlere İlişkin Çıkarımlar Lise notuyla mezuniyet kredisi arasındaki ilişkinin tüm modellerde çok zayıf çıkması, veri tabanında bulunan notların ölçek bilgisinin bulunmamasından dolayı yanlış dönüşümler yapılmasından kaynaklanmış olabileceği gibi; not dağılımlarının okullara göre farklılık göstermesinden de kaynaklanabilir. Diğer bir değişle not bakımından cimri öğretmenlerin bulunduğu bir okuldan mezun bir öğrencinin performansını, eli açık öğretmenlerden not almış bir öğrenciyle kıyaslamak yanlış olacaktır. Bu durumun sakıncaları, orta öğretim başarı puanının, ÖYS puanını hangi kriterlere göre etkilemesi gerektiği tartışmalarında sıklıkla gündeme gelmektedir. Model dışında kalan bir diğer değişken il bilgisidir. Harbiyelilerin geldikleri illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeyinin akademik başarılarını açıklamada yetersiz olduğu sonucu ortaya çıkmıştır. Aynı şekilde bayan-erkek harbiyelilerin mezuniyet kredileri birbirinden farklı değildir, cinsiyet farklılığının mezuniyet kredisi üzerinde önemli bir etkisi olmadığı sonucuna varılmıştır. Ancak 2002 yılı mezunu yalnızca 14 bayan bulunduğundan bu konuda genelleme yapabilmek için diğer yılları da inceleme ihtiyacı vardır Modelde Yer Alan Değişkenlere İlişkin Çıkarımlar Disiplin notunun temel belirleyici olması, HHO disiplin ortamına uyum sağlayan harbiyelilerin derslerinde de başarılı olduğunu göstermektedir. Okulda geçirilen süre (yıl) arttıkça disiplin notunun mezuniyet kredisindeki değişimi açıklama gücü de artmaktadır. Ancak veri tabanında bulunan disiplin notları birikimli olduğu için birbirinden bağımsız değildir. Diğer bir deyişle dördüncü sınıfta oluşan disiplin notu önceki üç sınıfın etkilerini kapsamaktadır. Bu sebeple, analizi her yıl alınan ceza puanları üzerinden yapmak daha doğru olacaktır. Ceza puanları üzerinden yapılan analizde yalnızca birinci sınıf için beta parametresine ilişkin p değeri anlamlı çıkmamıştır. Bunun nedeninin, birinci sınıf harbiyelilerin HHO şartlarıyla yeni tanışmış olmalarından kaynaklandığı değerlendirilmektedir. Disiplin sorunu yaşayan öğrencilerin notlarında da düşüş gözlendiği sonucu ortaya çıkmaktadır. Mezuniyet kredisini önemli ölçüde açıklayan diğer bir bağımsız değişken ÖSS puanıdır. Eğim uyumu tablosunda (Tablo-1) görüldüğü gibi ÖSS puanının Mezuniyet kredisini tek başına açıklama gücü doğrusal model için R 2 = %16,2 olup β 1 parametresi 0,0317 dir. Diğer bir deyişle ÖSS puanındaki bir birimlik artış mezuniyet kredisindeki 0,0317 puanlık artışı açıklamaktadır. Disiplin notunun kredi üzerindeki etkisi okulda geçirilen zaman arttıkça artarken, ÖSS sınavının etkisi azalmaktadır. Birinci sınıfa ilişkin R 2 değerinin yüksek olması, birinci sınıfta alınan derslerin büyük çoğunluğunun temel fen bilimleri (Matematik-1-2, fizik, kimya) ile ilgili olması ve orta öğretimde edinilen çalışma alışkanlığının sürdürülmesiyle açıklanabilir. ÖSS sınavında başarılı olan öğrenciler birinci sınıfta bu başarılarını devam ettirmektedir. Okulda geçirilen süre (yıl) arttıkça öğrencilerin çalışma alışkanlıkları ve ilgi alanları da değişmektedir. R 2 değerinin üçüncü sınıfta yeniden artış göstermesi mühendislik derslerinin yoğunlaşması ve orta öğretimde alınan derslerin yeniden etkili olmaya başlamasıyla açıklanabilir. Üçüncü doğrusal olmayan regresyon modelinin β parametreleri incelendiğinde, ÖSS-disiplin notu etkileşimine ilişkin β 3 parametresinin pozitif olduğu gözlenmektedir. Bu parametre ÖSS puanı ve disiplin notu etkileşiminin mezuniyet kredisi üzerinde artış yönünde etki yaptığını göstermektedir. Diğer bir deyişle, hem ÖSS puanı hem de disiplin notundaki artışın mezuniyet kredisi üzerindeki etkisi olumludur. Tablo-7 de doğrusal olmayan ve doğrusal modellere ilişkin R 2 değerleri toplu olarak görülmektedir. 3ncü modelin doğrusal modelden tek farkı ÖSS puanı-disiplin notu etkileşim terimidir. Dolayısıyla dengelenmiş R 2 değerindeki artış bu terimden kaynaklanmaktadır. Bu artış %9,4 mertebesindedir. 639

6 S. Ercan, O. Işık, V. Çakır Tablo 7. Doğrusal olmayan ve doğrusal modellere ilişkin R 2 değerleri Model df MSE SST R 2 R 2 Adj Doğrusal Washington Üniversitesinde 126 öğrenciyle yapılan benzer bir çalışmada (Nelson, 2003), mezuniyet kredisi tahmin modelinde yaş, cinsiyet, derslere devam sıklığı, alkol tüketimi ve SAT 1 puanı gibi toplam 9 değişken kullanılmış ve farklı doğrusal modeller için dengelenmiş R 2 değeri bazı uyarlamalar sonrasında en çok %37.4 ve F değeri de olarak belirlenmiştir. Özellikle SAT 1 puanının etkisinin çok küçük çıkması ilginç bir bulgudur. Yine benzer bir çalışmada (Dunn ve Hall,1984). farklı doğrusal modeller için dengelenmiş R 2 değeri en çok %37.2 olarak belirlenmiştir Burada öğrencilerin her alanda tamamen serbest bırakıldığı sivil bir üniversiteyle, HHO gibi disiplinli bir askeri yüksek okul kıyaslamasına gidilebilir. HHO nun düzenli ve disiplinli ortamı Harbiyelilerin orta öğretim süresince ailelerinin kontrolünde edindikleri çalışma alışkanlıklarını önemli ölçüde korumalarını sağlamaktadır. Bölümler arasındaki farklılık incelendiğinde Endüstri mühendisliği bölümünden mezun bir harbiyeli bilgisyar ve elektronik mühendisliği bölümünden mezun olan ve aynı ÖSS puanına ve disiplin notuna sahip bir harbiyeliden ortalama 0,235 kredi daha yüksek almayı bekleyebilir. Bunun aksine, havacılık mühendisliğinden mezun bir harbiyeli ise bilgisayar ve elektronik mühendisliği bölümünden 0,1607 kredi daha az kredi almayı beklemelidir. Bu durumda, kredi açısından değerlendirildiğinde 2002 yılı mezunları için en kolay bölüm Endüstri en zor bölüm ise Havacılık bölümü olmaktadır. Havacılık mühendisliği en düşük ortalamaya sahip olup p değerinden anlaşıldığı gibi genel ortalamayla olan farkı anlamlı düzeydedir. Endüstri mühendisliği ortalaması ise anlamlı şekilde ortalamanın üzerindedir. Diğer bölümlere ilişkin ortalamaların genel ortalamadan farklı olduğunu söylemek için yeterince delil bulunmamaktadır (α = 0.05). 7. SONUÇ İnsan faktörünün içerildiği regresyon modelleri dikkate alındığında, 3ncü modele ilişkin R 2 değerinin (0,43722) bir tahmin modeli için yeterince yüksek olduğu söylenebilir. Ancak modeldeki belirleyicilik gücü en yüksek bağımsız değişkenin 4ncü sınıf disiplin notu olması, modelin HHO öğrenci seçme aşamasında kullanımını kısıtlamaktadır. Yapılan çalışma harbiyelilerin HHO daki tercihlerine ışık tutmaktadır. Pek çoğu ailelerinden ilk kez uzun süreli olarak ayrılan harbiyelilerin davranışları gayet rasyonel olup, ekonomi teorilerinin altında yatan faydayı enbüyüklemek temel kabulüne uymaktadır. Belliki harbiyeliler enerjilerinin bir kısmını spor ve sosyal aktiviteler gibi ders dışındaki faaliyetlere yönlendirmektedir. Esasen sıradan bir insan için olduğu kadar bir harbiyeli için de hayattaki başarının anahtarı yalnızca kariyer veya derslerle kısıtlı kalmayıp pek çok alandaki başarıların dengelenmesinden oluşmaktadır. Üniversite öğrencilerinin önceliklerini araştıran bir çalışma (Nelson, 2003) öğrencilerin en çok ailelerine ve arkadaşlarına önem verdiğini ortaya koymuştur. Kredi ve öğrenme birbirine yakın önem derecesine sahiptir ve Aile ile arkadaşlardan sonra gelmektedir. Spor ve kariyer en düşük önem derecesine sahip önceliklerdir. Doğrusal olmayan Üçüncü modelin tahmin gücünün %40 civarında olması, mezuniyet kredisinin çalışmaya dahil edilmeyen pek çok faktöre bağlı olarak değişebileceğini göstermiştir. Çalışma, bağımsız değişken sayısı genişletilerek ve farklı yıllar için tekrarlanarak yinelenmelidir. Çalışmada elde edilen en önemli bulgu harbiyelilerin HHO şartlarına uyum sağladıkça akademik yönden de başarılarını artırabildikleri sonucudur. HHO dan yüksek bir krediyle mezun olmak isteyen bir harbiyeli öncelikle HHO na has kuralları ne ölçüde benimsediğini gözden geçirmelidir. 8. KAYNAKÇA DEVLET PLANLAMA TEŞKİLATI, 2003, İllerin ve Bölgelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması, DUNN, W. M., HALL, T. W., 1984, An Empirical Analysis of the Relationships between CPA Examination Candidate Attributes and Candidate Performance, Accounting Review, 59, NELSON, R., 2003, Student Efficiency: A Study On The Behavior And Productive Efficiency Of College Students And The Determinants Of Gpa Issues in Political Economy, Vol. 12, Ağustos. 1 SAT: Scholastic Aptitude Test, Ülkemizde uygulanan ÖSS sınavı karşılığı 640