Üniversite tercihlerinin yapay sinir ağları ile incelenmesi
Analysis of the university choices by neural networks
Yazar: AYŞEGÜL HAMARAT YAVUZ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AYŞE EDİZ
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Üniversite sıralaması = University ranking ; Üniversiteler = Universities

Özet:
Tüm Dünya ülkelerinde, üniversitelerde verilen eğitim, ülke ekonomisi ve toplumun sosyal gelişimi açısından son derece önemlidir. Özellikle küreselleşmenin artması üniversitelerin sürekli olarak kendilerini geliştirmelerini ve güncellemelerini zorunlu kılmıştır. Üniversitelerin bu gelişimi sağlamaları, onları hem ulusal hem de uluslararası alanda tercih edilebilmelerini sağlayacaktır. Bu nedenle dünya genelinde çeşitli kurum ve kuruluşlar, üniversiteleri çeşitli kriterlere göre sıralamaktadır. Benzer bir sıralama Türkiye'de Orta Doğu Teknik Üniversitesi tarafından yapılmaktadır. Üniversite Akademik Performansının Sıralanması (URAP) adı altında yapılan çalışmada ülkemizdeki ve Dünyadaki tüm üniversiteler her yıl; makale, atıf, doküman, doktora öğrenci puanı ve öğretim üyesi başına düşen öğrenci sayısına göre sıralanmaktadır. Bu çalışmada, URAP kriterleri temel alınarak Türkiye'deki üniversiteler için yeni bir sıralama yapılmıştır. Bu sıralamada URAP kriterleri dışında Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Sınavı (ÖSYS)'nda öğrencilerin elde ettiği başarı sırası da çalışmaya dahil edilmiştir. Tüm değişkenlerin ağırlıklarının belirlenmesinde Yapay Sinir Ağı Yöntemlerinden biri olan Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı Yöntemi kullanılarak Türkiye'deki üniversiteler yeni bir sıralamaya tabii tutulmuştur.

Anahtar Kelimeler : Yapay Sinir Ağları, Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı, Üniversite Sıralama Sistemleri

Abstract:
Universities and their faculty members are very important for the countries and the public society. Especially, with the increasing gllobalization, universities need to develop their core competents continuously in order to compete before the public society. Universities should specify their positions accurately against other üniversities for develop their core competent. To this end üniversities are sort by various institutions and organizations around the world. University Ranking by Academic Performance (URAP) sorts the Turkish üniversities using a variety of variables such as articles, references, documents, PhD students and the number of students per faculty members. However, student achievement variable is not evaluated by the URAP and the other üniversity ranking systems. In this study, Turkish üniversities are sorted based the student achievement in the Student Selection and Placement Exam (ÖSYS) committed by the Student Selection and Placement Center (ÖSYM). Furthermore, Mulilayer Perceptron Neural Network Method is used to determine variables weights to sort the üniversities. As a result, the variables having the highest weight are PhD students score and total documents score in the new üniversity rankings.

Anahtar Kelimeler : Neural Network, Multilayer Perceptron Neural Network, University Ranking Systems