AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAppropriate student-supervisor allocations are critical for the effective management of graduate studies as well as the overall success of graduate programs.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Appropriate student-supervisor allocations are critical for the effective management of graduate studies as well as the overall success of graduate programs. In this study, three different problem settings are considered for the student-supervisor allocation (SSA) problem where, in addition to taking into account student and supervisor preferences, (i) supervisor capacities are not considered, (ii) individual supervisor demands are considered in terms of their capacities and (iii) average supervisor demands are considered in terms of their capacities. Mathematical programming models are proposed for the solution of each problem setting. In order to test the validity of the proposed approach, two different datasets, a small- and a large-scale one, are generated. Using these datasets, the proposed mathematical programs are solved for different weighting strategies of students' and advisors' preferences. The student-supervisor allocation results for different problem settings and allocation strategies are analyzed according to performance measures defined in terms of the satisfaction levels of students and supervisors.
Özet
Hem lisansüstü çalışmaların etkili bir şekilde yürütülebilmesi hem de lisansüstü programların genel başarısı için uygun öğrenci-danışman atamalarının yapılması kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, Öğrenci-Danışman Atama (ÖDA) problemi için öğrenci ve danışman tercihlerine ek olarak; (i) danışman kapasitelerinin dikkate alınmadığı (ii) danışman kapasiteleri olarak bireysel danışman taleplerinin ve (iii) danışman kapasiteleri olarak ortalama danışman taleplerinin dikkate alındığı durum olmak üzere üç farklı problem kurgusu ele alınmıştır. Her bir problem kurgusunun çözümü için matematiksel programlama modelleri önerilmiştir. Önerilen yaklaşımın geçerliliğin test edilmesi amacıyla küçük ve büyük ölçekte olmak üzere iki farklı veri kümesi üretilmiştir. Bu veri kümeleri kullanılarak önerilen matematiksel programlar, öğrencilerin ve danışmanların tercihlerinin farklı ağırlıklandırma stratejileri için çözülmüştür. Farklı problem kurguları ve atama stratejileri için elde edilen öğrenci-danışman atamaları, öğrencilerin ve danışmanların memnuniyet düzeyleri cinsinden tanımlanan performans ölçütlerine göre analiz edilmiştir.