AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe results highlight substantial differences between PO-based indicators and traditional weighted averages, confirming the model’s potential to support accreditation-aligned, data-driven quality assurance and continuous improvement processes in diverse OBE contexts.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Outcome-Based Education (OBE) evaluates learning success by measuring the knowledge, skills, and competencies students are expected to achieve upon graduation. However, common program outcome (PO) assessment methods rely on course-level weighted averages, which limit detailed analysis and obscure the contribution of individual assessment components. To address this limitation, this study proposes a Performance Indicator Model (PIM) that measures program outcome attainment using question-level assessment data. The model incorporates curriculum-based weighting factors—such as course ECTS credits, assessment contribution ratios, and learning outcome–program outcome (LO–PO) relationships—within a hierarchical mathematical framework. This approach enables normalized aggregation of question-level performance at the program outcome level and produces scale-independent, PO-specific indicators. The effectiveness of the proposed model is demonstrated through an application scenario based on an undergraduate software engineering program. The results highlight substantial differences between PO-based indicators and traditional weighted averages, confirming the model’s potential to support accreditation-aligned, data-driven quality assurance and continuous improvement processes in diverse OBE contexts.
Özet
Çıktı Temelli Eğitim (Outcome-Based Education – OBE), öğrenme başarısını öğrencilerin mezuniyet sırasında sahip olmaları beklenen bilgi, beceri ve yetkinlikleri ölçerek değerlendirir. Ancak yaygın program çıktısı (Program Outcome – PO) değerlendirme yöntemleri, ders düzeyindeki ağırlıklı ortalamalara dayanmaktadır. Bu durum ayrıntılı analiz yapılmasını sınırlandırmakta ve bireysel değerlendirme bileşenlerinin katkısını görünmez hale getirmektedir. Bu sınırlamayı gidermek amacıyla, bu çalışma program çıktısı kazanımını soru düzeyindeki değerlendirme verilerini kullanarak ölçen bir Performans Göstergesi Modeli (Performance Indicator Model – PIM) önermektedir. Model; derslerin AKTS kredileri, değerlendirme katkı oranları ve öğrenme çıktısı–program çıktısı (LO–PO) ilişkileri gibi müfredat temelli ağırlıklandırma faktörlerini hiyerarşik bir matematiksel yapı içinde bütünleştirir. Bu yaklaşım, soru düzeyindeki performans verilerinin program çıktısı düzeyinde normalize edilerek birleştirilmesini mümkün kılmakta ve ölçekten bağımsız, program çıktısına özgü göstergeler üretmektedir. Önerilen modelin etkinliği, lisans düzeyinde bir yazılım mühendisliği programına dayalı uygulama senaryosu üzerinden gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar, PO tabanlı göstergeler ile geleneksel ağırlıklı ortalamalar arasında önemli farklılıklar olduğunu ortaya koyarak modelin akreditasyon odaklı, veri temelli kalite güvencesi ve sürekli iyileştirme süreçlerini destekleme potansiyelini doğrulamaktadır.