AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe DSS, which does not require any technical knowledge (coding and optimization), is able to generate schedules that address the requests of faculty members and leaves two lecture-free days for the students for long-term internships, in a short time.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, the course scheduling problem (CSP) of an engineering department is addressed. It has been very difficult to prepare the course schedules of the department due to a radical curriculum change, increasing number of students and programs, decreasing number of faculty members, and request of the students in recent years to have lecture-free days to attend long-term internships. A mixed-integer programming (MIP) model is proposed to schedule nine different programs in the department and a decision support system (DSS) that solves this model using an open source solver is developed. The DSS, which does not require any technical knowledge (coding and optimization), is able to generate schedules that address the requests of faculty members and leaves two lecture-free days for the students for long-term internships, in a short time.
Özet
Bu çalışmada bir mühendislik bölümünün ders çizelgeleme problemi (DÇP) ele alınmıştır. Gerçekleşen köklü müfredat değişikliği, giderek artan öğrenci ve program sayısına karşın azalan öğretim elemanı sayısı ve son yıllarda öğrencilerin uzun dönemli staj için günlerini boşaltma istekleri nedeniyle bölümün ders çizelgelerini hazırlamak oldukça zorlaşmıştır. Bu problemi çözebilmek için bölüme ait dokuz adet programın derslerini çizelgeleyen bir karma tam sayılı programlama (KTP) modeli kurulmuş ve bu modeli açık kaynak kodlu çözücü kullanarak çözen bir karar destek sistemi (KDS) geliştirilmiştir. Herhangi bir teknik bilgi (kodlama ve optimizasyon gibi) gerektirmeyen bu KDS sayesinde öğretim elemanlarının isteklerini karşılayan, öğrencilerin iki günlerini boş bırakarak uzun dönemli staj imkanı sağlayan ders programları kısa sürede elde edilebilmektedir.