Dergiler / Hacettepe Eğitim Araştırmaları Dergisi / 2016 / Cilt: 2 - Sayı: 2

Öğrencilerin Eğitim Bilimleri Enstitüsü Lisansüstü Programlarına Kabul Durumlarının Yordanması

Sayfa
1–1
Yayın Tarihi
2016-12-28
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Araştırma bulgularına göre lojistik regresyon analizi ile yapılan sınıflandırma yüksek lisans düzeyinde %78; doktora düzeyinde ise %73 doğruluk oranına sahiptir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü lisansüstü programlarına 2011 ile 2016 yılları arasında başvuran adayların programlara kabul durumlarını hangi değişkenlerin etkilediğinin lojistik regresyon analizi ile yordanmasıdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, toplam 4990 adaydan (NYL=3818 and NDR=1172) elde edilen veriler kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Araştırma bulgularına göre lojistik regresyon analizi ile yapılan sınıflandırma yüksek lisans düzeyinde %78; doktora düzeyinde ise %73 doğruluk oranına sahiptir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2011 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmanın amacı, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü lisansüstü programlarına 2011 ile 2016 yılları arasında başvuran adayların programlara kabul durumlarını hangi değişkenlerin etkilediğinin lojistik regresyon analizi ile yordanmasıdır. Araştırmada, tezli yüksek lisans ve doktora düzeyinde başvuru yapan adayların başvurduğu anabilim dalı, program, yıl ve yarıyıl, cinsiyet, medeni durumu, yabancı dil puanı, diploma notu, ALES puanı, ALES alanı, mezun olduğu okul, yaşı ve programa kabul durumları ile kurulan modellerin performansları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Bu çalışmada, toplam 4990 adaydan (NYL=3818 and NDR=1172) elde edilen veriler kullanılmıştır. Model değerlendirmede doğruluk, hata oranı, özgünlük ve hassaslık ölçütleri; model karşılaştırmada ise iki oran için z testi kullanılmıştır. Araştırma bulgularına göre lojistik regresyon analizi ile yapılan sınıflandırma yüksek lisans düzeyinde %78; doktora düzeyinde ise %73 doğruluk oranına sahiptir. Wald testi sonuçları, her iki akademik derece için de yaş değişkeninin önemli bir faktör olmadığını göstermiştir (p>0.05). Ancak, cinsiyet, medeni durum, diploma notu, ALES puanı, ALES alanı ve mezun olduğu okul değişkenlerinin ise önem düzeyi değişmekle birlikte her iki akademik dereceye kabul için önemli faktörler olduğu görülmüştür (p<0.05). Özgünlük değerlerinin yüksek lisans için %94 ve doktora için %91 olması, programa kabul etmeme yönünde verilen kararlarının çok büyük oranda yerinde olduğunu göstermektedir. Ancak, hassaslık değerlerinin yüksek lisans için %28 ve doktora için %35 olması ise, programa kabul etme yönünde verilen kararların yeterli düzeyde hassas olmadığını göstermektedir. Modellerin hata oranları karşılaştırıldığında ise iki oran arasında istatistiksel olarak anlamlı fark bulunmuştur (p>0.05). Buna göre, aynı değişkenlerle yapılan sınıflandırmada doktora için kullanılan model daha yüksek bir hata oranına sahiptir. Çalışmada, elde edilen bulgular lisansüstü eğitim alımlarında doğru ve uygun ölçütlerin kullanılması ile akademide kalite bağlamında değerlendirilmiş ve bazı önerilere yer verilmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KOYUNCU, İ., DOĞAN, N., GÖKDEMİR, P., KAHVECİ, M. (2016). Öğrencilerin Eğitim Bilimleri Enstitüsü Lisansüstü Programlarına Kabul Durumlarının Yordanması. Hacettepe Eğitim Araştırmaları Dergisi, Cilt: 2 - Sayı: 2, 1–1. https://ajindex.com/articles/831569

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Arıcı, H. (1997). Bilim insanı yetistirme: Lisansüstü eğitim ve sorunları - sosyal bilimler alanında. Ankara: Turkiye Bilimler Akademisi Bilimsel Toplantı Serileri 7: Bilim İnsanı Yetiştirme: Lisansüstü Eğitim. Bartelse, J., Beerkens, E. & Maassen, P. (2000). Hollanda. (Çeviren: Yasemin Karaman Kepenekçi). Kasım Karakütük (Ed.), Avrupa Asya ve Amerika’da Lisansüstü Öğretim Reformu içinde (s.203-223). Ankara:
  2. PegemA Yayınları.
  3. Bülbül, T. (2003). Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi’nde Görev Yapan Öğretim Üyelerinin Lisansüstü Öğretime Öğrenci Seçme Sürecine İlişkin Görüşleri. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 36: 166-174.
  4. Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2013). Bilimsel araştırma yöntemleri (15. Baskı). Ankara:
  5. Pegem Akademi. Çakar, Öner (1997). Bilim insanı yetiştirme: Lisansüstü eğitim ve sorunları - Fen Bilimleri alanında. Ankara:
  6. Türkiye Bilimler Akademisi. Çepni, S. (2010). Araştırma ve proje çalışmalarına giriş (5. Baskı). Trabzon: Ofset Matbaacılık. Çetin, B. (2007). What is measured with student selection interview: A conjoint analysis study. World Applied Sciences Journal 2(5), 470-475.
  7. Çıkrıkçı-Demirtaşlı, N. (2002). Lisansüstü eğitim programlarına girişte lisansüstü eğitimi giriş sınavı (LES) sonucunun ve diğer ölçütlerin kullanımına ilişkin bir tarama. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi 35(1-2), 61-70.
  8. Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik SPSS ve LISREL uygulamaları. Ankara:
  9. Pegem Akademi. Crago, M. (2003). Graduate Studies: A Practical Guide”. Canadian Association for Graduate Studies. http://www.cags.ca/documents/publications/practical_guide.pdf Erişim Tarihi: 26.02.2013.
  10. Fraenkel, J. R., and Wallen, N. E. (2006). How to design and evaluate research in education (6th ed.). New York: McGraw-Hill. Güven, İ. (2009). Almanya’da Lisansüstü Öğretimde Gelişmeler. Kasım Karakütük (Ed.), Lisansüstü Öğretim Sistemleri içinde (s.21-48). Ankara:
  11. PegemA Yayıncılık. Guo, Y. (2009). Çin’de Lisansüstü Öğretim Reformları ve Bilim İnsanları ile Mühendislerin Uluslararası Hareketliliği. (Çev: Aygülen Kayahan Karakul). Kasım Karakütük (Ed.) Avrupa Asya ve Amerika’da Lisansüstü Öğretim Reformu içinde (33-60).Ankara:
  12. PegemA Yayıncılık. Han, J., Kamber, M. and Pei, J. (2011). Data mining: Concepts and techniques (3rd ed.). Elsevier. Karasar, N. (2005). Bilimsel araştırma yöntemi. Ankara: Nobel Yayın Dağıt