İyi ve zayıf problem çözücü nasıl belirlenir? Z-MABAC metoduyla bir uygulama
How to identify good and poor problem solvers? An application using the Z-MABAC method
- Tez No: 978288
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MESUT ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bayburt Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma çok kriterli karar verme yöntemlerinden klasik MABAC ve Z-MABAC yöntemlerini kullanarak iyi ve zayıf problem çözücüleri belirleyebilmek amacıyla yapılmıştır. Çalışmada nitel araştırma desenlerinden çoklu durum çalışması kullanılmıştır. Bu araştırma süreci hazırlık aşaması, uygulama aşaması ve değerlendirme aşaması olmak üzere üç aşamadan oluşmaktadır. Hazırlık aşamasında ilk olarak alanyazın taraması yapılarak iyi ve zayıf problem çözücüyü ayırt edebilecek kriterler ve bu kriterlere bağlı alt kriterler belirlenmiştir. Bu kapsamda bilişsel, duyuşsal ve çevresel olarak üç farklı kriter tespit edilmiştir. Bilişsel alan için problem çözme başarı testi, matematik başarısı ve üstbiliş alt kriterleri; duyuşsal alan için matematik tutumu, matematik kaygısı ve matematik öz yeterlik algısı alt kriterleri; çevresel alan için öğretmen görüş formu, ebeveyn görüş formu ve akran görüş formu alt kriterleri ele alınmıştır. Ardından SCOPUS veri tabanında tarama yapılarak karar vericiler belirlenmiştir. Çalışmada matematik eğitimi alanında uzman dört karar verici yer almıştır. Kriter ve karar vericiler belirlendikten sonra alternatifler seçilmiştir. Alternatif olarak Türkiye'nin kuzeydoğusundaki bir ilin ortaokulunun 8. sınıfında öğrenim gören yedi öğrenci çalışmaya dahil edilmiştir. Uygulama aşamasında klasik MABAC ve Z-MABAC yöntemleri kullanılarak alternatiflerin sıralaması yapılmıştır. Değerlendirme aşamasında klasik MABAC ve Z-MABAC yöntemlerinden ulaşılan sonuçlar karşılaştırılmıştır. Çalışmada ulaşılan sonuçlar klasik MABAC ve Z-MABAC yöntemleri kullanılarak yapılan karşılaştırmanın farklı alternatifleri ön plana çıkardığını göstermiştir. Klasik MABAC'ta alternatiflerin sıralama puanları birbirine çok yakın olup, Z-MABAC'ta alternatiflerin birbirinden uzaklaştığı ve alternatiflerin birbirinden daha fazla ayırt edilebildiği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
This study was conducted to identify good and poor problem solvers using the classical MABAC and Z-MABAC methods, which are multi-criteria decision-making methods. A multiple case study, a qualitative research design, was used in the study. This research process consisted of three phases: preparation, implementation, and evaluation. During the preparation phase, the literature was first reviewed to identify criteria and sub-criteria related to these criteria that could distinguish good and poor problem solvers. Three different criteria were identified: cognitive, affective, and environmental. The cognitive domain included a problem-solving achievement test, mathematics achievement, and metacognition sub-criteria; the affective domain included mathematics attitude, mathematics anxiety, and perception of mathematics self-efficacy sub-criteria; and the environmental domain included a teacher opinion form, a parent opinion form, and a peer opinion form. The SCOPUS database was then searched to identify decision-makers. Four decision-makers, experts in mathematics education, participated in the study. After determining the criteria and decision-makers, alternatives were selected. As an alternative, seven 8th-grade students from a middle school in a province in northeastern Turkey were included in the study. During the implementation phase, the alternatives were ranked using the classical MABAC and Z-MABAC methods. During the evaluation phase, the results obtained from the classical MABAC and Z-MABAC methods were compared. The study results showed that the comparison using the classical MABAC and Z-MABAC methods highlighted different alternatives. While the ranking scores of the alternatives were very close in the classical MABAC, they were found to diverge and be more distinguishable in the Z-MABAC method.
Benzer Tezler
- Transfer fiyat sistemi ve transfer fiyatlarının doğrusal proglamlama metodu kullanılarak belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
SELİM PAZARÇEVİREN
- Bayes tümleştirme teknikleri kullanılarak yüzey kurma ve ayrıt sezme
Visual surface recontruction and boundary detection using bayesian integration
BİLGE GÜNSEL
Doktora
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERDAL PANAYIRCI
- Investigation of stormwater collection system problems in Istanbul
İstanbul'da yağmur suyu toplama sistemlerindeki sorunların incelenmesi
ZEYNEP BERİL UYGUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL DURANYILDIZ
- Giyilebilir teknoloji girişimlerinin ürün geliştirme süreçlerinde endüstriyel tasarımın yeri: Türkiye'deki teknoloji geliştirme bölgeleri üzerine bir araştırma
The importance of design in the product development process of wearable technology start-ups: a research on technology development zones in Turkey
İFFET PALA ERCAN
Doktora
Türkçe
2020
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEBNEM TİMUR ÖĞÜT
- Yaban hayatı-insan çatışmasının çözümü: yaban hayatı-insan çatışması yönetim planları küresel değerlendirmesi
Resolving human-wildlife conflicts: A global review of human-wildlife conflict management plans
UMUT ÖZGÖKALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyolojiAnkara ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜN EMRE CAN