Yükseköğretim kalite süreçlerinde yapay zeka yöntemleri ile kurum olgunluk düzeyinin değerlendirilmesine yönelik bir model önerisi
A model proposal for assessment of institution maturity level using artificial intelligence methods in higher education quality processes
- Tez No: 987979
- Danışmanlar: PROF. DR. ADNAN KALKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Management Information Systems, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yükseköğretim Kalite Kurulu (YÖKAK) üniversitelerin kalite olgunluk düzeylerini, Kurum İç Değerlendirme Raporu (KİDR)'da yer alan Dereceli Değerlendirme Anahtarı (DDA) kullanarak belirlemektedir. Ancak yapılan çalışmalar, üniversitelerin DDA düzeylerini belirleme süreçlerinde tutarsızlıklar yaşandığını, iç ve dış değerlendirme puanları arasında farklar oluştuğunu ve nesnelliğin tam anlamıyla sağlanamadığını göstermektedir. Bu tez çalışmasında, yükseköğretim kurumlarında kalite güvence süreçlerinin değerlendirilmesine yönelik yapay zekâ destekli bir uygulama modeli önerilmiştir. Araştırmanın temel amacı KİDR metinlerinin doğal dil işleme (NLP) yöntemiyle analiz edilerek, kurumların kalite olgunluk düzeylerinin nesnel biçimde sınıflandırılmasını sağlamaktır. Araştırma, YÖKAK DDA yapısı temel alınarak liderlik-yönetişim, eğitim-öğretim, araştırma-geliştirme ve toplumsal katkı olmak üzere dört ana alanda oluşturulan veri setleriyle yürütülmüştür. Bu veri setleri, akreditasyon sahibi 103 üniversitenin iç değerlendirme raporlarından cümle düzeyinde derlenmiş ve beş olgunluk düzeyine göre etiketlenmiştir. Çalışmada hem makine öğrenmesi algoritmaları (Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Rastgele Orman, XGBoost) hem de derin öğrenme modelleri (BERTurk, Electra_TR, RoBERTa, TURQUA, XLM-R DistilRoBERTa) kullanılarak sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır. Veri ön işleme ve modelleme süreçleri, Google Colab Pro+ ortamında Python tabanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, modellerin %80,58–%93,63 arasında doğruluk sergilediğini ve derin öğrenme modellerinin genel olarak daha yüksek performans elde ettiğini göstermektedir. Araştırmanın uygulama aşamasında, model çıktılarının görselleştirilmesi için web tabanlı bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem, kullanıcıların metin girişi yaparak olgunluk düzeyi tahminlerini anlık olarak görüntüleyebilmesini sağlamaktadır. Sonuç olarak, bu tez çalışması, yükseköğretim kurumlarında kalite güvence süreçlerinin dijital dönüşümüne katkı sağlayan, metin temelli veri analizi ve yapay zekâ yöntemlerini birleştiren yenilikçi bir model ortaya koymaktadır. Geliştirilen sistem, iç değerlendirme raporlarının nesnel biçimde analiz edilmesini kolaylaştırmakta ve kalite yönetimi birimlerine karar destek aracı olarak kullanılabilecek bir altyapı sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
The Higher Education Quality Council (YÖKAK) determines universities' quality maturity levels using the Rubric Assessment Key (RUB) included in the Institutional Internal Evaluation Report (KIDR). However, studies have shown that there are inconsistencies in the processes of determining universities' RRA levels, discrepancies between internal and external evaluation scores, and complete objectivity is not achieved. This thesis proposes an artificial intelligence-supported application model for evaluating quality assurance processes in higher education institutions. The primary objective of the research is to objectively classify institutions' quality maturity levels by analyzing texts in the KIDR using natural language processing (NLP). The research was conducted using datasets generated from four main areas: leadership and governance, education and training, research and development, and social contribution, based on the YÖKAK DDA structure. These datasets were compiled at the sentence level from the internal evaluation reports of 103 accredited universities and labeled according to five maturity levels. In this study, classification performances were compared using both machine learning algorithms (Naive Bayes, Logistic Regression, Support Vector Machines, Random Forest, XGBoost) and deep learning models (BERTurk, Electra_TR, RoBERTa, TURQUA, XLM-R DistilRoBERTa). Data preprocessing and modeling were performed in the Google Colab Pro+ environment using Python. The results show that the models exhibited accuracy between 80.58% and 93.63%, with deep learning models generally achieving higher performance. During the implementation phase of the research, a web-based decision support system was developed to visualize model outputs. This system allows users to instantly view maturity level estimates by entering text. In conclusion, this thesis presents an innovative model that combines text-based data analysis and artificial intelligence methods, contributing to the digital transformation of quality assurance processes in higher education institutions. The developed system facilitates the objective analysis of internal evaluation reports and provides an infrastructure that can be used as a decision support tool for quality management units.
Benzer Tezler
- Akreditasyon sürecinde görev yapan eğitim fakültesi öğretim elemanlarının görüşleri: Bir vakıf üniversitesi örneği
Opinions of the Faculty of education faculty staff working in the accreditation process: A foundation university example
TOLGA MAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve Öğretimİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAMİL ARİF KIRKIÇ
- Türk, Avrupa ve Amerika yükseköğretim sistemlerinde uygulanan kurumsal değerlendirme süreçlerinin değerlendirilmesi
Evaluation of the institutional evaluation processes in Turkish, European and American higher education systems
BURCU ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURDAN KALAYCI ATAY
- Üniversitelerdeki öğrenci işleri hizmet kalitesinin akademisyenlerin bakış açısından değerlendirilmesi: Devlet ve vakıf üniversiteleri karşılaştırması
Evaluation of the quality of services for student affairs in universities from academic's perspectives: A comparison of state and foundation universities
NİLGÜN DENİZ KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeİstanbul Gedik Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ERKASAP
- Yükseköğretim kurumlarında görev yapan idari personelin stratejik yönetim çerçevesinde uygulanan toplam kalite yönetimi uygulamalarının demografik değişkenlere göre incelenmesi
Investigation of total quality management practices applied within the framework of strategic management of administrative personnel working in higher education institutions, according to demographic variables
UĞUR ÇEVİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Kamu YönetimiKütahya Dumlupınar ÜniversitesiKamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERAY ACAR
- Yükseköğretimde kalite güvencesi bağlamında öğretme-öğrenme süreçlerinin incelenmesi ve öğretim elemanlarına yönelik bir eğitici eğitimi programı geliştirilmesi
Investigation of teaching-learning processes in the context of quality assurance in higher education and developing an educator training program for academicians
MUTLU UYGUR
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimMersin ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞBA YELKEN