Bölgesel Kalkınma Odaklı Misyon Farklılaşması ve İhtisaslaşma Projesinde Yer Alan Pilot Üniversitelerin Performanslarının IDOCRIW Tabanlı GRA Yöntemi ile Karşılaştırılması

Talip Arsu

doi:10.52791/aksarayiibd.1193307

TR EN

Bölgesel Kalkınma Odaklı Misyon Farklılaşması ve İhtisaslaşma Projesinde Yer Alan Pilot Üniversitelerin Performanslarının IDOCRIW Tabanlı GRA Yöntemi ile Karşılaştırılması

Öz

Üniversiteler, bilimsel bilginin yayılması ve mesleki becerilerin kazandırılması amacının yanında bulunduğu bölgedeki kaynakları kullanarak bölgesel kalkınmaya da katkıda bulunurlar. Bölgesel kalkınmasının ülke kalkınmasına olan etkisinin bilincinde olan Yükseköğretim Kurulu (YÖK) “Yükseköğretimde Yeni YÖK Projeleri” kapsamında 2006 yılı sonrasında kurulmuş olan yükseköğretim kurumlarına yönelik “Bölgesel Kalkınma Odaklı Misyon Farklılaşması ve İhtisaslaşması” projesini başlatmıştır. Bu proje kapsamında seçilen pilot üniversitelere bazı ayrıcalıklar sağlandığından dolayı bu çalışmanın amacı proje öncesi ve sonrası bu üniversitelerin performanslarının karşılaştırılması olarak belirlenmiştir. Lisansüstü öğrenci sayısı, önlisans ve lisans öğrenci sayısı, akademik personel sayısı, URAP Türkiye sıralaması, SCI, SSCI ve A&HCI yayın oranı ve alıntılanma oranı kriterleri kullanılarak üniversiteler değerlendirilmiştir. Değerlendirmeyi yapmak için öncelikle kriterler objektif (uzman görüşüne ihtiyaç duyulmayan) Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden IDOCRIW (Integrated Determination of Objective CRIteria Weights) ile ağırlıklandırılmıştır. Daha sonra bu ağırlıklar kullanılarak GRA (Gri İlişkisel Analiz) yöntemi ile üniversiteler sıralanmıştır. Elde edilen bulgulara göre proje öncesi (2015) en yüksek performansa sahip üniversiteler sırasıyla Uşak Üniversitesi, Aksaray Üniversitesi ve Düzce Üniversitesi, proje sonrası (2021) en yüksek performansa sahip üniversiteler sırasıyla Düzce Üniversitesi, Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi ve Bingöl Üniversitesi olarak bulunmuştur. Son olarak diğer ÇKKV yöntemleri ile 2021 sıralamaları tekrar hesaplanıp GRA yöntemiyle karşılaştırılarak yöntemin duyarlılık analizi yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Comparison of the Performances of Pilot Universities in the Regional Development-Oriented Mission Differentiation and Specialization Project with the IDOCRIW-Based GRA Method.

Abstract

Universities contribute to regional development by using the resources in their region as well as to disseminate scientific knowledge and gain professional skills. Being aware of the impact of regional development on the development of the country, the Council of Higher Education (CHE) has initiated the "Regional Development-Oriented Mission Differentiation and Specialization" project for higher education institutions established after 2006 within the scope of "New CHE Projects in Higher Education". Since some privileges are provided to the pilot universities selected within the scope of this project, the aim of this study is to compare the performances of these universities before and after the project. Universities were evaluated using the criteria of number of graduate students, number of associate and undergraduate students, number of academic staff, URAP Turkey ranking, SCI, SSCI and A&HCI publication rate and citation rate. In order to make the evaluation, first of all, the criteria were weighted with IDOCRIW (Integrated Determination of Objective CRIteria Weights), one of the objective (no need for expert opinion) Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods. Then, using these weights, universities were ranked with the GRA (Gray Relational Analysis) method. According to the findings, the universities with the highest performance before the project (2015) were found as Uşak University, Aksaray University and Düzce University, respectively, and the universities with the highest performance after the project (2021) were found as Düzce University, Burdur Mehmet Akif Ersoy University and Bingöl University, respectively. Finally, the sensitivity analysis of the method was performed by recalculating the 2021 rankings with other MCDM methods and comparing them with the GRA method.

Keywords

References

Alao, M. A., Popoola, O. M., & Ayodele, T. R. (2021). Selection of waste-to-energy technology for distributed generation using IDOCRIW-Weighted TOPSIS method: A case study of the City of Johannesburg, South Africa. Renewable Energy, 178, 162-183. https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.06.031
Alaşehir, O., Çakır, M. P., Acartürk, C., Baykal, N., ve Akbulut, U. (2014). URAP-TR: a national ranking for Turkish universities based on academic performance. Scientometrics, 101(1), 159-178. https://doi.org/10.1007/s11192-014-1333-4
Altamirano-Corro, A., & Peniche Vera, R. (2014). Measuring the institutional efficiency using dea and ahp: The case of a mexican university. Journal of applied research and technology, 12(1), 63-71. https://doi.org/10.1016/S1665-6423(14)71606-2
Ayçin, E. (2020). Çok kriterli karar verme bilgisayar uygulamalı çözümler. Nobel: Ankara.
Bal, V. (2013). Vakıf üniversitelerinde veri zarflama analizi ile etkinlik belirlenmesi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(1), 1-20.
Čereška, A., Zavadskas, E. K., Cavallaro, F., Podvezko, V., Tetsman, I., & Grinbergienė, I. (2016). Sustainable assessment of aerosol pollution decrease applying multiple attribute decision-making methods. Sustainability, 8(7), 586. https://doi.org/10.3390/su8070586
Chakraborty, S. (2022). TOPSIS and Modified TOPSIS: A comparative analysis. Decision Analytics Journal, 2, 100021. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2021.100021
Cricelli, L., Greco, M., Grimaldi, M., & Dueñas, L. P. L. (2018). Intellectual capital and university performance in emerging countries: Evidence from Colombian public universities. Journal of Intellectual Capital, 19(1), 71-95. https://doi.org/10.1108/JIC-02-2017-0037

Daraio, C., Bonaccorsi, A., & Simar, L. (2015). Rankings and university performance: A conditional multidimensional approach. European journal of operational research, 244(3), 918-930. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.02.005
De La Torre, E. M., Agasisti, T., & Perez-Esparrells, C. (2017). The relevance of knowledge transfer for universities’ efficiency scores: an empirical approximation on the Spanish public higher education system. Research Evaluation, 26(3), 211-229. https://doi.org/10.1093/reseval/rvx022
Deng, J. L. (1982). Control problems of grey systems. Systems & Control Letters, 1(5), 288-294.
Ding, T., Yang, J., Wu, H., Wen, Y., Tan, C., & Liang, L. (2020). Research performance evaluation of Chinese university: a non-homogeneous network DEA approach. Journal of Management Science and Engineerin,.6(4), 467-481. https://doi.org/10.1016/j.jmse.2020.10.003
Ecer, F. ve Günay, F. (2015). Borsa İstanbul’da işlem gören turizm şirketlerinin finansal performanslarının gri ilişkisel analiz yöntemiyle ölçülmesi. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 25(1), 35-48. https://doi.org/10.17123/atad.vol25iss195016
Er, F., ve Yıldız, E. (2018). An Investigation of Turkey's Entrepreneurial and Innovative University Index for 2016 and 2017 via ORESTE and Factor Analysis. Alphanumeric Journal, 6(2), 293-310. http://dx.doi.org/10.17093/alphanumeric.431034
Erol, I., & Ferrell Jr, W. G. (2009). Integrated Approach for Reorganizing Purchasing: Theory and A Case Analysis on A Turkish Company. Computers & Industrial Engineering, 56(4), 1192-1204. https://doi.org/10.1016/j.cie.2008.07.011
Gnaldi, M., & Ranalli, M. G. (2016). Measuring university performance by means of composite indicators: A robustness analysis of the composite measure used for the benchmark of Italian universities. Social Indicators Research, 129(2), 659-675. https://doi.org/10.1007/s11205-015-1116-1
Halkos, G., Tzeremes, N., & Kourtzidis, S. A. (2010). A DEA approach for measuring university departments’ efficiency, MPRA Paper No. 24029
Hung Do, Q., & Chen, J. F. (2014). A hybrid fuzzy AHP-DEA approach for assessing university performance. WSEAS transactions on business and economics, 11(1), 386-397.
Kırhasanoğlu, Ş., ve Özdemir, M. (2022). BIST’te işlem gören futbol kulüplerinin covıd-19 dönemi finansal performanslarının IDOCRIW temelli analizi. Enderun, 6(1), 44-65.
Kuo, Y., Yang, T., & Huang, G. W. (2008). The use of grey relational analysis in solving multiple attribute decision-making problems. Computers & industrial engineering, 55(1), 80-93. https://doi.org/10.1016/j.cie.2007.12.002
Luo, Y., Zhang, X., Qin, Y., Yang, Z., & Liang, Y. (2021). Tourism attraction selection with sentiment analysis of online reviews based on probabilistic linguistic term sets and the IDOCRIW-COCOSO model. International Journal of Fuzzy Systems, 23(1), 295-308. https://doi.org/10.1007/s40815-020-00969-9
Oğuz, S. (2022). Türkiye’deki Girişimci ve Yenilikçi Üniversitelerin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Kastamonu Eğitim Dergisi, 30(2), 353-361. https://doi.org/10.24106/kefdergi.799505
Oruç, K. O., Güngör, İ., ve Demiral, M. F. (2009). Üniversitelerin etkinlik ölçümünde bulanık veri zarflama analizi uygulaması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (22), 279-294.
Ömürbek, N., ve Karataş, T. (2018). Girişimci ve yenilikçi üniversitelerin performanslarının çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(24), 176-198. https://doi.org/10.20875/makusobed.414685
Özbaşı, D., ve Uslu, B. (2018). Türk üniversiteleri sıralama göstergelerinin ağırlıklandırılması: University ranking by academic performance (URAP) Türkiye genel sıralaması örneği. Üniversite Araştırmaları Dergisi, 1(2), 62-70. https://doi.org/10.32329/uad.414967
Özbek, A., ve Demirkol, İ. (2018). Lojistik sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin SWARA ve GİA yöntemleri ile analizi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 71-86.
Özdağoğlu, A., Yakut, E., ve Bahar, S. (2017). Machine Selection in A Dairy Product Company with Entropy and SAW Methods Integration. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 341-359. https://doi.org/10.24988/deuiibf.2017321605
Pala, O. (2021). BIST turizm endeksinde yer alan firmaların CILOS ve MAIRCA tabanlı finansal performans analizi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 21(2), 163-185. https://doi.org/10.11616/basbed.vi.901120
Parlar, G., ve Palanci, O. (2020). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile dünya üniversitelerinin performanslarının değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11(26), 203-227. https://doi.org/10.21076/vizyoner.657718
Saygın Karagöz, Ö., Deveci Kocakoç, İ., ve Kocakoç Üçdoğruk, Ş. (2020). Girişimcilik ve yenilikçilik faaliyetleri odağında Türkiye’deki üniversitelerin etkinlik analizi. İzmir İktisat Dergisi, 35(4), 713-723. https://doi.org/10.24988/ije.202035404
Wang, T. C., & Lee, H. D. (2009). Developing A Fuzzy TOPSIS Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.11.035
Yiğit, T. (2019). Vakıf yükseköğretim kurumlarının akademik üretkenliklerine yönelik analitik bir çalışma. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, (2), 287-305. https://doi.org/10.5961/jhes.2019.331
Yükseköğretim Kurulu [YÖK] (2022). Yükseköğretimde İhtisaslaşma ve Misyon Farklılaşmasi Bölgesel Kalkınma Odaklı Üniversiteler. 23.08.2022 tarihinde https://www.yok.gov.tr/Documents/Yayinlar/Yayinlarimiz/2020/bolgesel_kalkinma_odakli_universiteler.pdf adresinden erişilmiştir.
Yükseköğretim Kalite Kurulu [YÖKAK] (2022). Kurum gösterge raporları. 12.07.2022 tarihinde https://yokak.gov.tr/raporlar/kurum-gosterge-raporlari adresinden erişilmiştir.
Zangoueinezhad, A., & Moshabaki, A. (2011). Measuring university performance using a knowledge‐based balanced scorecard. International Journal of Productivity and Performance Management, 60(8), 824-843. https://doi.org/10.1108/17410401111182215
Zavadskas, E. K., & Podvezko, V. (2016). Integrated determination of objective criteria weights in MCDM. International Journal of Information Technology & Decision Making, 15(02), 267-283. https://doi.org/10.1142/S0219622016500036
Zeng, G., Jiang, R., Huang, G., Xu, M., & Li, J. (2007). Optimization of wastewater treatment alternative selection by hierarchy grey relational analysis. Journal of environmental management, 82(2), 250-259. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2005.12.024

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

-

Journal Section

Research Article

Authors

Talip Arsu ^*
0000-0002-2580-166X
Türkiye

Publication Date

March 28, 2023

Submission Date

October 22, 2022

Acceptance Date

December 16, 2022

Published in Issue

Year 2023 Volume: 15 Number: 1

DOI

https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1193307

IZ

https://izlik.org/JA59TS83DU

Cite

RIS / Bibtex

APA

Arsu, T. (2023). Bölgesel Kalkınma Odaklı Misyon Farklılaşması ve İhtisaslaşma Projesinde Yer Alan Pilot Üniversitelerin Performanslarının IDOCRIW Tabanlı GRA Yöntemi ile Karşılaştırılması. Aksaray Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(1), 1-12. https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1193307

Bölgesel Kalkınma Odaklı Misyon Farklılaşması ve İhtisaslaşma Projesinde Yer Alan Pilot Üniversitelerin Performanslarının IDOCRIW Tabanlı GRA Yöntemi ile Karşılaştırılması

Bölgesel Kalkınma Odaklı Misyon Farklılaşması ve İhtisaslaşma Projesinde Yer Alan Pilot Üniversitelerin Performanslarının IDOCRIW Tabanlı GRA Yöntemi ile Karşılaştırılması

Öz

Anahtar Kelimeler

Comparison of the Performances of Pilot Universities in the Regional Development-Oriented Mission Differentiation and Specialization Project with the IDOCRIW-Based GRA Method.

Abstract

Keywords

References

Details

Primary Language

Subjects

Journal Section

Authors

Publication Date

Submission Date

Acceptance Date

Published in Issue

DOI

IZ

Cite

Cited By

Batı Asya Ülkelerinde Yaşam Kalitesi: IDOCRIW-MARA Metoduyla İncelenen Değişkenler ve Elde Edilen Bulgular

Bölgesel kalkınmada yeni yaklaşım: Yükseköğretimde bölgesel kalkınma odaklı misyon farklılaşması ve ihtisaslaşma projesi

Gelir Çeşitliliği ve Kredi Kullanımının Performansa Etkisi: Türk Aracı Kurumları Üzerine Kantitatif Bir Yaklaşım