Giriş kriterleri adayların seçiminde temel belirleyicilerdir. Kriterlerin uygun olup olmadığı çok sayıda araştırmaya konu olmakla birlikte, henüz ne başarının ne olduğu konusunda, ne de giriş kriterlerinin neler olması gerektiği konusunda bir mutabakat vardır. Yüksek lisans eğitimine giriş kriteri olarak standartlaştırılmış sınavlar bir diğer deyişle GRE (“Graduate Record Examinations”), GMAT (“Graduate Management Admission Test”) ve Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı (ALES) gibi genel sınavlar tüm dünyada uzunca bir zamandır üniversiteler tarafından uygulanmaktadır. Üniversiteler, bu sınavlardan alınan puanlara ek olarak çeşitli yöntemler kullanarak öğrenci seçmektedirler. Mülakatlar, lisans mezuniyet puanları ve referans mektupları gibi çeşitli kriterler bunlara örnek olarak verilebilir.

Dünyada, standartlaştırılmış ‘GRE' ve ‘GMAT' gibi (ALES muadili) sınavların başarı ile pozitif ilişkili olduğunu bulgulayanlar çoğunluktadır (Kuncel et al., 2001; Kuncel et al., 2007; Kuncel & Hezlett, 2007; Morrison & Morrison, 1996). Gerçekten de çeşitli yıllarda yapılan bu meta-analizler ilişkinin pozitif yönlü olduğunu, fakat ilişki düzeyinin genel olarak çok yüksek olmadığını göstermektedir. Diğer yandan, bu ilişkiyi şüpheli bulanlar veya tersine ilişki bulanlar da bulunmaktadır (Fairtest, 2014; Hagedorn & Nora, 1996; Hancock, 1999).

Meta-analizlere konu olan araştırmalarda ‘başarı' değişkeni olarak çeşitli kriterler kullanılmıştır. Bunlardan en çok kullanılanları, yüksek lisans genel not ortalaması, birinci yıl yüksek lisans not ortalaması, mezun olma durumu, yeterlilik sınavı, atıf alma, araştırma verimliliği ve lisanslama sınavlarıdır (Kuncel & Hezlett, 2007: 1080). Bu araştırmaların bulgularına bakıldığında, gerek ‘GRE' ve ‘GMAT' gibi genel sınavların gerekse lisans ortalama puanının başarı değişkenini açıklamada, başarı değişkeninin ne olarak belirlendiğine göre farklılık içermektedir. Bu araştırmalarda, genel sınavların lisans ortalama puanına göre başarıyı daha yüksek düzeyde pozitif etkilediğine şahit olunmakta ve başarı değişkeninin yüksek lisans not ortalaması olduğunda bu etkinin daha kuvvetli olduğu görülmektedir. Oysa başarı değişkeni mezun olma durumu, araştırma verimliliği, atıf alma, tamamlama süresi olarak belirlendiğinde bu etkinin düzeyi zayıflamaktadır (Kuncel et al., 2001, Kuncel et al., 2007). Diğer yandan, yüksek lisans not ortalamasını açıklamada, lisans ortalama puanının genel sınavlara oranla çok daha yüksek bir etki yaptığını bulgulayan araştırmalar olduğu gibi (Yang & Lu, 2001) lisans ortalama puanının, yaş ve cinsiyet gibi kişisel değişkenlere oranla başarıyı daha iyi açıkladığı yönünde bulgular da literatürde yer almaktadır (Sulaiman & Mohezar, 2006). Literatürde ayrıca, standart sınavların başarı üzerindeki etkisi konusunda, sınavların başarıyı belirli düzeyde açıkladığı fakat bunun sınavdan alınan puan dilimlerine göre önemli farklar içerdiği de vurgulanmaktadır (Wright & Palmer, 1994).

Standart sınavları başarı için uygun bulmayanlar ise öncelikle herkese aynı soruların sorulmasını adil bulmamaktadırlar (Fairtest, 2014). Hancock (1999)'un cinsiyete dayalı analiz bulgularına göre, kadınlar yüksek lisanstan mezun olma bakımından erkeklere oranla daha yüksek bir ortalamaya sahipken, erkekler kadınlara oranla ‘GMAT'da belirgin bir şekilde daha yüksek puan almaktadırlar. Standart sınavlar, bu tip itirazlara konu olsa da ve az sayıdaki araştırmada aleyhine bulgular ortaya çıksa da dünyada yaygın bir şekilde uygulanmakta ve başarı için genel anlamda uygun bulunmaktadır. Bununla birlikte, standartlaştırılamayan ve öğrenci motivasyonunun ölçülebildiği kriterlerden vazgeçilmemesi gerektiği yönünde vurgular ihmal edilmemektedir (Kuncel & Hezlett, 2007: 1081). Ayrıca, Hagedorn ve Nora (1996)'nın iddia ettiği gibi, başarı değişkenini mezun olma, akademik hayata entegrasyon ve mesleki gelişim gibi unsurların belirlediği kabul edildiğinde, standart sınavların başarı üzerinde etkisinin bulunmadığı anlaşılmaktadır.

Türkiye'de yapılan araştırmalarda ise standartlaşmış sınavların uygunluğu ve başarıyla ilişkisi daha belirsizdir. Başarı değişkenlerinden ‘birinci yıl yüksek lisans not ortalaması' kriterini kullanan Örnek (2002) ve Tokat (2004), başarı ile ‘ALES' (eski adıyla ‘LES') puanı arasında genel olarak anlamlı bir ilişki ortaya koyamamıştır. Tokat (2004) mülakat puanının başarı için anlamlı bir açıklayıcı olduğunu bulgularken, Koğar ve Sayın (2014) ‘ALES' puanının yüksek lisans giriş kriterleri içindeki belirleyiciliğinin beklendiği kadar yüksek olmadığını ve mülakat puanının beklenenden çok daha yüksek bir şekilde belirleyici olduğunu tespit etmişlerdir. Karakütük ve ark. (2008: 42-53)'nın yaptığı araştırmaya göre enstitü yöneticileri, lisansüstü eğitim için ‘ALES' ve diğer giriş kriterlerinin amaca uygun olduğunu ifade etmişlerdir. Dilci (2009)'nin yaptığı tez çalışması ise, Türkiye özelinde lisansüstü eğitimde pek çok sorun alanı tespit etmiştir. Bunlardan birisi, yüksek lisans eğitimiyle ‘ALES'in içerik olarak uyumlu olmadığı yönünde genel bir algının bulunmasıdır.

Bu araştırmanın amacı, yüksek lisans giriş kriterleri ile yüksek lisans başarısı arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarmaktır. Araştırmada iki önemli analiz yapılmıştır. Birincisinde, daha önce yapılmış olan araştırmalarda olduğu gibi burada da başarı değişkeni olarak ‘birinci yıl yüksek lisans not ortalaması' kullanılmıştır. İkincisinde ise, başarı değişkeni olarak, Türkiye'de daha önce denenmemiş bir yöntemle “mezun olma durumu” kullanılmıştır. ¹ Birincisinde çoklu doğrusal regresyon analizinden, ikincisinde lojistik regresyon analizinden yararlanılmıştır. Araştırmanın hem temel sınırlılığı hem de diğer araştırmalardan farkı bu anlamda ortaya çıkmaktadır. Nitekim başarı değişkeni sayılan diğer olası ‘başarı' değişkenleri ihmal edilerek belirlenmiştir. Aynı durum, başarıyı etkilemesi beklenebilecek diğer değişkenlerin ihmal edilmesinde de ortaya çıkmaktadır. Zira bu araştırmada, öğrencilerin başarısını belirleme potansiyeli olan öznel koşullar ihmal edilmektedir (mesela mesleği, cinsiyeti, ekonomik durumu vb.). Araştırma bağlamında, başarıyla ilişkisi tespit edilmeye çalışılan değişkenler sadece giriş kriterleridir. ‘Yöntem' başlığında araştırmanın nasıl gerçekleştirildiğine ve hangi analiz yöntemlerinin kullanıldığına ayrıntılı bir şekilde yeniden temas edilecektir. Şimdi genel olarak Türkiye'de ve özel olarak İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü'nde hangi giriş kriterlerinin kullanıldığı ve kriterlerin ağırlıkları hakkında bilgi verilecektir.

İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü'nde Yüksek Lisans Giriş Kriterleri
Türkiye'de pek çok genel sınav yapılmaktadır. Lisansüstü eğitimle ilgili olarak bunlardan birisi Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitime Giriş Sınavı (ALES), bir diğeri Yabancı Dil Bilgisi Seviye Tespit Sınavı (YDS)'dır.² Bu sınavların lisansüstü eğitim ve akademik personel seçiminde temel kriterler olarak ele alındığı ve bunun Yükseköğretim Kurulu tarafından ve 2547 sayılı kanunca zorunlu tutulduğu bilinmektedir (Yükseköğretim Kurulu, Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği; 2547 Sayılı Kanunun ilgili maddeleri). Araştırma kısmına geçilmeden önce, araştırmanın yapıldığı İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü ve burada yürütülen tezli yüksek lisans programlarına nasıl öğrenci alındığı ve öğrencilerin nasıl bir süreçten geçerek mezun olduklarının bilinmesi gerekmektedir.

Üniversitelerarası Kurul Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği, yüksek lisansa kabul kriteri olarak sadece ALES puanını zorunlu kılmış, diğer kriterleri üniversitelerin tercihlerine bırakmıştır. Kurul, ALES puanı için ilgili bölümden en az 55 almayı ve diğer kriterlerle birlikte yapılan değerlendirmede, ağırlığının en az %50 olmasını şart koşmuştur (Yükseköğretim Kurulu, Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği, 1996).

İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Tablo 1'de ayrıntılarıyla görüleceği üzere, ALES puanı için Üniversitelerarası Kurul'un belirlediği şartlarla öğrenci alırken, yabancı dil puanının en az 50 olması koşulunu getirmiş, lisans ortalaması ve mülakat puanı için ise asgari puan belirlememiş, fakat genel ortalamanın en az 65 olması gerektiğini şart koşmuştur (İstanbul Üniversitesi Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği 2012).

Büyütmek İçin Tıklayın

Tablo 1: 2007-2008 Öğretim Yılı Giriş Kriterlerinin Asgari ve Ağırlıklı Puanları

İ.Ü. Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği'nde, tezli yüksek lisansın birinci yılı ders aşamasıyla, ikinci yılı da tez aşamasıyla geçmesi ve toplam sürenin iki yıl olması öngörülmüştür. Fakat aynı yönetmelikte, ek süre talep edilmesi de öngörülmüş, iki yılda mezun olamayan öğrenciler için talep edilmesi halinde 1 yıllık ek süre verilmesi uygun görülmüştür. Fakat tez aşamasına geçen öğrencilerin büyük bir bölümü, tezlerini, ek sürenin bitimi olan 30 Eylül tarihinde veya ona yakın bir tarihte enstitüye teslim etmektedirler. Böylece, tezin enstitü tarafından incelenmesi ve onaylanması, jüri atanması, savunma sınavının yapılması süreçleri kendiliğinden dördüncü yıla sarkmaktadır. Öğrencinin, tez savunma sınavından ‘düzeltme' alması ise sürecin daha da fazla uzamasına neden olmaktadır. Böylece en fazla üç yıl olarak öngörülmüş olan süre dört yıla uzamaktadır.

Araştırma verilerinden giriş kriterlerine dair olanlar, ilgili yıla ait enstitü kazananlar listesinden (bu liste herhangi bir programı kazanan yedek adayların durumu dikkate alınarak güncellenmiştir); başarı durumuna ait olanlar ise, Enstitü Öğrenci Otomasyon Sistemi'nden (UNİPA) elde edilmiştir. Elde edilen veriler, SPSS programına kaydedilmiş ve analiz bu program vasıtasıyla yapılmıştır.

Verilerin analizinde, üç aşamalı bir süreç izlenmiştir. Öncelikle, öğrencilerin giriş kriterlerinden almış oldukları puanlar, derslere başlama, dersleri ve tezi bitirme ve mezun olma durumları incelenmiştir. Öğrencilerin hangi oranda derslere başladıkları ve hangi oranda mezun oldukları gibi verilerin bilinmesi, araştırmanın bütününden elde edilen bulguların analizinde önemli olacaktır.

İkinci aşamada, giriş kriterlerinin yüksek lisans not ortalaması üzerindeki etkisi incelenmiştir. Bu amaç doğrultusunda, çoklu doğrusal regresyon analizinden yararlanılmıştır. Yüksek lisans not ortalaması bir başarı göstergesi olmakla birlikte, bu araştırmada başarı değişkeni olarak öncelikle mezun olma durumu belirlenmiştir. Bu doğrultuda, üçüncü aşamada, bir diğer deyişle araştırmanın esas amacı doğrultusunda, yani başarı – giriş kriterleri arasındaki ilişkiyi ölçmek için, lojistik regresyon analizinden yararlanılmıştır. Regresyon analizi, en güçlü analiz tekniklerinden birisidir. Fakat bu teknik, bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda uygun olmayabilir (Altunışık et al., 2010:247). Böyle durumlarda, uygulanması gereken teknik, regresyon analizinin bir türü olan lojistik regresyon analizidir. Analizde, bağımlı değişken olarak mezun olma durumu (başarı), bağımsız değişkenler olarak ise giriş kriterleri dikkate alınmıştır.

Derslerini tamamlayıp tez aşamasına geçen 473 öğrenciden 213'ü tezini başarıyla tamamlayabilmiştir. 213 öğrencinin 89'u erkek, 124'ü kadın öğrencilerden oluşmaktadır. Tez aşamasına geçen 473 öğrenci içinde, toplam başarı oranı %45 iken, erkeklerdeki başarı oranı %40.5, kadınlardaki başarı oranı %49 olarak tespit edilmiştir. Ders aşamasına geçen 598 öğrenci için başarı oranı %35.6 iken, herhangi bir tezli yüksek lisans programını kazanan ve bilimsel hazırlık programına tabi olmayan toplam 725 öğrenci için başarı oranı %29.4 olarak bulgulanmıştır. Bu oranlar cinsiyete göre farklılık içermiştir. Nitekim herhangi bir tezli yüksek lisans programını kazanan 385 erkek öğrencinin 89'u yani %23.1'i mezun olmayı başarırken, 340 kadın öğrencinin 124'ü yani %36.5'i mezun olmayı başarabilmiştir.

Tablo 2'de, tezli yüksek lisansa giriş kriterleri ve yüksek lisans not ortalamasının en yüksek, en düşük, ortalama ve standart sapma puanları verilmiştir. Yabancı dil puanının görece düşük (70,75) bir ortalamaya sahip olduğu ve diğer puan türlerinin birbirine yakın olduğu; mülakat puanının (18.90) ve yabancı dil puanının (13.42) görece yüksek bir standart sapma değerine sahip olduğu görülmektedir.

Büyütmek İçin Tıklayın

Tablo 2: Giriş Kriterleri ve Yüksek Lisans Not Ortalamasının Ortalama ve Standart Sapma Değerleri

Tablo 3'te giriş kriterleri arasındaki Pearson korelasyon analizi bulguları yer almaktadır. Giriş kriterlerinin kendi içindeki korelasyon katsayılarına bakıldığında, ALES ve yabancı dil puanı arasında pozitif yönlü p< .01 düzeyinde anlamlı ve zayıf bir ilişki (r: .159), ‘ALES' ve mülakat puanı arasında negatif yönlü p < .01 düzeyinde anlamlı ve zayıf bir ilişki (r: -.167) ve yabancı dil ve mülakat puanı arasında negatif yönlü p < .05 düzeyinde anlamlı ve çok zayıf bir ilişki (r: -.081) bulgulanmıştır.

Büyütmek İçin Tıklayın

Tablo 3: Giriş Kriterleri Arasındaki Pearson Korelasyon Analizi

Tablo 4, Tablo 5 ve Tablo 6'da yüksek lisans not ortalaması ile giriş kriterleri arasında kurulan çoklu doğrusal regresyon analizi bulguları yer almaktadır. Bağımlı değişkenin yüksek lisans not ortalaması ve bağımsız değişkenlerin giriş kriterleri olduğu bu analiz sonrasında, Tablo 4'te görüleceği üzere modelin düşük bir açıklama gücüne sahip olduğu (R2: .091) görülmektedir.

Büyütmek İçin Tıklayın

Tablo 4: Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi Model Özeti

Büyütmek İçin Tıklayın

Tablo 5: Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi ANOVA Testi

Büyütmek İçin Tıklayın

Tablo 6: Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi Katsayıları

Öte yandan kurulan model, Tablo 5'teki ANOVA testi sonuçlarından da görüleceği üzere, istatistiksel olarak anlamlı düzeydedir (F: 11.646; p= .000).

Tablo 6'da yüksek lisans ders aşamasında ortaya çıkan başarı için önemli bir gösterge olabilecek olan yüksek lisans not ortalaması bağımlı değişkeni ile giriş kriterleri arasında çoklu doğrusal regresyon analizi katsayıları yer almaktadır. Modelde ‘ALES' ve yabancı dil puanının anlamlı olmadığı görülürken, lisans ortalaması ve mülakat puanının p<.01 düzeyinde anlamlı birer açıklayıcı (β_Mülakat:.257; β_{Lisans Ort.:}.145) oldukları görülmektedir. Modele göre, lisans ortalamasının 1 birimlik artışı, yüksek lisans not ortalamasının .557 birim artmasını sağlarken; mülakat puanının 1 birimlik artışı, yüksek lisans not ortalamasının .661 birim artmasını sağlamaktadır. Ancak bu araştırmada, yüksek lisans not ortalamasının başarı için önemli bir gösterge olduğu kabul edilmekle birlikte, asıl başarının mezun olma durumu olduğu kabul edilmektedir. Nitekim yüksek lisans not ortalaması, sadece ders aşamasının bir çıktısıdır.

Araştırmanın temel amacı, başarı ile giriş kriterleri arasındaki ilişkiyi bulgulamak olduğu ve esas başarı değişkeninin mezun olma durumu olduğu ifade edilmişti. Lojistik regresyon analizi için kurulan modelin anlamlı olduğu lojistik regresyon analizi model özeti tablosundan (Tablo 7) görülebilir (-2-LL: 813.489). Modelin düşük kabul edilebilecek bir açıklama gücü vardır (Cox&Snell R2: .085; Nagelkerke R2: .121).

Büyütmek İçin Tıklayın

Tablo 7: Lojistik Regresyon Analizi Model Özeti

Tablo 8 ve Tablo 9'da modelin performansına ilişkin diğer göstergeler yer almaktadır. Tablo 8'de gösterilen Hosmer ve Lemeshow testinde anlamsız çıkan ki-kare değeri model uyumunun iyi olduğunu göstermektedir.

Büyütmek İçin Tıklayın

Tablo 8: Hosmer ve Lemeshow Testi

Büyütmek İçin Tıklayın

Tablo 9: Sınıflandırma Tablosu

Tablo 9'da sunulan sınıflandırma tablosu ise modelin %72.1 oranında doğru sınıflandırma yaptığını göstermektedir.

Son olarak Tablo 10'da ise, giriş kriterleri ile mezun olma durumu arasında kurulan lojistik regresyon analizine ilişkin katsayılar yer almaktadır. Buna göre, bağımsız değişkenlerin tümünün, modele p<.01 düzeyinde anlamlı katkı yaptığı görülmektedir.

Büyütmek İçin Tıklayın

Tablo 10: Giriş Kriterleri ile Mezun Olma Durumu (Başarı) Arasındaki Lojistik Regresyon Analizi

Modelde, ALES ve yabancı dil puanının mezun olma durumunu negatif etkilediği görülmektedir (B_ALES: -.069; B_{Yabancı Dil}:-.132; Exp(B)_ALES: .933; Exp(B)_{Yabancı Dil}: .877). Aynı şekilde, lisans ortalaması ve mülakat puanının ise mezun olma durumunu pozitif yönde etkilediği tespit edilmiştir (B_{Lisans Ort}: .190; B_Mülakat: .155; Exp(B)_{Lisans Ort}: 1.209; Exp(B)_Mülakat: 1.167). Analiz sonucunda, aşağıdaki eşitlik elde edilmiştir:

Mezun olma durumu (Başarı) = -1.754 - .069 x ALES puanı (%50) + .190 x Lisans ortalaması (%20) - .132 x Yabancı dil puanı (%15) + .155 x Mülakat puanı (%15)

Araştırma bağlamında daha önemli bulgu, başarı değişkeninin mezun olma durumu olarak belirlendiğinde ortaya çıkmaktadır. Dünyada örnekleri olmakla birlikte (Kuncel et al., 2001; Kuncel & Hezlett, 2007) Türkiye'de mezun olma durumunun bir başarı değişkeni olarak kullanıldığına tanık olunmamıştır. Bu doğrultuda uygulanan lojistik regresyon analizi bulgularına göre, ‘ALES' ve yabancı dil giriş kriterlerinin şaşırtıcı bir şekilde başarıyı negatif etkiledikleri görülmüştür. Lisans ortalaması ve mülakat puanı kriterlerinin ise, beklendiği üzere veya bir giriş kriteri olmalarının doğal sonucu olarak başarıyı pozitif etkiledikleri görülmüştür. Böylece, iki analiz yönteminin birbiriyle uyumlu sonuçlar verdiği söylenebilir.

Araştırma bulguları bazı kısıtlar içermektedir. Her şeyden önce konuyla ilgili daha fazla araştırmaya ihtiyaç bulunmaktadır. Farklı üniversiteler ve farklı enstitüler için ve farklı yıllara ait yapılacak araştırmalar konu hakkında yeniden düşünmek için daha sağlıklı bulgular ortaya çıkaracaktır. Araştırma bulguları, sadece somut sayısal verilerle sınırlıdır. Bu konuda, daha nitel içerikli araştırmalara da ihtiyaç bulunmaktadır. Öğrencilerin niçin tez yazamadıkları, niçin derslere devam etmediklerinin bulgulanması bu tip araştırmaların yapılmasına bağlıdır.

Bununla birlikte, araştırma bulguları kriterler üzerinde yeniden düşünmek için genel bir çerçeve çizmektedir. Yüksek lisans giriş kriteri olarak kabul gören çoktan seçmeli genel sınavlar, Türkiye özelinde yapılan diğer araştırmalar da (Örnek, 2002; Tokat, 2004) dikkate alındığında, etkinlik konusunda bazı şüpheler ortaya çıkarmaktadır. Kuşkusuz bu sınavlar, belirli düzeyde adalet sağlamaktadır. Mülakat sınavı ise, kazanamayan adaylarda adaletsiz uygulandığı yönünde genel kanı uyandıran bir giriş kriteri olarak, etkinliği sağlama yönünde daha elverişli görünmektedir. Böyle bir iddia, karar alıcıların etkinlik ile adalet arasında bir tercih yapmaya zorlandığı zannını doğurur. Oysa eğer bu iddia doğruysa yapılması gereken ALES gibi genel sınavlar yerine etkinliği sağlayacak başka sınavların ikame edilmesi ve/veya lisans ortalama puanı gibi başarıyla pozitif ilişkisi çok açık olan kriterlere ağırlık verilmesidir.

Mülakat sınavlarının daha adil yapılması da mümkündür. Yüksek lisans öğrencilerinin birer ‘yetişkin öğrenen' olması (Duman, 2004), bu öğrencilerin maruz kaldığı bir eğitimden ziyade, tercih ettikleri bir eğitimi düşündürmektedir. Bu bağlamda, insanın neredeyse her eyleminde olduğu gibi (Maslow, 1970), eğitim sürecindeki başarı için de en önemli kaynaklardan birisinin motivasyon olduğu çok iyi bilinmektedir (Busato et al., 2000). Giriş kriterleri içinde motivasyonun ölçülebileceği tek alan ise mülakat görüşmeleridir. Mülakat görüşmeleri hakkında özellikle kazanamayan adaylarca yapılan eleştirileri ve yakınmaları azaltmak zor bir hedef olsa da, başlangıç olarak, görüşmelerin şeffaflaştırılması ulaşılabilir bir hedeftir. Mülakat teknikleri konusunda eğitim alınması, bu hedefe ulaşmada önemli bir başka aşama olabilir ve çok çeşitli yöntemlerle mülakat görüşmeleri zenginleştirilebilir (Hagedorn & Nora, 1996). Ayrıca, motivasyonel yönelimleri ölçmek amacıyla, Boshier (1977)'in eğitime katılım ölçeği yararlı olabilir.

Özetle, bu araştırma yüksek lisansa giriş kriterlerinin yüksek lisans başarısı üzerindeki etkisini sorgulamıştır. Bu amaçla, giriş kriterleri ile başarı arasında yapılan çoklu doğrusal regresyon analizi ve lojistik regresyon analizi bulgularına göre; ‘ALES' ve yabancı dil puanının başarıyı etkilemediği (başarı değişkeni yüksek lisans ortalaması olduğunda) veya negatif etkilediği (başarı değişkeni mezun olma durumu olduğunda), lisans ortalaması ve mülakat puanlarının ise (her iki durumda da) başarıyı pozitif etkilediği tespit edilmiştir. Bu bulgular, lisans ortalaması ve mülakat puanının - adalet ve şeffaflıkla ilgili endişeler ve tereddütler hesaba katılarak - giriş kriterleri içindeki ağırlıklarının arttırılması gerektiğini düşündürmektedir.

TEŞEKKÜR
Araştırmada kullanılan verilerin toplanması ve akademik bir çalışmaya dönüşmesi için verdiği izin ve desteğinden dolayı İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü müdürü Prof. Dr. Mahmut AK'a (halen İstanbul Üniversitesi Rektörü) teşekkürlerimi sunarım.

1) Altunışık, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yıldırım, E. (2012). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri (7. baskı). Sakarya: Sakarya Yayıncılık.

2) Boshier, R. W. (1977). Motivation orientations re-visited: lifespace motives and the education participation scale. Adult Education, 27(2), 89-115.

3) Busato, V. V., Prins, F. J., Elshout, J. J., & Hamaker, C. (2000). Intellectual ability, learning style, personality, achievement motivation and academic success of psychology students in higher education, Personality and Individual Differences, 29(6), 1057-1068.

4) Dilci, T. (2009). Eğitim Bilimleri Alanında Yürütülen Lisansüstü Eğitiminin Öğrenci ve Öğretim Elemanları Görüşlerine Dayalı Olarak Değerlendirilmesi. Elazığ: Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayınlanmamış Doktora Tezi.

5) Duman, A. (2004). Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü yüksek lisans programına kayıt olan öğrencilerin güdüsel yönelimleri. Eğitim Bilim Toplum Dergisi, 2(6), 34-45.

6) FairTest. (2014). National Center for Fair & Open Testing. GMATPadlock on MBA Admissions Gates. Retrieved from http:// www.fairtest.org/sites/default/files/GMAT%20Fact.pdf

7) Hagedorn, L. S., & Nora, A. (1996). Rethinking admissions criteria in graduate and professional programs. New Directions for Institutional Research (92), 31-44.

8) Hancock, T. (1999). The gender difference: validity of standardized admission tests in predicting MBA performance. Journal of Education for Business, 75(2), 91-93.

9) İstanbul Üniversitesi Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği. (2012). Retrieved from http://www3.istanbul.edu.tr/oidb/ mevzuatdosyalar/Yonetmelikler/LisansustuEgitimOgretim_ Yonetmeligi.html

10) Karakütük, K., Aydın, A., Abalı, G., & Yıldırım, S. (2008). Lisansüstü eğitimin sorunları konusunda Ankara'daki üniversitelerin lisansüstü enstitü yöneticilerinin görüşleri. Eğitim ve Bilim Dergisi, 33(147), 42-53.

11) Koğar, H., & Sayın, A. (2014). Yüksek lisans programına girişte öğrencilerin sınıflandırılma doğruluğunun incelenmesi: Gazi Üniversitesi örneği. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences, 47(1), 171-186.

12) Kuncel, N. R., & Hezlett, S. A. (2007). Standardized tests predict graduate students' success. Science, 315(5815), 1080-1081.

13) Kuncel, N. R., Crede, M., & Thomas, L. L. (2007). A meta-analysis of the predictive validity of the Graduate Management Admission Test (GMAT) and Undergraduate Grade Point Average (UGPA) for graduate student academic performance. Academy of Management Learning & Education, 6(1), 51-68.

14) Kuncel, N. R., Hezlett, S. A., & Ones, D. S. (2001). A comprehensive meta-anaysis of the predictive validity of the graduate record examinations: ımplications for graduate student selection and performance. Psychological Bulletin, 127(1), 162-181.

15) Maslow, A. H. (1970). Motivation and Personality (2. ed.). New York: Harper & Row. Retrieved from http://s-f-walker.org.uk/ pubsebooks/pdfs/Motivation_and_Personality-Maslow.pdf

16) Morrison, T., & Morrison, M. (1995). A meta-analytic assessment of the predictive validity of the quantitative and verbal components of the graduate record examination with graduate grade point average representing the criterion of graduate success. Educational and Psychological Measurement, 55(2), 309-316.

17) Örnek, E. (2002). Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü›ne bağlı yüksek lisans programlarındaki öğrencilerin lisansüstü eğitimi giriş sınavı puanları ile akademik başarıları arasındaki ilişkiler. Ankara: Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.

18) Sulaiman, A., & Mohezar, S. (2006). Student success factors: identifying key predictors. Journal of Education for Business, 81(6), 328-333.

19) Tokat, E. (2004). Lisansüstü eğitimi giriş sınavı ve diğer kabul ölçülerinin yordama geçerliğine ilişkin bir araştırma. Ankara: Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi.

20) Wright, R. E., & Palmer, J. C. (1994). GMAT Scores and Undergraduate GPAs as Predictors of Performance in Graduate Business Programs. Journal of Education for Business, 69(6), 344-348.

21) Yang, B., & Lu, D. R. (2001). Predicting academic performance in management education: an empirical ınvestigation of MBA success. Journal of Education for Business, 77(1), 15-20.

22) Yükseköğretim Kurulu, Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği. (1996). Retrieved from http://www.yok.gov. tr/web/guest/icerik/-/journal_content/56_INSTANCE_ rEHF8BIsfYRx/10279/17377