Bu RoMEO yeşil bir dergidir
2018, Cilt 8, Sayı 3, Sayfa(lar) 457-470
[ Öz ] [ PDF ] [ Benzer Makaleler ] [ Yazara E-Posta ] [ Editöre E-Posta ]
DOI: 10.5961/jhes.2018.287
Dünya Üniversiteler Sıralaması: Genişletilen Gösterge Setine Göre Sıralamada Oluşan Farklılıklar
Barış USLU
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü, Çanakkale, Türkiye
Anahtar Kelimeler: Üniversite sıralama göstergeleri, Genişletilmiş gösterge seti, Üniversite sıralarında farklılaşma
Öz
Bu çalışmanın amacı, farklı uluslararası sıralamalardaki göstergeleri birleştirerek genişletilmiş bir gösterge seti oluşturmak ve bu gösterge setindeki kriterlerin üniversitelerin sıralamadaki yerleri üzerinde meydana getirdikleri farklılıkları inceleyerek, uluslararası sıralamalarda daha yüksek başarı için öncelenmesi gereken göstergeler hakkında yükseköğretim politikacılarını ve yöneticilerini bilgilendirmektir. Çalışma, farklı uluslararası üniversite sıralamaları tarafından yayınlanan verilerin ikincil kullanımına dayalı, puan göstergelerinin incelemesine yönelik nicel bir araştırma olarak tasarlanmıştır. Seçilen dört farklı uluslararası üniversite sıralamasına (ARWU, QS, THE ve URAP) ait puanlar veri setine dahil edilmiştir. Nicel veri seti üzerinde, seçili sıralamalar ile genişletilmiş gösterge setine göre oluşturulan sıralama arasındaki farklılıkların ve gösterge puanları çıkarıldığında genişletilen sıralamada oluşan farklılaşmaların belirlenmesi için analizler gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçları, üniversitelerin uluslararası sıralamalardaki başarısını hızlandırmak için atıf alacak yayınlarının üretimine ve hem akademik dünyadaki ün hem de iş dünyasındaki saygınlığı artıracak uygulamalara ihtiyaç olduğunu göstermiştir. Bu anlamda, yayın sayısında artış sağlayan fakat kalitesiyle ilgili soru işaretleri oluşturan politikalar yerine, saygın bilimsel dergilerde yayınlar için akademisyenlerin masraflarına katkı sağlayacak politikalar oluşturması ve bu dergilerdeki yayınları teşvik eden ödül sistemlerinin geliştirmesi önem kazanmaktadır. Uluslararası ortaklı proje olanakları ve sanayiyle işbirliklerine yönelik destek programlarının genişletilmesi de üniversitelerinin sıralama başarısına katkı sağlayabilir. Üniversite yöneticileri ayrıca, ün/saygınlık kategorisinden daha fazla puan için, kurumlarında yürütülen öğretim programlarının içeriğinin sektörel ihtiyaçlara göre güncellenmiş dersler ile çeşitlendirilmesini sağlamaya çalışabilirler.
  • Başa Dön
  • Öz
  • Giriş
  • Materyal ve Metod
  • Bulgular
  • Kaynaklar
  • Giriş
    Üniversite sıralama sonuçları, her ne kadar kullandıkları kriterlerinin uygunluğu açısından eleştirilseler de, hem üniversite yöneticileri tarafından kurumsal başarının göstergesi olarak hem de öğrenciler ve aileleri tarafından üniversite tercihlerine yön veren bir araç olarak yaygın şekilde kullanılmaktadır. Üniversite sıralama sistemleri, yayın sayıları ve atıf oranları gibi benzeşen puan kriterlerinin yanı sıra birçok farklı gösterge de içermektedir (Goglio, 2016). Bu göstergelere ilişkin puanların üniversitelerin sıralamadaki yerlerine katkısı ise yükseköğretim politikalarını belirleyenlerin üzerinde önemle durduğu bir konu haline gelmiştir.

    Son dönemde üniversite sıralama sistemlerinin kullandığı göstergeler, başarılı öğrencileri çekmek, potansiyeli yüksek akademisyenleri bünyesine katmak ve yüksek araştırma fonlarını edinmek için üniversite yöneticilerinin geliştirdiği kurumsal stratejilere ve bilimsel başarılarını uluslararası alanda görünür kılma amacıyla ülkelerin yükseköğretim politikalarına belirgin biçimde yön vermektedir (Harvey, 2008; Hazelkorn, 2015; Shin & Khem, 2013; Tapper & Filippakou, 2009). Benzer şekilde, geçtiğimiz birkaç yıl içerisinde Türkiye’de de Yükseköğretim Kurulu (YÖK) tarafından üniversitelerimizin uluslararası sıralamalardaki başarılarını artırmak için farklı uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamaların başında, Bölgesel Kalkınma Odaklı Misyon Farklılaşması ve İhtisaslaşma Projesi kapsamında “Araştırma Üniversitesi” yapısını güçlendirmek amacıyla ek bütçe ile desteklenecek 10 üniversitenin belirlenmesi gelmektedir. Bu üniversitelerin seçiminde uluslararası üniversite sıralamaları tarafından da sıklıkla kullanılan SCI indeksli yayın sayısı, Uluslararası işbirlikli yapılan SCI indeksli yayın sayısı, bilimsel yayın puanı, atıf sayısı, proje sayısı ve proje bütçesi, Uluslararası işbirliği ile gerçekleşen proje fon bütçesi, Doktora mezun sayısı, Patent sayısı ve ödüllü öğretim üyesi sayısı gibi kriterler kullanılmıştır (Hürriyet, 2017). Yine YÖK tarafından 2017 yılında uygulamaya konulan “100 Öncelikli Alanda 2000 Doktora Bursu” (YÖK, 2018a) ve temel bilim alanlarındaki bölümlere ilk üçte yerleşen öğrencilerden oluşan “Şampiyonlar Sınıfı” (Karaaslan, 2018), Türkiye’deki üniversitelerin araştırma başarısını ve de sıralamalardaki performansını artıracak insan kaynağını yetiştirmeye yönelik önemli yatırımlardır.

    Türkiye’deki üniversitelerin uluslararası sıralamalardaki görünürlüğünü artırmak amacıyla başta YÖK tarafından yürütülen bu tür politikalar ve üniversite yöneticilerinin şekillendirdiği kurumsal uygulamaların geliştirilerek devam ettirilebilmesi için uluslararası sıralamalarda kullanılan kriterlerin değerlendirildiği çalışmalar önem kazanmaktadır. Bu duruma tezat şekilde, ulusal literatürde üniversite sıralamalarını ve kullanılan puanlama göstergelerini konu edinen kısıtlı sayıda çalışmaya erişilmiştir. Bu çalışmalardan birinde, farklı uluslararası üniversite sıralama sistemleri ile kullandıkları kriterler karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve yapılan sıralama işlemlerinin objektiflikten uzak olduğu, sıralama sistemleri arasında tam anlamıyla bir uyumun bulunmadığı ve sıralama işlemlerinde güvenirlik sorunları ile karşılaşıldığı belirtilmiştir (Saka & Yaman, 2011).

    Konan ve Yılmaz (2017) ise farklı üniversite sıralama sistemlerindeki benzeşen ölçütlere ait yüzdelerin farklılıklar gösterdiğini, kullanıldıkları yöntem ve ölçütler açısından bu sıralamaların eleştirildiğini ve üniversite sıralamalarında objektif kriterlere ağırlık verilmesi konusundaki gerekliliği ifade etmiştir. Bir diğer çalışmada, Arkalı-Olcay ve Bulu (2016), dört farklı uluslararası sıralama sistemi üzerinden, Türkiye’deki üniversitelerin sayısal büyüklüğünün, türünün (devlet-vakıf), tıp fakültesine sahip olup olmamalarının ve ün/saygınlık düzeylerinin uluslararası sıralamalarda yer bulmalarında etkili olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Benzer şekilde, Tamtekin-Aydın (2017a) farklı uluslararası sıralamalarda 2011-2016 arasında ilk 500’de yer almış Türkiye’deki üniversitelerin sıralama verilerini incelemiş ve araştırma çıktılarının en önemli ölçüt olduğu bu sıralamalarda Türkiye’deki üniversitelerin iyi bir performans sergileyemediklerini belirlemiştir.

    Literatüre bakıldığında üniversite sıralama sistemlerinin kullandığı kriterleri değerlendiren birçok çalışmaya rastlanmaktadır. Örneğin, Shin, Toutkoushian ve Teichler (2011), kullanılan göstergelerin özellikle araştırma başarısına odaklandığını, öğretim başarısını kısıtlı şekilde yansıttığını ve mezunların ilk yıl işe yerleşme oranı gibi önemli kriterleri içerme konusunda yetersiz kaldıklarını ifade etmişlerdir. Çakır ve ark. (2015) da uluslararası sıralamaların bibliyometrik veri bankaları gibi temel olarak üniversitelerin araştırma performansına yönelik göstergeleri kullanmayı tercih ettiklerini belirlemişlerdir. Bougnol ve Dula (2015) ise uluslararası sıralamalardaki göstergelere ait puanların binişikliğinin önemli bir metodolojik sorun olduğunu; bu nedenle bazı göstergeler çıkarıldığında üniversite sıralamalarında dikkate değer bir değişimin oluşmayacağını ifade etmiştir.

    Uluslararası üniversite sıralamalarına yönelik bir teknik incelemede, Shehatta ve Mahmood (2016), değişik göstergeler içermelerine rağmen farklı sıralama sistemleri arasında ortayüksek korelasyon değerleri bulmuşlardır. Soh (2011; 2012) da üç farklı sıralamanın göstergelerinin ağırlıklandırma oranlarını ‘standardize beta katsayıları’ üzerinden yeniden hesaplamıştır. Elde edilen gösterge ağırlıkları kullanılarak oluşturulan 100 üniversitelik sıralamada, üniversitelerin sıralarında birçok değişiklik meydana geldiği belirlenmiştir (Soh, 2013a; 2013b; Kaycheng, 2015). Jajo ve Harrison (2014) da üç farklı uluslararası sıralamadaki değerlerin bileşimi üzerinden oluşturdukları 82 üniversitelik sıralama ile bu 82 üniversitenin üç uluslararası sıralamadaki yerleri arasında önemli sıra değişimleri ortaya çıktığını tespit etmişlerdir.

    Görüldüğü üzere, yukarıda yer alan çalışmalarda uluslararası üniversite sıralamalarında kullanılan puan göstergelerinin hem teorik, hem de teknik açıdan eleştirilen yönlerine vurgu yapılmaktadır. Bu çalışmalar arasında, istatistiksel işlemlerle elde edilen yeni ağırlıklandırmalar kullanılarak bütüncül yeni bir sıralama oluşturulan ve farklı sıralamalardaki puanları bütünleştirerek sonuçları orijinal sıralamalarla karşılaştıran birer çalışma olduğu görülmektedir. Diğer taraftan, bu çalışmalarda sınırlı sayıda üniversiteye yer verilmesi, söz konusu çalışmaların orijinal sıralamalara dahil edilen toplam üniversite sayısını temsil etme konusundaki yeterliklerini sorgulanır hale getirmektedir. Ayrıca, incelenen çalışmalar arasında puan göstergelerinin mevcut yüzde ağırlıkları ile uluslararası sıralamalara katkısını sorgulayan bir çalışmaya da rastlanmamıştır.

    Farklı uluslararası sıralamalarda kullanılan göstergeleri bir bütün halinde ele alan ve her bir gösterge grubunun sıralamalarda oluşturduğu farklılaşmaları irdeleyen bir çalışma ise, göstergelerin bilinen ağırlıklarının ötesinde, sıralamalarda hangi göstergelerin daha belirleyici olduğunu ortaya koyabilir. Böylesi bir çalışmanın, Türkiye’deki üniversitelerin sıralama performansını artırmak için yükseköğretim politika yapıcılarına ve yöneticilerine öncelenmesi gereken puan göstergelerini belirlemede önemli bulgular sağlayacağı açıktır. Bu bağlamda, farklı uluslararası üniversite sıralama sistemlerinde kullanılan göstergeleri birleştirerek genişletilmiş bir gösterge seti oluşturmak ve oluşturulacak gösterge setindeki kriter gruplarının üniversitelerin genişletilmiş sıralamadaki yerleri üzerinde meydana getirdikleri farklılıkları incelemek bu çalışmanın amacıdır. Bu amaç doğrultusunda, oluşturulan araştırma soruları ise aşağıdaki gibidir:

    1. Uluslararası üniversite sıralamalarındaki göstergeler kullanılarak oluşturulan genişletilmiş gösterge setindeki puan grupları nasıl bir dağılım göstermektedir?
    2. Üniversitelerin, genişletilmiş gösterge setine göre oluşturulan sıralamadaki yerleri ile uluslararası üniversite sıralamalarındaki yerleri arasındaki farklılaşma ne orandadır?
    3. Puan grupları tek tek çıkarıldığında üniversitelerin genişletilmiş sıralamadaki yerlerinde oluşan farklılaşma ne orandadır?
    4. Genişletilmiş sıralamada en belirgin farklılaşmaya neden olan puan gruplarının alt göstergeleri çıkarıldığında üniversite sıralamalarında oluşan farklılaşma ne orandadır?

    Yöntem
    Bu çalışma, farklı uluslararası üniversite sıralamaları tarafından yayınlanan verilerin ikincil kullanımına dayalı, puan göstergelerinin incelemesine yönelik nicel bir araştırma olarak tasarlanmıştır. Seçilen dört farklı uluslararası üniversite sıralamasına ait puanlar çalışma kapsamına alınmıştır. Çalışmada kullanılan nicel veri seti üzerinde ise, seçili sıralamalar ile bu sıralamalara ait göstergelerin birleştirilmesiyle genişletilen üniversite puan sıralamaları arasındaki farklılıkların ve gösterge puanları çıkarıldığında genişletilen sıralamada oluşan farklılaşmaların belirlenmesi amacıyla analizler gerçekleştirilmiştir.

    Veri Seti
    Çalışmada kullanılan veri seti, farklı uluslararası üniversite sıralamalarına ait puanların birleştirilmesiyle oluşturulmuştur. İlk olarak, Ocak 2018 içerisinde internet ortamında erişilebilen üniversite sıralamaları belirlenmiştir. Ardından, alt göstergelere ait puanların yayınlanmış ve alt göstergelere ait yüzde şeklinde ağırlıklandırmaların belirtilmiş olması kriterlerine göre, erişilen sıralamaların kullanışlılığı gözden geçirilmiştir. Yapılan değerlendirmede, erişilen sıralamalardan “Center for World University Rankings (CWUR)”, “Consejo Superior de Investigaciones Científicas (Webometrics)”, “US News”, “UniRank” ve “Civic Welfare Training Service (CWTS) Leiden Ranking” çıktıları elenmiş ve yalnızca iki kriteri de sağlayan “Quacquarelli Symonds (QS)”, “Academic Ranking of World Universities; Shanghai Ranking Consultancy (ARWU)”, “Times Higher Education (THE)” ve “University Ranking by Academic Performance (URAP)” Araştırma Laboratuvarı sıralamalarına ait 17 Ocak 2018 tarihindeki puanlar veri setine dahil edilmiştir.

    Veri setine dahil edilen seçili sıralamalara ait gösterge puanları ve toplam puanlar MS Excel Programı’nda dijital ortama aktarılmıştır. Bu veri aktarımı sürecinde ilk olarak, gösterge puanlar açısından en fazla kayıp veri içeren QS puanlarının Excel sayfasına aktarımı yapılmıştır. Ardından, QS gösterge puanları tamam olan üniversiteler için sırasıyla THE, ARWU ve URAP gösterge puanları Excel sayfasına aktarılmıştır. Sonuç olarak, dört seçili sıralamanın her bir göstergesinden aldığı puanlar tam olarak verilen 225 üniversiteye ait puanlar üzerinden veri seti oluşturulmuştur. Veri setinde yer alan bu 225 üniversite ekler bölümünde (Ek 1) belirtilmiştir. ARWU sıralamasının toplam 500 üniversiteyi içerdiği göz önüne alındığında, veri setine dahil edilen 225 üniversite seçili sıralamaları %95 güven aralığında temsil için yeterlidir (Cohen, Manion, & Morrison, 2007: 104).

    Son aşamada ise, seçili sıralamalara ait alt göstergeler bir araya getirilmiş ve ardından benzerlik gösteren göstergeler birlikte gruplanarak yeniden kategorileştirilmiştir. Bu süreçte Arkalı-Olcay ve Bulu (2016) tarafından oluşturulan gösterge gruplamasından yararlanılmak istenmiştir. Fakat bu gruplamanın “CWTS Leiden Ranking” çıktılarını içermesi, URAP gösterge yüzdelerindeki güncellemeler, THE alt gösterge puanlamalarına ve ARWU Performans/Öğretim Elemanı Oranı (“Per Capita Performance”) puanının temelini oluşturan diğer beş ARWU göstergesine paylaştırılmasına olan ihtiyaçlar nedeniyle genişletilen gösterge setinin gruplandırılması baştan yapılmıştır. Seçili sıralamalara ait göstergeler ve bu göstergelerin birleşimiyle genişletilen gösterge setine ait kategoriler aşağıda Tablo 1’de sunulmuştur.

    able


    Büyütmek İçin Tıklayın
    Tablo 1: Genişletilmiş Gösterge Setindeki Puan Kriterleri ve Kaynakları

    Veri Analizi
    Çalışmadaki analizlerin birinci aşamasında, seçili dört uluslararası üniversite sıralamasında yer alan her bir gösterge puanı, ilgili göstergenin yüzdelik değeriyle çarpılarak ağırlıklandırılmıştır. Ağırlıklandırılmış puanların tümü toplanarak genel toplamlar hesaplanmıştır. Oluşan genel toplamlar üzerinden 225 üniversite, en fazla puan alandan en az puan alana doğru sıralanarak Genişletilmiş Dünya Üniversiteler Sıralaması (GDÜS) oluşturulmuştur. Veri setinde yer alan üniversiteler için seçili dört sıralamanın her birinden elde ettikleri toplam puanlar üzerinden 1-225 arası sıralamaları belirlenmiş ve GDÜS’deki yerleri ile karşılaştırılarak farklılaşmalar incelenmiştir.

    İkinci aşamada, bu çalışmada oluşturulan yedi göstergeye ait puanlar seçili sıralamaların tümünden elde edilen puan toplamından çıkarılmıştır. İlgili göstergeye ilişkin puanların çıkarılması sonucu kalan puan toplamları üzerinden 225 üniversitenin sıralamaları yenilenmiştir. Ardından, ilgili göstergenin puan katkısı olmaksızın oluşan üniversite sıralamaları ile GDÜS arasındaki farklılaşmalar tespit edilmiştir.

    Son analiz aşamasında, puan katkısı çıkarıldığında üniversitelerin sıralamalarında en fazla farklılığa neden olan göstergelerin seçili sıralamalardan gelen alt gösterge puanları sırasıyla genel toplamdan çıkarılmıştır. Oluşan puanlar üzerinden veri setindeki üniversiteler için sıralamalar her bir alt puan katkısı olmadan ayrı ayrı yeniden belirlenmiştir. Ardından, üniversite sıralamalarında önemli oranda farklılaşmaya neden olan göstergelerin alt kategori puanları çıkarılmış sıralamalar ile GDÜS arasındaki farklılaşmalar gözden geçirilmiştir.

  • Başa Dön
  • Öz
  • Giriş
  • Materyal ve Metod
  • Bulgular
  • Kaynaklar
  • Materyal ve Metod
    Bu çalışmada elde edilen bulgular, GDÜS için oluşturulan veri seti üzerindeki analiz basamakları takip edilerek sunulmuştur. İlk aşamada, GDÜS ile seçilen sıralamalar arasındaki farklılaşma değerleri çıkarılmış ve bu değerler Grafik 1’de gösterilmiştir. Ayrıca, GDÜS ile seçili sıralamaların karşılaştırmasına ait tabloya ekler bölümünde (Ek 1) yer verilmiştir.


    Büyütmek İçin Tıklayın
    Grafik 1: GDÜS ile seçili sıralamalar arasındaki farklılaşmalar.

    Grafik 1’de görüldüğü üzere, GDÜS ile seçili sıralamalar arasında büyük oranda farklılaşmalar bulunmaktadır. GDÜS yer alan üniversitelerin sıralaması ile bu 225 üniversitenin bütününe yakının (215 / %95.56 – 221 / %98.22) seçili sıralamalardaki yerleri birbirinden farklıdır. Her ne kadar üniversite başına düşen ortalama farklılaşma (16.50 – 22.16) miktarları birbirine yakın olsa da, GDÜS ile en fazla farklılık gösteren seçili sıralama URAP World Ranking’tir. THE World University Rankings ise GDÜS ile en az ortalama farklılaşma gösteren seçili sıralama olmasına rağmen, üniversite bazında GDÜS ile en yüksek farklılık (124 sıra) yine bu seçili sıralama arasındadır. Bu durum; seçili sıralamaların göstergeleri birleştirilerek gösterge seti genişletildiğinde, veri setinde yer alan üniversitelerin birçoğunun sıralamadaki yerlerinin önemli ölçüde değiştiğini ortaya koymaktadır.

    İkinci aşamada, GDÜS’de yer alan üniversitelerin sıralamalarında en çok değişime neden olan gösterge puan türleri incelenmiştir. Bu aşamada; seçili sıralamalardaki kriterlerin yeniden gruplandırılmasıyla oluşturulan gösterge puanları, yüzde katkılarına göre sırayla toplam puanlamadan çıkarılmıştır. İlgili gösterge puanı olmaksızın oluşan yeni sıralama ile GDÜS arasındaki farklılaşmalar ise Tablo 2’de özetlenmiştir.


    Büyütmek İçin Tıklayın
    Tablo 2: GDÜS ile Gösterge Puanları Çıkarılmış Sıralamalar Arasındaki Farklar*

    Tablo 2’ye göre, gösterge puan türlerinin her biri çıkarılarak oluşturulan üniversite sıralamaları ile GDÜS arasında %67.56 - %94.67 (152 - 213 üniversite) oranında sıra farklılığı bulunmaktadır. Gösterge puanları olmaksızın oluşan sıralamalar tek tek incelendiğinde, üniversitelerin sıralarında en çok farklılaşmaya Ün/Saygınlık Puanı (Ort. Fark=10.93; Mak. Fark=41) ile Atıf Puanı’nın (Ort. Fark=9.04; Mak. Fark=41) neden olduğu görülmektedir. Ün/Saygınlık ve Atıf puanlarına göre diğer gösterge puanlarının üniversite sıralamasında neden olduğu farklılıklar ise daha sınırlıdır (Ort. Fark=1.29 - 6.38; Mak. Fark=7 - 32). Bu bulgular, GDÜS’ndaki temel belirleyicilerin Ün/Saygınlık ve Atıf göstergelerinden üniversitelerin elde ettikleri puanlar olduğunu göstermektedir.

    Atıf göstergesi tek bir değişkene ait puanları veya bu puan türünün öğretim elemanı sayısına oranı ile etki değerini içerdiğinden herhangi bir alt puan türü incelemesine gerek duyulmamıştır. Diğer taraftan, Ün/Saygınlık göstergesi seçili sıralamalardan dört farklı türde puan içermektedir. Bu nedenle, Ün/Saygınlık göstergesi içerisinde yer alan alt puan türlerinin üniversitelerin sıralamasına yansımalarını incelemek için bu alt puanlar sırayla çıkarılmış ve bulgular Grafik 2’de sunulmuştur.

    Grafik 2’ye bakıldığında, üniversitelerin GDÜS’deki yerlerinde en fazla farklılaşmaya Akademik Ün Puanları’nın (Ort. Fark=6.32; Mak. Fark=34) neden olduğu görülmektedir. Akademik Ün puanını kullanan QS, metodoloji içerisinde akademik ünü araştırma ve öğretim ününün birleşimi olarak tanımlamaktadır (QS, 2018). Böylesi bir birleştirme THE’nın Araştırma Ünü ve Öğretim Ünü puanlarına uygulandığında, en az sıra farklılaşmasına neden olan Ün/Saygınlık göstergesi İş Dünyasındaki Ün Puanı (Ort. Fark=2.44; Mak. Fark=12) olmaktadır.


    Büyütmek İçin Tıklayın
    Grafik 2: Ün/Saygınlık alt puanları çıkarıldığında GDÜS’de oluşan farklılaşmalar.

  • Başa Dön
  • Öz
  • Giriş
  • Materyal ve Metod
  • Bulgular
  • Kaynaklar
  • Bulgular
    Bu çalışmada, puanlama kriterlerine karşılık ham puanlara ve bu puan türlerine ait yüzdelik ağırlıklara ulaşılabilen dört uluslararası üniversite sıralama sistemindeki göstergeler birleştirilerek genişletilmiş bir gösterge seti oluşturulmuştur. Ardından genişletilmiş gösterge seti kendi içerisinde benzeşen göstergeler bir araya getirilerek yeniden gruplanmıştır. Elde edilen genişletilmiş gösterge setine uygun düzenlenen veriler üzerinde çeşitli hesaplamalar gerçekleştirilerek GDÜS ile seçili dört sıralama üzerindeki farklılaşmalar incelenmiştir.

    Seçili sıralamalara ait göstergeler bir araya getirildiğinde, bu göstergelerin büyük bölümünün benzeştiği görülmektedir. Benzeşen bu göstergeler genellikle yayın, atıf, ün/saygınlık, uluslararasılaşma gibi konularla ilişkilidir. Bu göstergelere ek olarak, uluslararası üniversite sıralamalarının bazılarında ödül, oldukgelir ve öğretim çıktıları gibi kriterlere de yer verilmiştir. Bu nedenle, tüm göstergeler yeniden gruplamaya açıktır. Bu tür bir gruplama için benzeri çalışmalardan (Arkalı-Olcay & Bulu, 2016; Çakır ve ark., 2015; Konan & Yılmaz, 2017; Saka & Yaman, 2011) yararlanılmak istense de, seçili uluslararası sıralamalardan birinde göstergelere ait yüzde ağırlıkların kısa süre önce yenilenmesi; bir diğerinde ise göstergelerden elde edilen puanların akademisyen sayısına bölünmesiyle elde edilen ikincil bir gösterge bulunması genişletilen gösterge setinin yeniden gruplandırılmasını gerekli kılmıştır.

    Yapılan çalışma ile genişletilen gösterge seti kendi içerisinde yedi gruba ayrılmıştır. Bu gruplar içerisinde, yüzde olarak en fazla yer edinen göstergeler sırasıyla atıflardan ve yayınlardan alınan puan ile üniversitelerin sahip olduğu ün/saygınlık düzeyine bağlı elde ettikleri puanlar şeklindedir. Üniversitenin çalışanlarının veya mezunlarının aldığı ödüllerden, öğretim/ mezuniyet çıktılarından, uluslararası görünümden ve üniversitelerin farklı etkinliklerle elde ettikleri gelir miktarından aldıkları puanların katkısı ise oldukça sınırlıdır.

    Günümüz üniversitelerinin girişimcilik ve yenilikçilik konularındaki başarısının temel göstergeleri sayılan araştırma fonlarının edinimi ve sanayi kuruluşlarıyla işbirliğinden elde edilen gelirlerin (Uslu & Seggie, 2016) seçili sıralamalardan yalnızca birinde düşük yüzde ile karşılık bulması, söz konusu uluslararası sıralamaların kullandığı göstergelerin güncelliğini sorgulanır hale getirmektedir. Bu durum, Türkiye’deki TÜBİTAK Girişimci ve Yenilikçi Üniversite Endeksi ve Thomson Reuters tarafından yapılan “The World’s Most Innovative Universities” (Dünyanın En Yenilikçi Üniversiteleri) türünden alternatif sıralamaların, üniversite paydaşları tarafından her geçen gün daha ciddi şekilde takip edilmesine yol açmaktadır. Seçili sıralamalar da dâhil, farklı uluslararası sıralamaların puan kriterlerine yönelik benzeri eleştirileri ve fazlasını içeren birçok çalışma (Harvey, 2008, Konan & Yılmaz, 2017; Saka & Yaman, 2011; Shin, Toutkoushian, & Teichler, 2011; Soh, 2011) söz konusudur. Ek olarak, uluslararası üniversite sıralama sistemlerinde kullanılan metodolojileri teknik açıdan değerlendiren ve kriterlerin binişikliği, yüzde ağırlıklarının istatistiki doğruluğu gibi konular üzerinden eleştiren çalışmalar da (Bougnol & Dula, 2015; Kaycheng, 2015; Soh, 2013a; 2013b) bulunmaktadır.

    Tüm bu eleştirilere rağmen, uluslararası sıralamalar üniversite yöneticileri tarafından başarının göstergesi olarak akademik platformlarda kurumlarına ün kazandırmak, kurumlarının iş dünyasındaki saygınlığını artırmak amacıyla kullanılmaktadır (Hazelkorn, 2015; Shin & Khem, 2013; Tapper, & Filippakou, 2009). Ayrıca, üniversite yöneticileri hem devlet kurumları ile sanayi kuruluşlarından daha fazla fon edinebilmek hem de potansiyeli yüksek araştırmacıları ve başarılı öğrencileri kurumlarına çekebilmek amacıyla, uluslararası sıralamalardaki yerlerini bölgesel veya disipliner anlamda daraltılmış olarak da kullanabilmektedir (Heffernan & Heffernan, 2018). Bu noktada, uluslararası sıralamalardaki farklılaşmalara neden olan ve özellikle yukarı yönlü sıçrama yapmayı sağlayacak sıralama göstergelerinin neler olduğu başta üniversite yöneticileri olmak üzere yükseköğretim paydaşları için daha fazla önem kazanmaktadır.

    Bu bağlamda, yapılan çalışmada genişletilmiş gösterge seti üzerinden elde edilen toplam puanlara göre üniversiteler için oluşturulan sıralama ile üniversitelerin seçili sıralamalardaki yerleri arasındaki farklılaşmalar incelenmiştir. Yapılan incelemede, üniversitelerin genişletilmiş sıralamadaki konumları ile seçili sıralamalardaki konumlarının büyük ölçüde farklılaştığı görülmüştür. Bu sonucun aksine, Shehatta ve Mahmood (2016) yaptıkları ilişkisel çalışmada, üniversitelerin farklı sıralama sistemlerindeki konumların yüksek korelasyona sahip olduklarını belirlemişlerdir. Fakat Shehatta ve Mahmood (2016) çalışmalarına yalnızca 49 üniversiteyi dâhil etmişlerdir. Soh (2011; 2012; 2013a; 2013b; Kaycheng, 2015) ise çalışma grubunu 100 üniversite olarak oluşturduğunda, bu üniversitelerin farklı sıralamalardaki yerlerinde önemli değişiklikler olduğunu tespit etmiştir. Bu durum, yapılan çalışmanın 225 üniversiteden oluşan veri seti üzerindeki analizlerle elde edilen sonuçların güvenirliğinin yüksek olduğunu göstermektedir.

    Genişletilmiş sıralama ile seçili sıralamalar arasında en fazla farklılığa neden olan göstergeler incelendiğinde, yaygın kanının aksine, yayınlardan elde edilen puanların (Saka & Yavuz, 2011) değil, ün/saygınlık ile atıf kategorilerinden elde edilen puanların üniversitelerin sıralamadaki konumları üzerinde en büyük farklılaşmaları oluşturduğu görülmektedir. Bu sonuç, sayıca fazla yayın üretmektense kaliteli platformlarda makul sayıda yayın üretmenin daha önemli olduğunu açıkça göstermektedir. Seçili sıralamaların hem yayınlar hem de atıflar konusunda Web of Science (SCI, SCI-Expanded, SSCI, AHCI, ESCI vb.) veya Elsevier (SCOPUS) veri tabanlarını kaynak olarak kullandığı göz önüne alındığında, etki değeri (“impact factor”) yüksek dergilerdeki yayınların değeri üniversitelerin sıralama başarısı açısından daha da artmaktadır. Araştırmacıların, kurumlarındaki kütüphane arayüzleri üzerinden yaptıkları online kaynak taramasında karşılarına ilk çıkan yayınlar genellikle bu prestijli veri bankalarındaki yayınlar olmaktadır. Hatta basit bir Google Akademik (“Google Scholar”) taramasında bile, aranan konuyla ilişkisi yüksek yayınlar yerine, o konuda ya da yakın konularda en çok atıf alan ve çoğunlukla etki değeri yüksek dergilerde yer alan çalışmalar ilk sıralarda yer almaktadır. Dergilerin etki değeri ve yayınlara yapılan atıfların arasındaki yüksek ilişki (Jarwal, Brion, & King, 2009) dikkate alındığında; Türkiye’deki araştırmacıların, çoğunluğu açık erişim platformalarında yer alan dergiler (Danişman ve ark., 2016; Özdemir & Alpaydın, 2017) yerine, hem Türkiye merkezli hem de yurtdışındaki saygın dergilere yönelmeleri, üniversitelerimizin uluslararası sıralamalardaki görünürlüğüne önemli katkı sağlayabilir.

    Üniversitelerin sıralama başarılarında en fazla ilerlemeyi sağlayan Ün/Saygınlık puan grubunda yer alan alt göstergelere bakıldığında ise, bu puan kriterlerinin birbiriyle ilişkili olduğu görülmektedir. Saygın dergilerde yapılacak yayınlar kadar araştırma ününü besleyen bir diğer uygulama, ulusal ve özellikle uluslararası ortaklı projelerdir (De Filippo et al., 2012; Tamtekin- Aydın, 2017b). Üniversitelerin araştırma konusundaki ününü artıran bir başka unsur ise, sanayi kuruluşları ve iş dünyası ile yapılan üretime yönelik ortak çalışmalardır (Ağıralioğlu, 2012; Lee, 1998; Mansfield & Lee, 1996). Üniversite ile sanayi ve iş dünyası arasındaki işbirlikleri aynı zamanda, üniversitelerin sektörel ihtiyaçlara yönelik mezunlar yetiştirmelerine de katkı sağlayarak, bu üniversitelerin öğretim konusundaki ününü sağlamlaştırmasına ve iş dünyasındaki saygınlıklarına pozitif etki yapmaktadır (Alkan, 2014; Santoro, 2000).

    Bu çalışmada elde edilen sonuçlar bir arada değerlendirildiğinde, Türkiye’deki üniversitelerin uluslararası sıralamalardaki başarısını hızlandırmak için atıf alacak yayınlarının üretiminin ve hem akademik dünyadaki ün hem de iş dünyasındaki saygınlığı artıracak uygulamaların öncelenmesi gerekmektedir. Bu anlamda, yükseköğretim politika yapıcılarının, Türkiye adresli yayınların sayısını artırırken kalitesini düşüren ve akademideki etik dışı davranışların yaygınlaşmasına neden olan akademik teşvik ödemesi (Demir, 2018; Uslu, 2016; YÖK, 2018b) gibi politikalar yerine, saygın bilimsel dergilerde yayınlar için akademisyenlerin masraflarına katkı sağlayacak politikalar oluşturmaları ve bu tür etki değeri yüksek dergilerdeki yayınları teşvik eden/ edecek ödül sistemlerini geliştirmeleri daha verimli olacaktır. Üniversiteler ve fon sağlayıcılar tarafından proje destekleri arasında yayın masraflarına da bütçe kalemleri arasında yer verilmesi Türkiye’deki araştırmacıların saygın dergilerdeki yayın miktarına pozitif katkı yapabilir. Ayrıca, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından yürütülen uluslararası ortaklı projelere ve sanayi ile işbirliklerine yönelik destek programlarının genişletilmesine, hatta sanayi kuruluşları ve iş dünyasının bu programlar içerisindeki paylarının artırılmasına yönelik politikalar da Türkiye’deki üniversitelerin sıralama başarısına önemli katkılar sağlayabilir. Üniversite yöneticilerinin ise, Türkiye Yükseköğretim ve Bilim Politikalarını kurumlarında uygulamaya taşımanın yanında, YÖK tarafından genel çerçevesi çizilen öğretim programlarının içeriğini sektörel ihtiyaçlara göre güncellenmiş dersler ile çeşitlendirmek için müfredat geliştirme çalışmalarına süreklilik kazandırmaları, kurumlarının ün/saygınlık kategorisinden edineceği puanların, dolayısıyla da sıralama başarısının artışını sağlayabilecek bir diğer noktadır.

    Diğer taraftan, bu çalışmada kullanılan genişletilmiş gösterge seti de farklı uluslararası üniversite sıralama sistemlerindeki puanlama kriterlerinden oluşturulmuş olup, benzeri çalışmalarda dile getirilen teorik ve teknik eleştirilere açıktır. Bunun yanı sıra, önceki çalışmalardaki gruplamalar yerine, genişletilmiş gösterge setinin alt puan gruplarına yeniden ayrılması her ne kadar gerekçelendirilmiş olsa da, bu gruplamanın uygunluğu ileri çalışmalarla teorik açıdan gözden geçirilebilir. Son olarak, bu çalışmadaki genişletilmiş gösterge setinde yer alan ve üniversite sıralamalarında önemli oranda farklılığa neden olan puan kriterlerinin istatistiksel açıdan anlamlı olup olmadıkları ve ağırlıkları çeşitli analizlerle incelenebilir.

  • Başa Dön
  • Öz
  • Giriş
  • Materyal ve Metod
  • Bulgular
  • Kaynaklar
  • Kaynaklar

    1) Ağıralioğlu, N. (2012). Türkiye’de üniversitelerin kalitesini belirlemek için bir yaklaşım. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, 2(3), 147-165. doi:10.5961/jhes.2012.046

    2) Alkan, R. M. (2014). Üniversite-sanayi işbirliği için bazı öneriler. Yükseköğretim Dergisi, 4(2), 61-68. doi:10.2399/yod.14.011

    3) Arkalı-Olcay, G., & Bulu, M. (2016). Uluslararası üniversite sıralama endekslerinde Türk üniversitelerinin yeri. Yükseköğretim Dergisi, 6(2), 95-103. doi:10.2399/yod.16.003

    4) Academic Ranking of World Universities (ARWU). (2018). Methodology, Academic Ranking of World Universities. Retrieved from http://www.shanghairanking.com/

    5) Bougnol, M.-L., & Dula, J. H. (2015). Technical pitfalls in university rankings. Higher Education, 69(5), 859-866. doi:10.1007/ s10734-014-9809-y

    6) Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2007). Research methods in education (6th ed.). Abingdon: Routledge.

    7) Çakır, M. P., Acartürk, C., Alaşehir, O., & Çilingir, C. (2015). A comparative analysis of global and national university ranking systems. Scientometrics, 103(3), 813-848. doi:10.1007/ s11192-015-1586-6

    8) Danişman, Ş., Yalçın, M., Koza-Çiftçi, Ş., Tosuntaş, Ş. B., Sölpük, N., Ay, Y., Karadağ, E., & Yücel, C. (2016). Türkiye’de eğitim bilimleri alanında yayımlanan dergilerin bilimsel yayın haritası: Dergi etki faktörleri üzerine bir inceleme. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 22(4), 483-506. doi:10.14527/kuey.2016.019

    9) De Filippo, D., Casani, F., Garcia-Zorita, C., Efrain-Garcia, P., & Sanz-Casado, E. (2012). Visibility in international rankings. Strategies for enhancing the competitiveness of Spanish universities. Scientometrics, 93(3), 949-966. doi:10.1007/ s11192-012-0749-y

    10) Demir, S. B. (2018). Akademik teşvik’teki artışı açıklayabilecek bir değişken yok. Retrieved from https://www.memurlar.net/ haber/722723/akademik-tesvik-ve-etik-ihlaller.html

    11) Goglio, V. (2016). One size fits all? A different perspective on university rankings. Journal of Higher Education Policy and Management, 38(2), 212-226. doi:10.1080/136008 0X.2016.1150553

    12) Harvey, L. (2008). Rankings of higher education institutions: A critical review. Quality in Higher Education, 14(3), 187-207. doi:10.1080/13538320802507711

    13) Hazelkorn, E. (2015). Rankings and the reshaping of higher education: The battle for world-class excellence (2nd ed.) London: Palgrave Macmillan.

    14) Heffernan, T. A., & Heffernan, A. (2018). Language games: University responses to ranking metrics. Higher Education Quarterly, 72(1), 29-39. doi:10.1111/hequ.12139

    15) Hürriyet Gazetesi. (2017). Araştırma üniversitesi ne demek, üniversiteler için kriterler nasıl belirlendi? Hürriyet Gazetesi, 26.09.2017 tarihli sayısı. Retrieved from http://www.hurriyet. com.tr/egitim/arastirma-universitesi-ne-demek-universitelericin- kriterler-nasil-belirlendi-40591036

    16) Jajo, N. K., & Harrison, J. (2014). World university ranking systems: An alternative approach using partial least squares path modelling. Journal of Higher Education Policy and Management, 36(5), 471-482. doi:10.1080/1360080X.2014.936090

    17) Jarwal, S. D., Brion, A. M., & King, M. L. (2009). Measuring research quality using the journal impact factor, citations and ‘Ranked Journals’: Blunt instruments or inspired metrics? Journal of Higher Education Policy and Management, 31(4), 289-300. doi:10.1080/13600800903191930

    18) Karaaslan, C. (2018). Şampiyonlar sınıfı. Sabah Gazetesi, 09.01.2018 tarihli sayısı. Retrieved from https://www.sabah. com.tr/gundem/2018/01/09/sampiyonlar-sinifi

    19) Kaycheng, S. (2015). Multicolinearity and indicator redundancy problem in world university rankings: An example using Times Higher Education World University Ranking 2013-2014 data. Higher Education Quarterly, 69(2), 158-174. doi:10.1111/ hequ.12058

    20) Konan, N., & Yılmaz, S. (2017). Üniversitelerin sıralanma ölçütleri ve Türkiye üniversiteleri için öneriler. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, 7(2), 200-210. doi:10.5961/jhes.2017.199

    21) Lee, Y. S. (1998), University-industry collaboration on technology transfer: Views from the ivory tower. Policy Studies Journal, 26(1), 69-84. doi:10.1111/j.1541-0072.1998.tb01925.x

    22) Mansfield, E., & Lee, J.-Y. (1996). The modern university: Contributor to industrial innovation and recipient of industrial R&D support. Research Policy, 25(7), 1047-1058. doi:10.1016/ S0048-7333(96)00893-1

    23) Özdemir, A. N., & Alpaydın, Y. (2018). Yükseköğretim kurumlarında akademik yayıncılık: Üniversite dergilerinin bazı değişkenler açısından incelenmesi. Yükseköğretim Dergisi, 8(1), 9–22. doi:10.2399/yod.17.026

    24) Quacquarelli Symonds (QS). (2018). Methodology, QS World University Rankings. Retrieved from https://www.topuniversities. com/qs-world-university-rankings/methodology

    25) Saka, Y., & Yaman, S. (2011). Üniversite sıralama sistemleri; Kriterler ve yapılan eleştiriler. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, 1(2), 72-79. doi:10.5961/jhes.2011.012

    26) Santoro, M. D. (2000). Success breeds success: The linkage between relationship intensity and tangible outcomes in industry–university collaborative ventures. The Journal of High Technology Management Research, 11(2), 255-273. doi:10.1016/S1047-8310(00)00032-8

    27) Shehatta, I., & Mahmood, K. (2016). Correlation among top 100 universities in the major six global rankings: Policy implications. Scientometrics, 109(2), 1231-1254. doi:10.1007/s11192-016- 2065-4

    28) Shin, J. C., Toutkoushian, R. K., & Teichler, U. (2011). University rankings: Theoretical basis, methodology and impacts on global higher education. Dordrecht: Springer.

    29) Shin, J. C., & Khem, B. M. (2013). Institutionalization of world-class university in global competition. Dordrecht: Springer.

    30) Soh, K. C. (2011). Don’t read university rankings like reading football league tables: Taking a close look at the indicators. Higher Education Review, 44(1), 15-29.

    31) Soh, K. C. (2012). Profiling universities, not only ranking them: Maximising the information of predictors. Higher Education Review, 44(2), 27-41.

    32) Soh, K. (2013a). Misleading university rankings: Cause and cure for discrepancies between nominal and attained weights. Journal of Higher Education Policy and Management, 35(2), 206-214. doi:10.1080/1360080X.2013.775929

    33) Soh, K. (2013b). Rectifying an honest error in world university rankings: A solution to the problem of indicator weight discrepancies. Journal of Higher Education Policy and Management, 35(6), 574-585. doi:10.1080/1360080X.2013. 844670

    34) Tamtekin-Aydın, O. (2017a). A review on the major global university ranking systems and the Turkish universities’ overall position in rankings. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 23(2), 305-330. doi:10.14527/kuey.2017.011

    35) Tamtekin-Aydın, O. (2017b). Research performance of higher education institutions: A review on the measurements and affecting factors of research performance. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, 7(2), 312-320. doi:10.5961/jhes.2017.210

    36) Tapper, T., & Filippakou, O. (2009). The world‐class league tables and the sustaining of international reputations in higher education. Journal of Higher Education Policy and Management, 31(1), 55-66. doi:10.1080/13600800802383091

    37) Times Higher Education (THE). (2018). World university rankings 2018 methodology. Retrieved from https://www. timeshighereducation.com/world-university-rankings/ methodology-world-university-rankings-2018

    38) University Ranking by Academic Performance (URAP). (2018). World Ranking Indicators. Retrieved from http://www. urapcenter.org/2018/indicator.php?q=1

    39) Uslu, B. (2016). The academic incentives: Motivators for productivity or barriers for integrity? XI. European Conference on Social and Behavioral Sciences, September 01-04, Sapienza University, Rome, Italy.

    40) Uslu, B., & Seggie, F. N. (2016). The entrepreneurial university and academic discourses: The meta-synthesis of higher education articles. 4th International Conference on the Changing Academic Profession in Knowledge Society, April 20-22, Seoul National University, Seoul, South Korea.

    41) Yükseköğretim Kurulu (YÖK). (2018a). 2017-2018 dönemi 100/2000 YÖK doktora bursları. Retrieved from h t t p : / / y o k . g o v. t r / w e b / g u e s t / d u y u r u - d e t a y 1 / - / asset_publisher/64ZMbZPZlSI4/content/2017-2018- e g i t i m - o g ret i m -y % C 4 % B 1 l % C 4 % B 1 - b a h a r- d o n e m i - 1 0 0 - 2 0 0 0 - yo k- d o k t o ra - b u rs u - b a sv u r u l a r % C 4 % B 1 - 2 5 - 0 1 - 2 0 1 8 - ? r e d i r e c t = h t t p % 3 A % 2 F % 2 F y o k . g o v. tr%2Fweb%2Fguest%2Fduyuru-detay1%3Fp_p_id%3D101_ INSTANCE_64ZMbZPZlSI4%26p_p_lifecycle%3D0%26p_p_ state%3Dnormal%26p_p_mode%3Dview%26p_p_col_ id%3Dcolumn-3%26p_p_col_count%3D1

    42) Yükseköğretim Kurulu (YÖK). (2018b). YÖK’ün akademik teşvik ve etik ihlal uyarı yazısı. Sayı: 73112577-299-E.1814 09.01.2018, Konu: Akademik teşvik ödeneği başvuruları. Retrieved from https://www.memurlar.net/haber/722896/etik-ihlalleri-ileilgili- yok-universitelere-yazi-gondermis.html

  • Başa Dön
  • Öz
  • Giriş
  • Materyal ve Metod
  • Bulgular
  • Kaynaklar
  • [ Başa Dön ] [ Öz ] [ PDF ] [ Benzer Makaleler ] [ Yazara E-Posta ] [ Editöre E-Posta ]
    Şu ana kadar web sayfamız 25686192 defa ziyaret edilmiştir.