• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace Home
  • Rektörlüğe Bağlı Birimler
  • Öksüz Yayınları
  • View Item
  •   DSpace Home
  • Rektörlüğe Bağlı Birimler
  • Öksüz Yayınları
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Bulut Tabanlı Öğrenme Yönetim Sistemi Seçiminde Bulanık Çok Kriterli Karar Analizi Yaklaşımı

xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-rights

info:eu-repo/semantics/openAccess

Date

2020

Author

Özcan, Hakan
Emiroğlu, Bülent Gürsel

Metadata

Show full item record

Abstract

Bulut bilişim teknolojisinin gelişmesiyle öğrenme yönetim sistemleri (ÖYS’ler) yeni özellikler ve servis seçenekleri kazanmıştır. Buna bağlı olarak artan ürün alternatifleri arasından seçim yapma süreci zorlaşmıştır. Belli kriterlere bağlı en uygun bulut tabanlı ÖYS’yi seçmek kurumlar için önemli bir karar verme sorunu olmuştur. Bu çalışmada, kurumların bir grup bulut tabanlı ÖYS arasından belli kriterlere uygun seçim yapabilmesini kolaylaştıracak Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (BAHS) tabanlı bir model geliştirilmiştir. Bu modelde, bulut tabanlı ÖYS seçiminde etkili olabilecek içerik desteği, etkileşim ve iş birliği, ölçme ve değerlendirme, ders yapısı, arayüz, verimlilik araçları, platform esnekliği, ölçeklenebilirlik, güvenlik, destek ve lisanslama kriterleri literatüre ve uzman görüşlerine dayalı incelenmiş ve oluşturulan bir hiyerarşik yapı ile sunulmuştur. Çalışmada hem kriterler hem de durum çalışması kapsamında ele alınan altı alternatif, çevrim-içi eğitim alanında uzman yedi karar verici tarafından değerlendirilmiştir. Belirlenen kriterlere bağlı olarak, seçilen alternatifler arasında yapılan bulanık ikili karşılaştırmalar sonucu en uygun bulut tabanlı ÖYS, TalentLMS olarak belirlenmiştir.
 
With the development of cloud computing technology, learning management systems (LMSs) have gained new features and service options. Consequently, the process of choosing among increasing product alternatives has become difficult. Choosing the most appropriate cloud-based LMS with certain criteria has been an important decision-making problem. In this study, a model has been developed by using Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) to facilitate selection of the most suitable one from a group of cloud-based LMSs according to certain criteria. In this model, content support, interaction and collaboration, measurement and evaluation, course structure, interface, productivity tools, platform flexibility, scalability, security, support and licensing criteria that can be effective in cloud-based LMS selection are examined based on literature and expert opinions, and presented in a hierarchical structure. In the study, both the criteria and six alternatives in the context of a case study were evaluated by seven decision-makers specialized in the field of online education. Based on the determined criteria, the most appropriate cloud-based LMS was chosen as TalentLMS as a result of fuzzy pairwise comparisons between the selected alternatives.
 

Volume

13

Issue

1

URI

https://hdl.handle.net/20.500.12450/5008

Collections

  • Öksüz Yayınları [1372]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Instruction | Guide | Contact |

DSpace@Amasya

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeDepartmentPublisherCategoryLanguageAccess TypeThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeDepartmentPublisherCategoryLanguageAccess Type

My Account

LoginRegister

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Instruction || Guide || Library || Amasya University || OAI-PMH ||

Amasya Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, Amasya, Turkey
If you find any errors in content, please contact: openaccess@amasya.edu.tr

Creative Commons License
DSpace@Amasya by Amasya University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Amasya: