ÖZETBu çalışma ile üniversitelerde belirli dönemlerde manüel olarak hazırlanan sınav takvimi uygulamaları otomasyon kapsamına alınmıştır. Uygulamada Evrimsel Hesaplama yöntemi kullanılmış olup, gerekli kontroller ve iyileştirmeler üniversite yönetiminin isteği doğrultusunda yapılmıştır. Uygulama iki bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde veriler ilgili birimlerden web ortamında toplanmakta, ikinci bölümde ise geliştirilen masaüstü uygulama çalıştırılarak istenen sonuçlar alınmaktadır. Uygulamanın hayata geçirilmesi ile birlikte sınav takvimi hazırlamak için harcanan zaman kısalmaktadır. Ayrıca uygulama ile kullanılan verilerin birçoğu doğrudan gerçek zamanlı olarak öğrenci işleri otomasyon sistemi veritabanından alınmakta olduğu için; alttan dersi kalan ya da üstten ders alan öğrenci takibi gibi sınav çakışması sorunları da tamamen ortadan kalkacaktır. Çalışmada mevcut öğrenci otomasyon sistemi veritabanına eklenen tablolar açıklanmakta, ayrıca eldeki verilerin Genetik Algoritma yöntemine uygulanma aşamaları verilmektedir. Uygulama aşamasında kullanılan kısıtlar da programın önemli bir parçasını oluşturmaktadır. Bunun dışında programın arayüzleri örnekleriyle birlikte yer almaktadır. Sonuç olarak, oluşturulmuş sınav programı takviminden bir örnek çıktıya da yer verilmiştir. ABSTRACTIn this study, manually (paperwork) and periodically prepared exam scheduling applications at universities have been taken into a computer automation system by developing a software solution. In the software developed by the authors, Evolutionary Algorithm method has been applied and university administration's specific improvement requests have also been taken into consideration while developing the software. The developed software has two parts: First part is about collecting data through the web application, and the second part is the application project, which calculates the final scheduling results. By utilizing the software, a considerable amount of time lost by manually preparing exam schedules will be saved. In addition, with the real-time connection to the student automation system database, numerous problems will be vanished, i.e. students/classes exam scheduling conflicts, etc. In the study, tables added to the current student automation system database have been explained. Additionally, by applying the genetic algorithm methods to the various parts of data have been examined along with the constraints used in the application, which are essential parts of the software. User interfaces have been designed with their sample instances. Finally, exam-scheduling table has been created and an example output of the schedule has been generated in the study.

ÖZÜniversiteler gibi kamu kurumlarında yazışma süreçleri genellikle zaman alıcı, iş yükünü ve bürokrasiyi arttırıcı faaliyetlerdir. Bu nedenle kurumlar, iş süreçlerinde ürettikleri belgeleri sistematik bir

In this study, the event logs for closed problems which was created by Volvo IT Belgium for the Business Process Intelligence Challenge in 2013 are evaluated by using Process Mining software. One of these software (ProM) is an open source program and the other (Disco) is a commercial product. Commercial application is available as a full version with academic license. Observed event logs record consist of 6660 units. This case study described the logic of the process of mining programs and issues in problem solving stage of the Volvo Company are illustrated. In this analysis, ping-pong behavior in the processes, the product which has the most frequency and the employee who has the most duration for the processes have been revealed.

Bilgi ve iletişim teknolojilerindeki yeni gelişmeler dijital bir dünyaya adım atmamızı sağlamıştır. Dijital dünya ise dijital bir ekonomiye dönüşmekte ve bu dönüşümden dijital ürünlerin katma değeri doğrudan etkilenmektedir. Hollywood filmlerinin yerine artık dijital oyunlar almış, dijital oyun sektörü katma değeri ve istihdamı yüksek bir sektör haline gelmiş ve hasılatı ise sinema endüstrisinin iki katını aşmıştır. Dijital oyun endüstrisi kriz dönemlerinde bile etkilenmeden büyüyen sektörlerin başında gelmektedir. Dijital oyun endüstrisi teknolojik olarak en güçlü ülkelerde kendine uygun iklimi bulmuş ve en çok gelir getirici oyunların ve yan ürünlerin tasarlanması ve satışı yine bu ülkelerde yapılmıştır. Dijital oyun endüstrisi istihdam ve sosyal alandaki diğer faaliyetler yanında, sinema gibi birçok sanatsal öğeyi ve sosyal mesaj da barındıran bir alandır. Bu nedenle, Türkiye'nin dünyaya kendini doğru tanıtması ve ifade etmesi açısından katma değeri yüksek dijital oyun sektöründe yeterli söz sahibi olması kaçınılmazdır. Bu çalışma kapsamında dijital oyun sektörünün genel olarak ekonomik analizi karşılaştırmalı bir şekilde yapılmaya çalışılmış ve Türkiye'nin bu fırsatı en iyi şekilde değerlendirmesine yönelik önerilerde bulunulmuştur.

This paper presents a study on predicting academically at-risk engineering students at the early stage of their education. For this purpose, some soft computing tools namely support vectors machines and artificial neural networks have been employed. The study population included all students enrolled in Pamukkale University, Faculty of Engineering at 2008-2009 and 2009-2010 academic years as freshmen. The data are retrieved from various institutions and questionnaires conducted on the students. Each input data point is of 38-dimension, which includes demographic and academic information about the students, while the output based on the first-year GPA of the students falls into either at-risk or not. The results of the study have shown that either support vector machine or artificial neural network methods can be used to predict first-year performance of a student in a priori manner. Thus, a proper course load and graduation schedule can be transcribed for the student to manage their graduation in a way that potential dropout risks are reduced. Moreover, an input sensitivity analysis has been conducted to determine the importance of each input used in the study.