Kariyer planlamasında belirsizlikle başa çıkmak için dairesel sezgisel bulanık SWARA WASPAS yöntemiyle sağlam bir karar verme algoritması

Eğitim yollarını seçmeyi neden bu kadar zorlaştırır

Birçok öğrenci mesleki programları tamamladıktan sonra iyi bir işe girmenin hâlâ zor olduğunu fark eder. Kurslar, danışmanlık hizmetleri ve iş arama atölyeleri arasında seçim yapmak zorundadırlar; üstelik işverenlerin ihtiyaçları sürekli değişmektedir. Bu makale, uzmanların belirsiz hissettiği, fikir değiştirdiği ve her zaman aynı fikirde olmadığı dağınık insan yargısı gerçekliğine saygı göstererek bu tür programların nasıl tasarlanıp karşılaştırılacağını inceliyor.

Şüphe dünyasında kararlar

Kariyer eğitimi kararları birçok hareketli parçayı içerir: becerilerin gerçek işlerle eşleştirilmesi, gençlerin hedeflerini netleştirmelerine yardımcı olunması, iş arama alışkanlıklarının öğretilmesi ve kişilerin zaman içinde istihdamı sürdürmesinin sağlanması. Bu faktörler farklı yönlere çekebilir ve eğitmenler, danışmanlar ile sektör ortakları gibi uzmanlar genellikle yalnızca kısmi veya belirsiz bilgiye sahiptir. Onları tek bir düzenli puan vermeye zorlamak yerine, çalışma görüşlerinin tereddüt ve şüpheyi yansıtmasına izin veriyor; bir seçeneği ne kadar güçlü desteklediklerini ve bununla ne kadar emin olduklarını yakalıyor.

Belirsizliği yakalayan daireler

Bunu yapmak için yazar görüşleri tek noktalar yerine daireler olarak tanımlayan matematikteki güncel bir fikri kullanıyor. Her daire bir uzmanın bir seçeneğe ne kadar yatkın veya karşı olduğunu ve bu görüşün etrafındaki bir belirsizlik bandını gösterir. Bu daha zengin resim, bir uzmanın “bu iyi görünüyor, ama tamamen emin değilim” diyebileceğini kabul eder. Bunun üzerine inşa edilerek çalışma, her bir faktörün önemini belirleyen ve rekabet eden eğitim programlarını puanlayıp sıralayan iki popüler sıralama aracını uyarlıyor. Her iki araç da katı sayılar yerine doğrudan bu dairesel görüşlerle çalışacak şekilde yeniden yazılıyor.

Önemlileri tartmak ve seçenekleri puanlamak

Yöntemin ilk kısmı, becerilerin işlerle ne kadar iyi eşleştiği, öğrencilerin kariyerleri konusunda ne kadar net hissettikleri, başvurmaya ne kadar hazır oldukları, yerleştirilmelerinin sıklığı ve istihdamda kalma süreleri gibi en çok önem taşıyan faktörlerin ağırlıklandırılmasına odaklanır. Uzmanlar görüşlerini günlük ifadelerle, örneğin “orta” veya “çok yüksek” gibi ifade eder; bunlar daha sonra dairesel görüş biçimine çevrilir. Yöntem, uzmanların tereddüdünü görünür tutarken faktörleri birbirleriyle kademeli olarak karşılaştırır ve ağırlıklarını ayarlar. İkinci kısım ise birkaç rekabetçi eğitim modelini alır, her bir faktör için tüm uzman görüşlerini birleştirir ve kanıtları toplamanın iki farklı yolunu kullanarak puanlar üretir. Puanlar daha sonra programların nihai sıralamasını vermek üzere harmanlanır.

Gerçekçi bir eğitim senaryosunda test etme

Bunun pratikte nasıl işlediğini göstermek için yazar, iş sonuçlarını iyileştirmek isteyen bir meslek enstitüsünün vaka çalışmasını oluşturur. Basit beceri eğitiminden planlama, kişisel rehberlik ve işveren bağlantılarını ekleyen tam entegre modele kadar beş program stili karşılaştırılır. Öğretim, danışmanlık ve sektör uzmanları her seçeneği yine günlük dili kullanarak ve dairesel görüş sistemine eşleyerek puanlar. Yöntem bu bilgileri işlerken bir seçenek öne çıkar: mesleki eğitimi temel kariyer danışmanlığı ile birleştirmek, daha sade eğitimlerin ve hatta daha karmaşık entegre düzenlerin önünde sürekli olarak birinci sırada yer alır.

Daha yakından incelendiğinde bile kararlı sonuçlar

Çalışma ardından bu sıralamaların ne kadar kırılgan olduğunu kontrol eder. Farklı faktörlere verilen önemi değiştirir ve iki puanlama formülü arasındaki dengeyi kaydırır. Ayrıca sıralamaların yöntemler arasında ne kadar benzer olduğunu standart bir istatistiksel testle ölçer. Tüm bu kontrollerde aynı program kombinasyonu en üstte kalır ve diğer seçeneklerin sıralaması çok az değişir. Bu, yöntemin küçük ayarlara veya uzmanlar arasındaki anlaşmazlıklara aşırı duyarlı olmadığını; gerçek eğitim ve politika ortamlarında kullanılmak için gerekli önemli bir özellik olduğunu gösterir.

Çalışmanın öğrenciler ve planlayıcılar için anlamı

Basitçe ifade etmek gerekirse, makale karmaşık eğitim ve kariyer rehberliği kararlarını kaotik olmadan belirsizlik açısından daha dürüst kılmanın bir yolunu gösterir. Uzman görüşlerinin bulanık ve tereddütlü olmasına izin verirken bunları yapılandırılmış bir şekilde birleştirerek yöntem, hem etkili hem de birçok testte kararlı olan seçenekleri tanımlar. Gayriuzman bir okuyucu için çıkarım şudur: mesleki eğitime bile mütevazı düzeyde kariyer danışmanlığı eklemek istihdam sonuçlarında belirgin, güvenilir bir fark yaratabilir ve dikkatli, belirsizlik bilincine sahip karar araçları okulların ve ajansların bu tür iyileştirmeleri daha büyük güvenle seçmesine yardımcı olabilir.

Atıf: Chen, J. A robust decision making algorithm for handling uncertainty in career planning via a circular intuitionistic fuzzy SWARA WASPAS method. Sci Rep 16, 15953 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-45506-0

Anahtar kelimeler: kariyer planlaması, mesleki eğitim, karar verme, bulanık mantık, istihdam rehberliği