Yükseköğrenimde Yenilikçi Eğitim Teknolojilerinin Seçimi: Resim Bulanık EDAS ve Best Worst Yöntemi ile Bir Uygulama

Bu çalışma, yükseköğrenimde artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) teknolojilerinin seçimini optimize etmek amacıyla resim bulanık (PF) sayılarla genişletilmiş EDAS (PF-EDAS) yöntemini uygulamaktadır. Dijital dönüşüm süreciyle birlikte eğitim ortamlarında AR/VR teknolojilerine yönelik artan talep, bu teknolojilerin etkili ve sürdürülebilir bir şekilde seçilmesini gerektirmektedir. Çalışmada, dilsel değerlendirmeler resim bulanık sayılarla modellenmiş ve belirsizliklerin üstesinden gelmek amacıyla PF-EDAS yöntemi Best Worst Yöntemi (BWM) ile entegre edilmiştir. Bu yöntem, kriter ağırlıklarının tutarlı bir şekilde belirlenmesini ve alternatiflerin güvenilir bir şekilde değerlendirilmesini sağlamıştır. Kriterler arasında öğrenme etkinliği, kullanım kolaylığı, maliyet, kapsayıcılık ve sürdürülebilirlik gibi faktörler yer almıştır. Değerlendirme sonuçları, AR/VR teknolojilerinin özellikle fen, teknoloji, mühendislik ve matematik (STEM) alanlarında yenilikçi öğretim yöntemlerini destekleyebileceğini göstermektedir. Karşılaştırmalı analizde PF-CODAS ve PF-CoCoSo yöntemleri de kullanılmış ve sonuçların tutarlılığı doğrulanmıştır. Çalışma, belirsizlik ve muğlaklık içeren çok kriterli karar verme (ÇKKV) süreçlerinde PF-EDAS yönteminin etkin bir araç olduğunu ortaya koymaktadır. Gelecekte, farklı eğitim seviyelerinde daha geniş karar gruplarıyla uygulanması ve dinamik veri entegrasyonu ile desteklenmesi bu yöntemin genel uygulanabilirliğini artırabilir.