Kural tabanlı genetik algoritmalar ile eğitim planı optimizasyonu

Şirketlerde, şirket içi eğitim sürecinin optimum sürede ve çalışanların iş temposunu etkilemeden gerçekleştirilmesi için kesin ve hassas bir planlama yapılması gerekmektedir. Bu sebeple bir eğitim planı hazırlanması işlemini bir zaman çizelgeleme problemi olarak ele almak uygun olur. Zaman çizelgeleri elle hazırlandığı zaman karmaşık ve çok zaman alan bir probleme dönüşebilmektedir. Bu çalışmada, kural tabanlı genetik algoritma (GA) kullanılarak eğitim planı hazırlama problemine etkin bir çözüm ortaya konmaktadır. GA?nın uygunluk fonksiyonunun çözüm elde etmek için kullandığı veriler, eğitim programındaki bölümlerin birbirlerine gore ön koşul durumlarını içeren bir kurallar kümesinden oluşmaktadır. Çalışmanın literature katkısı birbirine sıkı kurallarla bağlı modülleri olan bir eğitim materyalinin veri kümesini başarılı bir şekilde işleyebilmesidir. Eğitim materyalinin bölümleri olan modüller etkin bir biçimde sıralanabilmekte ve bu işlem esnasında da sıralama işlemi için kullanılacak en uygun parametre kombinasyonunu tespit etmek üzere parametre uyumlaması yapılmaktadır. Testler iki farklı modül sayısı için gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar bir uzman önerisi ile parametrik olmayan Spearman sıra korelasyon testi kullanılarak karşılaştırılmış ve uzman önerisine en yakın sonuç tespit edilmiştir. Buna göre, elde edilen sonuçlar uzman önerisi ile karşılaştırıldığında, küçük boyutlu modül dizilimleri için yüzde 98,53, büyük boyutlu modül dizilimleri için ise yüzde 97,06 oranında güvenilir bulunmuştur. Aynı özelliklere sahip ve iki farklı büyüklükte bir kontrol veri grubu ile testler tekrarlanmış ve aynı parametre kombinasyonları ile en başarılı dizilim sonuçlarının alınabildiği doğrulanmıştır. Anahtar sözcükler: Genetik algoritma, kural tabanı, eğitim planı optimizasyonu, Spearman sıra korelasyonu