Bu araştırmanın amacı, okul yönetiminden algılanan okul yaşam kalitesini sınıflayan değişkenlerin önem düzeyini
yapay sinir ağı ile belirlemektir. Bu amaçla 2018-2019 eğitim öğretim yılı bahar döneminde İç Anadolu’da bir büyükşehir
merkezi, ilçeleri ve köylerinde farklı okul türlerinde görev yapmakta olan 401 öğretmenden veri toplanmıştır. Bu çalışma
korelasyonel araştırma türlerinden, yordayıcı korelasyon türünde bir araştırmadır. Araştırmada öğretmenlerin okul
yönetiminden algıladıkları okul yaşam kalitesi hakkında veri toplamak amacıyla Sarı (2007) tarafından geliştirilen, 5’li Likert
şeklinde derecelenebilen 50 madde ve 6 boyuttan oluşan Okul Yaşam Kalitesi Ölçeği’nin “okul yönetimi” alt boyutu
kullanılmıştır. Okul yönetiminden algılanan yaşam kalitesinin sınıflanmasında kullanılan yordayıcı değişkenlerden yaşam
doyumunu ölçmek amacıyla Diener, Emmons, Larsen ve Griffin (1985) tarafından geliştirilen ve Dağlı ve Baysal (2016)
tarafından uyarlama çalışması yapılan, 5 madde ve tek boyuttan oluşan Yaşam Doyumu Ölçeği kullanılmış, “öğrenci sayısı,
görev yapılan okuldan memnuniyet düzeyi, görev yeri, görev yapılan okuldaki eğitim sistemi, haftalık ders saati, medeni
durum ve cinsiyet” değişkenlerine ilişkin veriler ise araştırmacılar tarafından hazırlanan kişisel bilgi formu ile toplanmıştır.
Değişkenlerin okul yaşam kalitesini sınıflamadaki önem düzeyini ortaya koymak amacıyla yapay sinir ağı kullanılmış ve
verilerin analizi SPSS (IBM, 2011) ile gerçekleştirilmiştir. Analizlerdeki veri setinin %70’i eğitimde kullanılan örneklem, %30’u
testte kullanılan örneklem olarak seçilmiştir. Eğitim uygulamalarında sıklıkla kullanılmaya başlayan yapay sinir ağı, her
analizde veriden yeni ve farklı bir eğitim ve test verisi seçimi yaptığı için veri analizinde 1000 farklı yapay sinir ağı modeli
kurulmuş ve 1000 farklı modelde her bir değişkenin okul yönetiminden algılanan yaşam kalitesini sınıflamadaki önem
ortalaması hesaplanarak değişkenlerin önem sıralaması oluşturulmuştur. Araştırmadan elde edilen bulgulara göre
öğretmenlerin okul yönetiminden algıladıkları yaşam kalitesini sınıflamada etkisi en yüksek olan değişkenin görev yapılan
okuldan memnuniyet düzeyi olduğu, bunu sırasıyla haftalık ders saati, medeni durum, görev yapılan okuldaki öğrenci sayısı,
yaşam doyumu, görev yapılan okuldaki eğitim sistemi, görev yapılan okulun yeri ve cinsiyet değişkenlerinin izlediği
görülmüştür. Yapılacak yeni araştırmalarda farklı değişkenlerin önem sırasının incelenmesi önerilmiştir. Uygulayıcılara ise
sınıflamada yüksek öneme sahip değişkenlerin yarattığı etki göz önünde bulundurularak politika üretilmesi önerilmektedir.
The purpose of this research is to determine the significance level of the variables that classify the quality of school life
perceived from the school management with artificial neural network. For this purpose, data was collected from 401 teachers
working in different school types in a metropolitan center, its districts and villages in Central Anatolia in the spring term of
2018-2019 academic year. This study is a predictive correlational research which is one of the correlational research types. In order to collect data about the quality of school life that teachers perceive from school management, the “school management”
dimension of the Quality of School Life Scale, which was developed by Sarı (2007) and composed of 6 dimensions and 50 items
that can be ranked as 5 point-Likert-type items, was used. The Life Satisfaction Scale, which was developed by Diener, Emmons,
Larsen and Griffin (1985) and adapted by Dağlı and Baysal (2016) and composed of one dimension and 5 items, was used to
measure the life satisfaction as a predictor variable of teachers’ quality of school life perceived from the school administration,
data on variables such as “number of students, level of satisfaction with the school, school location, education system in the
school, weekly class hours, marital status and gender” were collected by the personal information form prepared by the
researchers. Artificial neural network was used to reveal the importance of variables in classifying quality of school life and the
data were analyzed with SPSS (IBM, 2011). 70% of the data set in the analysis was chosen as education sample and 30% as the
test sample. Frequently used in educational applications, artificial neural network chooses a new and different education and
test data from the data in each analysis, accordingly 1000 different models of artificial neural networks were established in the
data analysis and the importance order of the variables was calculated by classifying the average quality of life perceived from
the school administration in 1000 different models. According to the findings, the most significant variable in classifying the
quality of school life perceived by teachers from school management is the level of satisfaction with the school in which they are
employed, weekly class hours, marital status, number of students in the school, life satisfaction, education system in the school,
school location and gender variables were observed to follow. For the new researches, it was suggested to include other
variables in examining the level of significance in predicting teachers quality of school life perceived from the school
management. The practitioners were suggested to take the variables of high significance into account in policy making
processes.
