Eğitim hayatında yapılan tercihler, bireylerin geleceklerini şekillendiren en kritik kararlar arasında yer alır. Üniversite bölümü seçimi, yüksek lisans programları veya iş başvuruları gibi önemli tercih süreçlerinde, salt sezgi veya genel kanılara dayalı kararlar vermek yerine, veri analizinden yararlanmak hem daha bilinçli hem de daha stratejik sonuçlar doğurur.
Etkili bir tercih analizi için öncelikle kapsamlı ve güvenilir veri setlerine ihtiyaç duyulur. Bu veriler arasında:
- Kontenjan Bilgileri: Son 6-7 yıllık kontenjan değişimleri ve büyüklükleri
- Doluluk Oranları: Bölümlerin yıllara göre doluluk durumları
- Başarı Sıralamaları: Taban ve tavan puanları, yerleşme sıralamaları
- Puan Türleri: Farklı puan türlerinin bölümler üzerindeki etkileri
- Yerleşme İstatistikleri: Tercih edilme sıklığı ve yerleşme oranları
- İstihdam Verileri: Mezuniyet sonrası iş bulma oranları ve sektörel dağılım
Bu verilerin toplanması sürecinde, resmi kaynaklardan elde edilen istatistikler öncelikli olmakla birlikte, güvenilir eğitim portalları ve araştırma kurumlarının raporları da değerli kaynaklar oluşturur.
Ham verilerin analiz için hazır hale getirilmesi kritik bir adımdır. Bu süreçte:
- Eksik Veri Yönetimi: Boş değerler belirlenir ve uygun interpolasyon teknikleriyle doldurulur
- Hata Tespiti: Aykırı değerler ve mantıksız veriler tespit edilerek düzeltilir
- Format Standardizasyonu: Farklı kaynaklardan gelen veriler tutarlı formata getirilir
- Zaman Serisi Düzenleme: Veriler kronolojik sıraya göre organize edilir
Bu hazırlık süreci, sonraki analizlerin güvenilirliğini doğrudan etkilediği için titizlikle yürütülmelidir.
Temel İstatistiksel Analizler
Tanımlayıcı İstatistikler
Her bölüm için temel istatistiksel ölçümler hesaplanır:
- Ortalama Değerler: Yıllık ortalama taban puanları ve sıralamaları
- Medyan Analizi: Merkezi eğilimin daha sağlam bir göstergesi
- Standart Sapma: Verilerin yayılım durumu ve istikrar ölçümü
- Çeyrekler Arası Genişlik: Dağılımın merkezindeki değişkenlik
Bu ölçümler, bölümlerin genel durumu hakkında temel bir anlayış sağlar ve karşılaştırma yapabilmek için referans noktaları oluşturur.
Her bölüm için güvenli tercih aralıkları belirlenir. Bu aralıklar:
- %25-75 Güven Aralığı: Orta düzey risk ile yerleşme olasılığı
- %10-90 Aralığı: Geniş perspektifle değerlendirme
- Minimum-Maksimum Değerler: En uç senaryoların analizi
Bu aralıklar, öğrencilerin kendi konumlarını objektif bir şekilde değerlendirmelerine olanak tanır.
İleri Düzey Analiz Teknikleri
Trend Analizi ve Regresyon Modelleri
Bölümlerin gelecekteki durumlarını tahmin etmek için doğrusal regresyon analizi kullanılır:
Doğrusal Trend Analizi: Her bölümün puan ve sıralama değişiminin matematiksel modellenmesi yapılır. Pozitif eğim, bölümün tercih edilme eğiliminin arttığını negatif eğim ise azaldığını gösterir.
Çoklu Regresyon Modelleri: Kontenjan büyüklüğü, mezun sayısı, sektörel gelişmeler gibi birden fazla değişkenin etkisini aynı anda değerlendiren modeller geliştirilir.
Zaman Serisi Analizi
Hareketli Ortalama: Kısa vadeli dalgalanmaları elimine ederek daha stabil trendlerin görülmesini sağlar. Genellikle 3-5 yıllık hareketli ortalamalar kullanılır.
Üstel Düzeltme: Son yılların verilerine daha fazla ağırlık vererek, güncel eğilimleri daha net ortaya koyar.
Mevsimsel Analiz: Özellikle kontenjan değişiklikleri ve eğitim politikalarındaki döngüsel değişimlerin etkilerini analiz eder.
Volatilite ve Risk Analizi
Standart Sapma Tabanlı Volatilite: Bölümün yıllara göre ne kadar dalgalı olduğunu ölçer. Yüksek volatilite, riskli tercih anlamına gelir.
Beta Katsayısı: Genel piyasa hareketlerine göre bölümün duyarlılığını ölçer.
Sharpe Oranı Benzeri Metrikler: Risk-getiri dengesini değerlendirmek için adapte edilmiş oranlar geliştirilir.
Okul Birincisi Kontenjanının Analizi
Ayrı Değerlendirme Gerekliliği
Okul birincisi kontenjanları, tercih analizlerinde özel bir önem taşır ve mutlaka ayrı olarak değerlendirilmelidir:
Veri Ayrıştırması: Okul birincisi kontenjanıyla yerleşen öğrencilerin sayısı, puanları ve sıralamaları normal kontenjandan tamamen ayrı tutulur.
Etki Analizi: Bu kontenjanın bölümün genel doluluk oranı ve taban sıralaması üzerindeki etkisi matematiksel olarak hesaplanır.
Dummy Variable Yaklaşımı
Regresyon modellerinde okul birincisi kontenjanı için ayrı bir değişken oluşturulur:
Taban_Sıralaması = α + β₁×Yıl + β₂×Kontenjan + β₃×Okul_Birincisi_Dummy + ε
Bu yaklaşım, okul birincisi kontenjanının bölümler üzerindeki net etkisini ölçmeyi mümkün kılar.
Stratejik Değerlendirme
Fırsat Analizi: Okul birincisi kontenjanı yüksek olan bölümlerde normal kontenjana göre rekabet durumu değerlendirilir.
Risk Faktörleri: Bu kontenjanların yerleşme sıralamalarında oluşturduğu karmaşıklık hesaba katılır.
Optimizasyon: Öğrencinin okul birincisi olma durumuna göre tercih stratejisi geliştirilir.
Çok Kriterli Karar Analizi
Ağırlıklı Puanlama Sistemi
Farklı faktörlerin önem derecelerine göre ağırlıklandırılması:
- Tercih Sayısı Ağırlığı: %25
- Kontenjan Büyüklüğü: %20
- İş Bulma Oranı: %30
- Sektörel Büyüme: %15
- Coğrafi Konum: %10
Bu ağırlıklar, öğrencinin kişisel önceliklerine göre özelleştirilebilir.
AHP (Analytic Hierarchy Process) Yaklaşımı
Karmaşık tercih durumlarında, ikili karşılaştırmalar yapılarak objektif ağırlıklar belirlenir. Bu yöntem, özellikle birden fazla faktörün etkili olduğu durumlarda güvenilir sonuçlar verir.
Tahmin Modelleri ve Güven Aralıkları
Probabilistik Yaklaşım
Tercih tahminlerinde kesin sonuçlar yerine olasılık aralıkları sunulmalıdır:
Monte Carlo Simülasyonu: Binlerce senaryo simüle edilerek, farklı durumlar için yerleşme olasılıkları hesaplanır.
Bayesian Güncelleme: Yeni veriler elde edildikçe, tahminler sürekli güncellenir.
Hata Payı Hesaplaması
Her tahmin için mutlaka hata payı ve güven aralığı belirtilmelidir:
- %95 Güven Aralığı: Standart akademik güvenilirlik seviyesi
- Standart Hata: Tahminlerin kesinlik derecesinin göstergesi
- R² Değeri: Modelin açıklama gücünün ölçümü
Stratejik Tercih Listesi Oluşturma
Risk Dengeleme Stratejisi
Güvenli Tercihler: %70 yerleşme olasılığı olan bölümler
Orta Risk Tercihleri: %40-60 yerleşme olasılığı
Yüksek Risk Tercihleri: %20-30 yerleşme olasılığının altı
Bu dağılım, öğrencinin risk toleransına göre ayarlanabilir.
ÖRNEK UYGULAMALAR:
Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Van Güvenlik Meslek Yüksekokulu (Devlet)
Acil Durum ve Afet Yönetimi
2025 başvuran sayısı
2024 sıralama: 684.970 Kontenjan: 30 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.819.075 Toplam Kontenjan sayısı 278.261
2023 sıralama: 707.442 Kontenjan: 30 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.995.399 Toplam Kontenjan Sayısı: 331.202
2022 sıralama: 752.667 Kontenjan: 31 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 3.008. 029 Toplam Kontenjan Sayısı: 313.941
2021 sıralama: 664.789 Kontenjan: 31 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.416.748 Toplam Kontenjan Sayısı: 310.732
2020: sıralama 629.200 kontenjan: 31 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.295.890 Toplam Kontenjan Sayısı 299.630
2019: sıralama 682.966 kontenjan: 31 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.390.188 Toplam Kontenjan sayısı 298.220
Verilen veriler üzerinden bir analiz yaparak 2024 yılı için Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Van Güvenlik MYO Acil Durum ve Afet Yönetimi programının yaklaşık taban sıralamasını tahmin edelim.
Veriler Özeti
|Yıl | Sıralama | Kontenjan | Sınavı Geçerli Aday | Toplam Kontenjan |
|------|----------|-----------|---------------------|------------------|
| 2024 | ? | 30 | 2.819.075 | 278.261 |
| 2023 | 707.442 | 30 | 2.995.399 | 331.202 |
| 2022 | 752.667 | 31 | 3.008.029 | 313.941 |
| 2021 | 664.789 | 31 | 2.416.748 | 310.732 |
| 2020 | 629.200 | 31 | 2.295.890 | 299.630 |
| 2019 | 682.966 | 31 | 2.390.188 | 298.220 |
Analiz Yöntemi
Yıllara göre sıralama / sınava giren aday sayısı oranını bulup, 2024 için bu orana göre tahmini sıralama hesaplayabiliriz. Çünkü her yıl sınava giren aday sayısı değişiyor ve sıralama buna bağlı olarak kayıyor.
Oran Hesaplaması
|Yıl | Sıralama | Aday Sayısı | Oran (Sıralama / Aday Sayısı) |
|------|----------|-------------|-------------------------------|
| 2023 | 707.442 | 2.995.399 | 0,2362 |
| 2022 | 752.667 | 3.008.029 | 0,2503 |
| 2021 | 664.789 | 2.416.748 | 0,2749 |
| 2020 | 629.200 | 2.295.890 | 0,2740 |
| 2019 | 682.966 | 2.390.188 | 0,2858 |
Son yıllarda oran az da olsa düşme eğiliminde:
2023: 0,2362
2022: 0,2503
2021: 0,2749
2020: 0,2740
2019: 0,2858
2023 ve 2022 yıllarında oran daha düşük. 2024’te kontenjan ve aday sayısı azalmış, bu da sıralamanın biraz daha yukarıda olmasını bekletir.
2024 İçin Tahmini Sıralama Hesaplama
2023 yılında oran 0,2362.
2024’te de benzer bir oran bekleyebiliriz, hatta biraz daha yukarıda olabilir (örneğin 0,24 civarı).
2024 sıralama ≈ 2.819.075 × 0,24 = 676.578
Üstel düzeltme ile son 2 yıla %70 ağırlık verme:
(0.7×0.2362) + (0.3×0.2503) = 0.241 → 2.819.075×0.241 = 679.397
Yani:
2024 yılı tahmini taban sıralaması ≈ 678.000 – 680.000 aralığında olacaktır.
Ankara Üniversitesi Beypazarı Meslek Yüksekokulu (Devlet) Acil Durum ve Afet Yönetimi
2025 başvuran sayısı
2024 sıralama: 765.428 Kontenjan: 71 Toplam Kontenjan sayısı 278.261 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.819.075
2023 sıralama: 830.430 Kontenjan: 71 Toplam Kontenjan Sayısı: 331.202 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.995.399
2022 sıralama: 819.193 Kontenjan: 72 Toplam Kontenjan Sayısı: 313.941Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 3.008. 029
2021 sıralama: 729.104 Kontenjan: 71 Toplam Kontenjan Sayısı: 313.941 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.416.748
2020: sıralama 637.557 kontenjan: 72 Toplam Kontenjan Sayısı 299.630 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.295.890
2019: sıralama: 594.040 kontenjan: 72 Toplam Kontenjan sayısı 298.220 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.390.188
Verilen veriler Yükseköğretim Kurumları Sınavı (YKS) yerleştirme sonuçlarına göre Ankara Üniversitesi Beypazarı MYO Acil Durum ve Afet Yönetimi programının yıllara göre en düşük yerleştirme sıralaması, kontenjanı, toplam kontenjan ve sınava giren/geçerli aday sayısını içermektedir. 2024 yılı için kontenjan, toplam kontenjan ve sınavı geçerli aday sayısı belli, fakat sıralama verisi eksik olsun biz de geçmiş yıllara göre 2024 sıralamasını tahmin edelim.
- Veri Tablosu
|Yıl | Sıralama | Kontenjan | Toplam Kontenjan | Geçerli Aday Sayısı |
|------|----------|-----------|------------------|---------------------|
| 2024 | ? | 71 | 278.261 | 2.819.075 |
| 2023 | 830.430 | 71 | 331.202 | 2.995.399 |
| 2022 | 819.193 | 72 | 313.941 | 3.008.029 |
| 2021 | 729.104 | 71 | 310.732 | 2.416.748 |
| 2020 | 637.557 | 72 | 299.630 | 2.295.890 |
| 2019 | 594.040 | 72 | 298.220 | 2.390.188 | - Sıralama Tahmini için Normalizasyon
Her yıl aday sayısı ve toplam kontenjan değiştiği için, sıralamanın doğrudan karşılaştırılması yanıltıcı olabilir. Bunun yerine oransal sıralama (yüzdelik dilim) kullanılır:
Oransal Sıralama = Sıralama / Sınavı Geçerli Aday Sayısı
|Yıl | Sıralama | Aday Sayısı | Oransal Sıralama (%) |
|------|----------|-------------|----------------------|
| 2023 | 830.430 | 2.995.399 | 27,73 |
| 2022 | 819.193 | 3.008.029 | 27,24 |
| 2021 | 729.104 | 2.416.748 | 30,18 |
| 2020 | 637.557 | 2.295.890 | 27,78 |
| 2019 | 594.040 | 2.390.188 | 24,85 |
2021 istisnai olarak daha yüksek, diğer yıllarda yaklaşık %25-28 civarında. - 2024 Tahmini Oransal Sıralama
2024 için toplam aday sayısı 2.819.075. Son yıllarda oransal sıralama genelde %27 civarında.
Tahmini Oransal Sıralama (%) = Ortalama (~27%) - 2024 İçin Sıralama Hesaplama
Tahmini Sıralama = Oransal Sıralama × 2024 Aday Sayısı
Tahmini Sıralama = 0,27 × 2.819.075 = 761.150
2024 yılında Ankara Üniversitesi Beypazarı MYO Acil Durum ve Afet Yönetimi bölümünün en düşük yerleştirme sıralaması yaklaşık olarak 761.000 civarında olacaktır. Bu, geçmiş yılların aday ve kontenjan değişimine göre makul bir tahmindir. Eğer sınav zorluğu, tercih eğilimleri veya bölüm popülaritesinde ani bir değişiklik olmazsa, bu tahminin +/- 20.000 aralığında tutarlı olması beklenir.
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Kavaklıdere Şehit Mustafa Alper Meslek Yüksekokulu (Devlet) Acil Durum ve Afet Yönetimi
2025 başvuran sayısı
2024 sıralama: 819.608 Kontenjan: 46 Toplam Kontenjan sayısı 278.261 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.819.075
2023 sıralama: 874.308 Kontenjan: 47 Toplam Kontenjan Sayısı: 331.202 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.995.399
2022 sıralama: 848.232 Kontenjan: 47 Toplam Kontenjan Sayısı: 313.941 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 3.008. 029
2021 sıralama: 725.747 Kontenjan: 47 Toplam Kontenjan Sayısı: 310.732 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.416.748
2020: sıralama: 630.953 Kontenjan: 47 Toplam Kontenjan Sayısı 299.630 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.295.890
2019: sıralama: 607.188 kontenjan: 47 Toplam Kontenjan sayısı 298.220 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.390.188
Elimizdeki veriler ile Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Kavaklıdere Şehit Mustafa Alper Meslek Yüksekokulu (Acil Durum ve Afet Yönetimi) bölümü için geçmiş yıllarda oluşan sıralamalar, kontenjanlar ve sınava giren aday sayıları mevcut. 2024 yılı için kontenjan, toplam kontenjan ve aday sayısı verilmiş, fakat 2024 sıralaması olmasın. Geçmiş yıllardaki oranlara ve değişimlere bakarak yaklaşık bir tahmin yapılabilir.
Analiz ve Sıralama Hesabı
Her yıl oluşan sıralama / aday sayısı oranını bulup, 2024 yılı için bu orana göre tahmin yapabiliriz. - Sıralama / Geçerli Aday Oranı
|Yıl | Sıralama | Aday | Oran (Sıralama/Aday) |
|------|----------|--------|----------------------|
| 2023 | 874.308 | 2.995.399 | 0,292 |
| 2022 | 848.232 | 3.008.029 | 0,282 |
| 2021 | 725.747 | 2.416.748 | 0,300 |
| 2020 | 630.953 | 2.295.890 | 0,275 |
| 2019 | 607.188 | 2.390.188 | 0,254 | - Oranların Ortalama Hesabı
Son 3 yılın ortalamasını alırsak:
(Ortalama) = (0,292 + 0,282 + 0,300)/3 = 0,291 - 2024 için Tahmini Sıralama Hesabı
2024 aday sayısı: 2.819.075
Tahmini Sıralama = 2.819.075× 0,291~820.750
2024 yılı için tahmini sıralama:
821.000 civarı (yuvarlanmış haliyle)
Bu değer, geçmişteki sıralamaların aday sayısına oranı baz alınarak hesaplanmıştır.
Kontenjanlardaki azalma da dikkate alınırsa sıralamada biraz daha iyi bir sıralama beklenebilir, fakat esas etken aday sayısıdır.
Daha kesin bir tahmin için, bölüm bazlı kontenjan değişimi ve Türkiye genelindeki kontenjan/aday oranı trendleri de dikkate alınabilir. Ancak yukarıdaki yöntem oldukça yaygındır ve genelde isabetli sonuçlar verir.
Pamukkale Üniversitesi Serinhisar Meslek Yüksekokulu (Denizli) (Devlet)Acil Durum ve Afet Yönetimi
2025
2024 sıralama: 825.773 Kontenjan: 31 Toplam Kontenjan sayısı 278.261 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.819.075
2023 sıralama: 891.256 Kontenjan: 31 Toplam Kontenjan Sayısı: 331.202 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.995.399
2022 sıralama: 870.057 Kontenjan: 31 Toplam Kontenjan Sayısı: 313.941 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 3.008. 029
2021 sıralama: 763.886 Kontenjan: 31 Toplam Kontenjan Sayısı: 310.732 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.416.748
2020: sıralama: 645.353 Kontenjan: 31 Toplam Kontenjan Sayısı 299.630 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.295.890
2019: sıralama: 640.530 Kontenjan: 31 Toplam Kontenjan sayısı 298.220 Sınavı Geçerli Aday Sayısı: 2.390.188
Elimizdeki verilerden yola çıkarak, Pamukkale Üniversitesi Serinhisar MYO Acil Durum ve Afet Yönetimi programı için 2024 yılı sıralamasını tahmin etmek için geçmiş yıllardaki kontenjan, toplam kontenjan ve sınava giren geçerli aday sayısı ile birlikte programın yerleştirme sıralamasının nasıl değiştiğini analiz edebiliriz.
Analiz - Sıralamanın Yıllara Göre Değişimi (Ham Değerler)
2019 → 640.530
2020 → 645.353
2021 → 763.886
2022 → 870.057
2023 → 891.256
Her yıl sıralama büyüyor, yani yerleşen adayların başarı sırası daha geriye gidiyor. - Sıralamanın Sınava Giren Aday Sayısına Oranı
Her yıl sınava giren aday sayısı ve toplam kontenjan değişiyor. Sıralamanın aday sayısına oranı daha sağlıklı fikir verir.
Örneğin:
2023: 891.256 / 2.995.399 ≈ 0,297
2022: 870.057 / 3.008.029 ≈ 0,289
2021: 763.886 / 2.416.748 ≈ 0,316
2020: 645.353 / 2.295.890 ≈ 0,281
2019: 640.530 / 2.390.188 ≈ 0,268 - 2024 İçin Tahmini Sıralama Oranı
Son 3 yılın ortalaması ≈ 0,294 - 2024'te Sınava Giren Geçerli Aday Sayısı ile Tahmini Sıralama
0,294 × 2.819.075 ≈ 828.808
Bu tahmin geçmiş yılların oranlarının devam etmesi varsayımıyla yapılmıştır. Tercih yoğunluğu, kontenjan değişiklikleri ve adayların tercihlerindeki değişimler sıralamayı etkileyebilir.
Kişiselleştirilmiş Optimizasyon
Profil Analizi: Öğrencinin sıralama durumu, coğrafi tercihleri ve alan ilgileri
Hedef Belirleme: Kısa ve uzun vadeli kariyer hedefleri
Kısıt Analizi: Finansal durum, aile beklentileri gibi sınırlayıcı faktörler
Sürdürülebilirlik ve Gelecek Projeksiyonları
Sektörel Analiz
Bölümlerin bağlı olduğu sektörlerin gelecek projeksiyonları tercih analizine dahil edilir:
Dijitalleşme Etkisi: Teknolojik gelişmelerin meslekler üzerindeki etkisi
Demografik Değişimler: Nüfus yaşlanması, şehirleşme gibi faktörler
Ekonomik Trendler: Sektörel büyüme oranları ve istihdam projeksiyonları
Sektörel Regresyon:
Sıralama = α + β_1(Aday) + β_2(Kontenjan) + β_3(İşsizlik_Oranı) + β_4(AFAD_Bütçe)
Sürdürülebilirlik Skorları
Her bölüm için gelecek 10-15 yıl perspektifinde sürdürülebilirlik skorları hesaplanır. Bu skorlar, teknolojik değişim, sektörel gelişmeler ve global trendler göz önünde bulundurularak oluşturulur.
Teknolojik Araçlar ve Otomasyon
Veri Analizi Araçları
R ve Python: İstatistiksel analiz ve makine öğrenmesi
Tableau/Power BI: Görsel analiz ve dashboard'lar
Excel/Google Sheets: Temel analizler ve hesaplamalar
Otomatik Güncelleme Sistemleri
Verilerin sürekli güncellenmesi için API entegrasyonları ve web scraping teknikleri kullanılabilir. Bu sayede analizler her zaman güncel verilerle yapılır.
Veri analizi temelli tercih yapma süreci, öğrencilere objektif, bilimsel ve stratejik karar verme imkanı sunar. Bu yaklaşımın temel avantajları:
Objektiflik: Kişisel önyargılar ve genel kanılardan arınmış değerlendirme
Risk Yönetimi: Potansiyel risklerin önceden tespit edilmesi
Fırsat Optimizasyonu: En uygun seçeneklerin matematiksel olarak belirlenmesi
Sürdürülebilirlik: Gelecek odaklı perspektifle karar verme
Ancak bu süreçte unutulmaması gereken en önemli nokta, veri analizinin bir araç olduğu, nihai kararın hala öğrencinin kendi değer yargıları, ilgileri ve hedefleri doğrultusunda verilmesi gerektiğidir. Veri analizi, bu kararın daha bilinçli ve stratejik olmasını sağlayan güçlü bir destekçi role sahiptir. Eğitim kurumları ve rehberlik servisleri, bu metodolojileri sistemli olarak uygulayarak öğrencilerine daha nitelikli danışmanlık hizmetleri sunabilir. Ayrıca, bu analizlerin sürekli güncellenmesi ve yeni veri kaynaklarının entegre edilmesi, sistemin etkinliğini artıracaktır. Gelecekte, yapay zeka ve makine öğrenmesi teknikleriyle bu analizlerin daha da sofistike hale gelmesi, kişiselleştirilmiş tercih danışmanlığının yaygınlaşması beklenmektedir. Bu gelişmeler, eğitim tercihi yapma sürecini hem daha bilimsel hem de daha erişilebilir kılacaktır.
