ÖĞRETİM ELEMANLARININ KARİYER TUTUMLARININ GRUPLANDIRILMASI
1.
GİRİŞ
Yeni bin yıla girerken, yüksek öğretim alanında özellikle gelişmiş
ülkelerde önemli değişmeler yaşanmıştır. Teknolojide ortaya çıkan büyük ve
sürekli gelişme, bilgi çağına geçişi başlatmış, bilgi kaynakları da internetin
sağladığı sınırsız olanaklarla çok kolay erişebilir hale gelmiştir. Bu sayede
sınırlı olan yüksek öğretim olanakları, toplumun çok geniş kısmına yayılmıştır.
Bilgilerin çok çabuk yenilenmesi ve sürekli yeni gelişimler olması ile devamlı
eğitim ortaya çıkmıştır. Bu gelişmeler artık yalnızca öğretim üyeleri ve
elemanlarının değil, üniversite mezunlarının da bilgi, beceri ve yeteneklerini
devamlı yenilemek zorunda bırakmıştır. Bütün bu nedenlerle üniversitelerimiz,
başkaları tarafından üretilmiş, son kullanma tarihleri çoktan geçmiş bilgileri
tüketme yerine bilgi üretmeye yönelik çalışmalar yapmak zorundadırlar.
Ülkemizdeki üniversiteler de, yüksek öğretimdeki bütün olumsuz koşullara rağmen
bu değişikliklere uyum sağlamak üzere kendi bünyelerinde gerekli düzenlemeleri
yapma çabası içindedir.
Üniversitelerin yeni bilgiler üretebilmesi öğretim üyelerinin nitelikleri
ile doğrudan ilişkili olup, öğretim üyesi kalitesinin yükseltilmesine yönelik
her türlü girişim, bu bakımdan oldukça önemlidir.
Bu çalışmada amaç, üniversitelerdeki öğretim elemanlarının akademik kariyer tutumlarını değerlendirmek ve tutum davranışlarını gruplandırmaktır. Çalışmadaki araştırmanın verileri Uludağ Üniversitesi Araştırma Fonu tarafından desteklenen “Akademisyenlerin Çalışma Yaşamı ve Kariyer Sorunları”* adlı projeden alınmıştır. Uludağ Üniversitesi Araştırma Fonu tarafından desteklenen bu proje yalnızca elli (50) devlet üniversitesine uygulanmış, vakıf üniversiteleri bu araştırmanın dışında bırakılmıştır. Ele alınan elli (50) devlet üniversitesindeki 3512 öğretim elemanı, yüzyüze anket veya posta yoluyla anket yöntemi kullanılarak bu araştırmaya katılmış ve ankette sorulan toplam kırkdört (44) soruyu cevaplamışlardır. Bu sorulardan bir tanesi akademisyenlerin tutum davranışları ile ilgili olup, kendi içinde yirmiüç (23) alt göstergeye ayrılmıştır.
Devlet üniversitelerindeki öğretim elemanlarının tutumları daha öncede belirtildiği gibi, yirmiüç (23) ayrı göstergeye ile ele alınarak ölçülmeye çalışılmıştır. Kariyer tutum ölçeklerindeki yargı cümleleri değişik kaynaklarda farklı sayılarda ele alınabilmektedir (Aytaç, 1997, s.325). Bu çalışmada da kariyer ile ilgili değişik tutum yargı cümleleri üçlü derecelendirme tekniği kullanılarak uygulanmıştır.
Öğretim elemanlarının tutumlarına ilişkin yargı cümleleri ve bu yargı cümlelerini tanımlayan anahtar kelimeler aşağıda verilmiştir.
1.Seçmiş
olduğum meslek bana gurur veriyor (GURUR)
2.Yeteneklerimin
ne olduğunu biliyorum (YETENEK)
3.Hedeflerime
ulaşmak için neler yapmam gerektiğini biliyorum (HEDEF)
4.Kararlarımın
farklılık yaratacağı bir iş yerinde sorumluluk düzeyine ulaşmak isterim
(SORUMLULUK)
5.Bir iş
yerinin, iş garantisi, sosyal ve ekonomik faydalar için iyi bir emeklilik vb.
vasıtalarla güvenlik sağlayacak olması benim için çok önemli (GÜVENLİK)
6.Kendi
işimi ve ilerleyebileceğim mevkii seçmek bana bağımsızlık ve özgürlük
kazandırıyor (ÖZGÜRLÜK)
7.Kendi
kişilik yapımla, seçtiğim mesleğim ve kariyerim arasında uyum var (UYUM)
8.Öğretim
üyeliği mesleği toplumda saygın bir yere sahip (SAYGIN)
9.Üniversitem,
bana gerekli mesleki bilgi ve deneyimi kazandırmak için hiçbir şey yapmıyor
(ÜNİVERSİ)
10. Üniversitede
alınacak tüm kararlara her statüden katılımın sağlanması, (yönetsel demokrasi)
iş doyumunu arttırır (KATILIM)
11. Üniversite-sanayi işbirliğinin gerçekleşmesi
için üniversitem, sanayinin yararlanabileceği teknik donanıma sahip değil
(DONANIM)
12. Benim
kariyerim, her şeyden önce gelir (KARİYER)
13. Evlilik,
akademik kariyerde ilerlemeye engeldir (ENGEL)
14. Kadının
iş ve aile yükümlülükleri, akademik kariyer ilerlemesini geciktirmektedir
(GECİKTİR)
15. Eşimle
aynı kurumda çalışıyor olmak özgürlüklerimi kısıtlar (KISITLAM)
16. Aynı
kurumda çalışan eşler, kurumun atmosferini bozar (ATMOSFER)
17. Aynı
kurumda çalışan eşlerin iş ve aile çatışmaları daha fazla olur (ÇATIŞMA)
18. Aynı kurumda
çalışan eşler, diğer akademisyenlerden daha hızlı kariyer ilerleme fırsatına
sahiptir (İLERLEME)
19. Aynı
kurumda çalışan eşlerden birinin, kurum içindeki diğer çalışanlarla çatışması,
eşinin konumunu olumsuz olarak etkiler (OLUMSUZ)
20. Aynı
kurumda çalışan eşler, özel durumlarda birbirlerini kayırırlar (KAYIRMA)
21. Aynı
kurumda çalışan eşlerin boşanması karşısında eşlerden birinin işinden ayrılıp
kariyerini terk etmesi gerekir (TERKETME)
22. Aynı
kurumda çalışan eşlerin boşanması, iş tatminini ve motivasyonunu azaltır
(MOTİVASY)
23. Çalışan
eşlerin kariyer problemi, eşler arasındaki uyumu bozar (UBOZMA)
Bu durumda, yapılan
çalışmadaki amaç, yukarıda belirtilen tutum sorularının gruplamasını
oluşturmaktır. Bu nedenle ilgili tutum sorularının gruplamasını oluşturmak için
Kümeleme Analizi kullanılmış ve ortaya çıkan gruplaşmanın bir başka, çok
değişkenli analizle ortaya çıkıp çıkmadığını görmek amacıyla aynı veri grubuna
Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi uygulanmıştır. Nitekim, her iki analiz sınıflama
ve gruplama analizleri içerisinde yer almakta ve birbirinin tamamlayıcısı
olarak düşünülmektedir. Bu nedenle, her iki analizin birlikte kullanılması pek
çok durumda uygun görülmektedir (Seber, 1984, s.391). Bu doğrultuda, çalışmada
öncelikle bu analizlerin teorisi kısaca ele alınmış, daha sonra da uygulama
yapılmıştır. Analizler SPSS paket programları aracılığı ile
gerçekleştirilmiştir.
2. KÜMELEME ANALİZİ
Kümeleme Analizi, çok boyutlu uzayda birbirine yakın olan gözlemlerden meydana gelen grupları veya kümeleri bulmayı amaçlamaktadır. Diğer bir ifade ile; analiz, örneklem verilerini gözlemlerin benzerliklerine göre en uygun kümelere ayırmaktadır. Kümeleme Analizi, kümelerin sayısına veya küme yapılarına ilişkin herhangi bir varsayımda bulunmaz (Johnson&Wichern, 1992, s.573). Diğer çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinde önemli bir yer tutan normallik varsayımı, bu analizde prensipte kalmakta ve uzaklık değerlerinin normalliği yeterli görülmektedir (Tatlıdil, 1996, s.329). Bunun yanı sıra kümeleme analizi araştırmanın amacına bağlı olarak değişkenleri veya bireyleri gruplama imkanı sağlar.
Özetlenecek olursa, kümeleme analizi gruplar veya kümeler içine gözlemleri
birleştirmede kullanılan bir tekniktir. Öyleki;
1-Her bir grup veya küme belirli bir özelliğe göre homojendir. Yani, her
bir gruptaki gözlemler bir diğerine benzerdir.
2-Her bir grup aynı özelliklere göre diğer gruplardan farklı olmalıdır.
Yani, bir grubun gözlemleri diğer grupların gözlemlerinden farklı olmalıdır
(Sharma, 1996, s.185).
Kümeleme; iki gözlemin benzerlikleri
(yakınlıkları) veya benzemezlikleri (uzaklıkları) temel alınarak yapılır
(Johnson&Wichern, 1992, s.573). Kümeleme analizinde veriler kümelemeye
uygun şekilde girildikten sonra uzaklık ölçülerinden yararlanılarak uzaklıklar
matrisi elde edilir.
Eğer analiz edilecek veriler aralıklı veya orantılı ölçüm düzeyinde
ölçülmüş ise, en çok kullanılan uzaklık ölçüleri; Öklit, Karelerialınmış Öklit,
Minkowski ve Manhattan City-Blokdur. Eğer veriler sınıflayıcı veya sıralayıcı
ölçüm düzeyinde ölçülmüş ise kullanılan uzaklık ölçüleri; Ki-Kare (
) ve normalleştirilmiş ki-kare olarak bilinen Phi-Kare (
) dir. Yapılan çalışmada uzaklık ölçüsü dikkate alınmıştır.
i ve i’
olmak üzere iki satır arasındaki uzaklığı;
|
|
2.1 |
şeklindedir. Aynı şekilde, j ve j’
olmak üzere iki sütun arasındaki uzaklığı;
|
|
2.2 |
şeklindedir. Burada i=1,2,...,I satırları, j=1,2,...,J
sütunları, 
ve 
marjinal frekansları
göstermektedir.
Uzaklıklar matrisi elde edildikten
sonra, kümeleme tekniğinin seçimi söz konusudur. Bu bağlamda en yaygın olarak kullanılan
teknikler hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan teknikler olarak ikiye ayrılır.
Hiyerarşik olmayan kümeleme teknikleri çalışmada kullanılmadığı için ele
alınmamıştır.
Hiyerarşik kümeleme tekniklerinde kümeler ardarda
birleştirilir ve bir grup diğeri ile bir kez birleştirildikten sonra, devam
eden adımlarda bir daha ayrılmaz. Bu teknikler ele alınan değişkenler için
hiyerarşik bir yapı oluştururlar. Hiyerarşik kümeleme tekniklerinde küme
sayısına görsel olarak karar verilir. Bu durumda genellikle dendogram olarak bilinen ağaç diyagramı kullanılır
(Everitt&Dunn, 1992, s.101). Çeşitli hiyerarşik kümeleme teknikleri vardır.
Bunlar; Tek Bağlantı, Tam Bağlantı, Ortanca Bağlantı, Ortalama Bağlantı ve Ward
Bağlantıdır. Bu çalışmada Tam Bağlantı tekniği dikkate alınmıştır.
En uzak komşuluk veya maksimum uzaklık olarak
bilinen tam bağlantı tekniğinde, kümeler arasındaki uzaklık farklı
kümelerdeki herhangi iki eleman arasındaki en büyük uzaklık ile belirlenir
(Everitt&Dunn,1992, s.103).
|
|
2.3 |
Diğer
bir ifade ile, iki küme arasındaki uzaklık, her kümedeki eleman çiftleri
arasındaki uzaklığın en büyüğü olarak ele alınmaktadır (Jambu, 1991, s.334).
Kümeleme tekniği seçildikten sonra,
ağaç diyagramı ile, elde edilen kümelerin (grupların) yorumlanması analizin son
aşamasını oluşturmaktadır.
3.
ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME
Çok
boyutlu ölçekleme analizi, n nesne ya
da birim arasındaki p değişkene göre
belirlenen uzaklıklara dayalı olarak nesnelerin k boyutlu (k<p) bir
uzayda gösterimini elde etmeyi amaçlayan ve böylece nesneler arasındaki
ilişkileri belirlemeye yarayan bir yöntemdir (Özdamar, 1999, s.479). Analizin
genel amacı, mümkün olduğunca az boyutla, nesnelerin yapısını (uzaklık
değerlerini kullanarak) orijinal şekle yakın bir biçimde ortaya koymaktır
(Tatlıdil, 1996, s.353).
Çok
boyutlu ölçekleme analizi, kümeleme analizinde olduğu gibi, dağılım varsayımı
gerektirmeyen bir yöntemdir. Bu çerçevede değişkenlerin tipine bağlı olarak
hesaplanan nesneler arasındaki uzaklıkları en az hata ile temsil edecek bir çok
boyutlu gösterim uzaklıklarını herhangi bir regresyon yöntemi aracılığı ile
belirlemeyi sağlar (Özdamar, 1999, s.480).
Analiz
kendi içinde metrik ölçekleme ve metrik olmayan ölçekleme olarak ikiye ayrılır.
Şayet analiz edilecek veriler sınıflayıcı veya sıralayıcı ölçüm düzeyinde
ölçülmüş ise metrik olmayan ölçekleme yöntemi, aralıklı veya orantılı ölçüm
düzeyinde ise metrik ölçekleme yöntemi kullanılır. Metrik ölçekleme yönteminde,
verilen bir gözlemin konumunu belirlemede doğrudan uzaklık değerlerinden
yararlanılmakta, metrik olmayan ölçekleme yönteminde ise gözlemler arası
uzaklık değerleri yerine sıra sayıları kullanılmaktadır (Seber, 1984, 241).
Kümeleme
analizinde olduğu gibi, çok boyutlu ölçekleme analizinde de, analiz edilecek
verilerin ölçüm düzeyine göre uzaklık ölçüleri değişmektedir. Bu durumda, eğer
analiz edilecek veriler aralıklı veya orantılı ölçüm düzeyinde ölçülmüş ise,
Öklit, Karelerialınmış Öklit, Minkowski ve Manhattan City-Blok uzaklık ölçüleri
kullanılmakta, veriler sınıflayıcı veya sıralayıcı ölçüm düzeyinde ölçülmüş ise
Ki-Kare ve Phi-Kare uzaklık ölçüleri kullanılmaktadır. Çalışmada bu analiz için
de Ki-Kare uzaklık ölçüsü dikkate alınmıştır (2.1 ve 2.2’deki formül).
N gözlem için, farklı gözlem çiftleri arasında 
benzerlik (uzaklık)
vardır. Bu benzerlikler temel veriyi oluşturur. Elde edilen bu benzerlikler
aşağıdaki gibi artan sırada düzenlenebilir.
|
|
3.1 |
Burada 
M benzerliğin
en küçüğüdür ve alt indiste yer alan i1j1
ise en az benzerlik olan gözlem çiftini gösterir. Uzaklıklar; 
şeklinde
tanımlandığında, o zaman tahmin edilen uzaklık değerleri 
aşağıdaki durumu
sağlar (Everitt&Dunn, 1992, s.76; Seber, 1984, s.242):
|
|
3.2 |
Bunun yanı sıra, gözlem çiftleri arasındaki uzaklıklar, 
, yukarıda belirtilen sıralamaya uygun olması ve mükemmel uyumu
meydana getirmesi için aşağıdaki gibi sıralanır:
|
|
3.3 |
Yukarıda görüldüğü gibi, uzaklıkların azalan sırası, benzerliklerin artan sıralamasına paraleldir (Johnson&Wichern, 1992, s.602).
Bu
durumda, çok boyutlu ölçekleme analizinde, çok boyutlu (p-boyutlu) gerçek şekil ile indirgenmiş k-boyutlu uzayda kestirilen şekil arasındaki farklılığın bir
ifadesi olan stress değeri hesaplanır. Metrik olmayan ölçekleme için stress
değeri aşağıdaki gibidir (Johnson&Wichern, 1992, s.602):
|
|
3.4 |
Bu
fonksiyonda 
’ler ’lerle monotonik olarak ilişkilidir (Johnson& Wichern,
1992, s.603). Bir diğer ifade ile, değerleri özel bir
regrosyon tipi olan monotonik regresyon kullanılarak bulunur (Everitt&Dunn,
1992, s.76). Ayrıca, stress değeri tahmin edilen , orijinal ye yaklaştığı için
daha küçük olur (Hair&diğ., 1998, s.505). Bununla birlikte stress değeri
uyumun veya uyum iyiliğinin bir ölçüsüdür ve normalleştirilmiş kalıntı kareler
toplamının karekökü (De Leuw, www.ucla.stat/....) şeklinde de tanımlanır.
Çeşitli stress değerlerine göre uyum iyiliği aşağıdaki tabloda sunulmuştur
(Everitt&Dunn, 1992, s.77; Johnson&Wichern, 1992, s.603). Analiz
çözümlerinde arzu edilen durum stress değerinin sıfıra yakın olmasıdır.
|
Stress |
|
Uyum İyiliği |
|
%20 |
|
Zayıf |
|
%10 |
|
Orta |
|
%5 |
|
İyi |
|
%2,5 |
|
Mükemmel |
|
%0 |
|
Tam |
Çok boyutlu ölçekleme çözüm tekniği aşağıdaki adımlarda özetlenebilir:
1-N gözlem için, farklı gözlem çiftleri arasında benzerlikleri bulmak
ve bunları 3.1’deki gibi artan şekilde sıralamak.
2-Gözlem çiftleri arasındaki uzaklıkları, , 3.3’deki gibi azalan şekilde sıralamak ve 3.4’deki stress
değerini minimum kılmak.
3-Her k boyut için minimum stress değerli
görünüme, k boyuta uyan en iyi görünüm adı verilir. Gerçek boyutu
belirlemek amacıyla k boyut değerleri hesaplanır ve bu süreç en iyi
sunum (minimum stress) bulununcaya kadar devam ettirilir (Johnson&Wichern,
s.604; Tatlıdil, s.362).
4. UYGULAMA
Bu bilgiler doğrultusunda yukarıda belirtilen değişken grubuna kümeleme analizi
ve çok boyutlu ölçekleme analizi uygulanmış ve aşağıdaki sonuçlara
ulaşılmıştır.
Grafik 1 Tutum
Değişkenleri İçin Ağaç Diyagramı
0 5 10 15 20 25
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
DONANIM 3 -+
KAYIRMA 12 -+-------+
OLUMSUZ 15 -+
+---------+
MOTIVASY 14 ---------+ +-------------+
GECIKTIR 5 -----+-------+ I I
ÜNIVERSI 22 -----+
+-----+ I
SAYGIN 17 -------------+ +---------------+
ENGEL 4 ---+---------------------+ I I
KARIYER 10 ---+ I I I
ATMOSFER 1
-+-------+
+-------+ I
KISITLAM 13 -+
+-----+ I I
CATISMA 2 ---+-+
I I I I
ILERLEME 9 ---+ +---+ +---------+ I
UBOZMA 20 -----+ I I
TERKETME 19 ---------------+ I
HEDEF 8 ---+---------+ I
YETENEK 23 ---+
I I
KATILIM 11 -+-+
+-----------------------------------+
UYUM 21 -+ +---+
I
GURUR 6 -+-+
I I
GÜVENLIK 7 -+ I
+-----+
ÖZGÜRLÜK 16 ---+
I
SORUMLUL 18 -------+
Grafik incelendiğinde, kümeleme analizi ile elde edilen ağaç
diyagramındaki gruplaşmanın temel olarak üç tane olduğu çok açık bir şekilde
ortaya çıkmaktadır. Bu durumda oluşan gruplar aşağıda verilmiştir.
I. GRUP:
·
Hedeflerime ulaşmak için neler yapmam
gerektiğini biliyorum (HEDEF)
·
Yeteneklerimin ne olduğunu biliyorum (YETENEK)
·
Üniversitede alınacak tüm kararlara her statüden
katılımın sağlanması, (yönetsel demokrasi) iş doyumunu arttırır (KATILIM)
·
Kendi kişilik yapımla, seçtiğim mesleğim ve
kariyerim arasında uyum var (UYUM)
·
Seçmiş olduğum meslek bana gurur veriyor (GURUR)
·
Bir iş yerinin, iş garantisi, sosyal ve ekonomik
faydalar için iyi bir emeklilik vb. vasıtalarla güvenlik sağlayacak olması
benim için çok önemli (GÜVENLİK)
·
Kendi işimi ve mevkii seçmek bana bağımsızlık ve
özgürlük kazandırıyor (ÖZGÜRLÜK)
·
Kararlarımın farklılık yaratacağı bir iş yerinde
sorumluluk düzeyine ulaşmak isterim (SORUMLULUK)
II. GRUP:
·
Evlilik, akademik kariyerde ilerlemeye engeldir
(ENGEL)
·
Benim kariyerim, her şeyden önce gelir (KARİYER)
·
Aynı kurumda çalışan eşler, kurumun atmosferini
bozar (ATMOSFER)
·
Eşimle aynı kurumda çalışıyor olmak
özgürlüklerimi kısıtlar (KISITLAM)
·
Aynı kurumda çalışan eşlerin iş ve aile
çatışmaları daha fazla olur (ÇATIŞMA)
·
Aynı kurumda çalışan eşler, diğer
akademisyenlerden daha hızlı kariyer ilerleme fırsatına sahiptir (İLERLEME)
·
Çalışan eşlerin kariyer problemi, eşler
arasındaki uyumu bozar (UBOZMA)
·
Aynı kurumda çalışan eşlerin boşanması
karşısında eşlerden birinin işinden ayrılıp kariyerini terk etmesi gerekir
(TERKETME)
III. GRUP:
·
Üniversite-sanayi işbirliğinin gerçekleşmesi
için üniversitem, sanayinin yararlanabileceği teknik donanıma sahip değil
(DONANIM)
·
Aynı kurumda çalışan eşler, özel durumlarda birbirlerini
kayırırlar (KAYIRMA)
·
Aynı kurumda çalışan eşlerden birinin, kurum
içindeki diğer çalışanlarla çatışması, eşinin konumunu olumsuz olarak etkiler
(OLUMSUZ)
·
Aynı kurumda çalışan eşlerin boşanması, iş
tatminini ve motivasyonunu azaltır (MOTİVASY)
·
Kadının iş ve aile yükümlülükleri, akademik
kariyer ilerlemesini geciktirmektedir (GECİKTİR)
·
Üniversitem, bana gerekli mesleki bilgi ve
deneyimi kazandırmak için hiçbir şey yapmıyor (ÜNİVERSİ)
·
Öğretim üyeliği mesleği toplumda saygın bir yere
sahip (SAYGIN)
Kümeleme analizinde ele alınan veri grubuna, çok boyutlu ölçekleme
analizi uygulanmış ve gerçek şekil ile elde edilen iki boyutlu şekil arasındaki
uyumun hemen hemen tam olduğunu gösteren 0,01173 stress değerine ulaşılmış ve
grafik aşağıda sunulmuştur.
Grafik 2 Tutum
Değişkenleri İçin Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi
III
I
II
Grafik incelendiğinde, kümeleme analizi ile elde edilen
ağaç diyagramındaki gruplaşmanın (bu gruplaşmalar grafikte belirtilmiştir)
sonuçlarına benzer bir durumun varlığı görülmektedir. Kümeleme analizinde
birinci grupta ortaya çıkan gruplaşma burada da ortaya çıkmıştır. Fakat
kümeleme analizinde ikinci grupta yer alan ENGEL ve KARİYER yargıları ve üçüncü
grupta yer alan GECİKTİR, ÜNİVERSİTE ve SAYGIN yargıları ilgili analizde ayrı
birer grup olarak değerlendirilebilir. Nitekim, kümeleme analizi için elde
ettiğimiz ağaç diyagramını tekrar incelediğimizde ENGEL ve KARİYER yargılarının
ikinci gruba dahil edilmesinde bağlantı uzaklığının, aynı grupta yer alan diğer
yargıların bağlantı uzaklıklarından çok daha büyük olduğunu görmekteyiz.
5. SONUÇ
Her iki analiz
sonucunda elde edilen birinci grupta, ünlü bir örgütsel psikoloji uzmanı olan,
Edgar Schein’in bireyin kariyerine ilişkin değer kümelerinin bir araya geldiği dikkati
çekmektedir. Edgar Schein tarafından düzenlenen derinlemesine bir araştırmada,
birçok kişiyi kariyerleri sırasında yöneten belirli davranış şekillerinin,
hayatın ilk yıllarında oluştuğu fark edilmiştir. Bu davranış şekilleri
ihtiyaçların ve güdülerin bir bileşiminden meydana gelir ve insanın birkaç
ilişkili kariyer tipinde seçim yapmasını sağlar. İhtiyaç ve güdülerin bileşiminden meydana gelen bu değer kümeleri,
bir insanın iş tecrübelerini yönetir, dengeler ve tamamlar. Böylece kişinin
kariyeriyle ilgili seçim yapmasını da kolaylaştırır. Bu durum Schein tarafından
Kariyer Çapası (Career Anchors)
olarak tanımlanır.
Schein’e göre kişisel değerler kümelerinin, örneğin; teknik yetenek, yönetim becerisi, kalıcı güvenlik, yaratıcılık, bağımsızlık gibi değerlerin, bireyin çalıştığı örgütün değerlerine iş ve endüstri bakımından uyum gösteriyorsa belli bir noktada bireyle-iş bütünleşiyor demektir. Böylece kişi kariyerini yerleştirmiş olmaktadır.
Bazı insanlar kariyer seçimi konusunda karar verene kadar değer kümelerinin ne olduğunu bulamayabilir. Bu noktada kişiye, geçmiş iş tecrübesi, ilgileri, yetenek ve eğilimleri, kişiliği, kişisel değerler kümesi uyum noktasını bulmada yardımcı olacaktır.
Schein beş kişisel
değerler kümesi uyum noktalarından (Anchors) bahsetmektedir. Bunlar; Teknik
Yetenek, Yaratıcılık, Bağımsızlık, Güvenlik ve Yönetsel Yeterliliktir.
Schein’in belirttiği bu beş değerler kümesi eğer bir arada bulunuyorsa, bireyle
işi bütünleşmiş olduğundan kişi kariyerine yerleşmiş olmaktadır.
Bu doğrultuda,
birinci grupta yer alan tutumların Schein’ın değer kümelerinin bir araya
gelerek tam anlamıyla kariyer değer kümelerini oluşturdukları dikkati
çekmektedir. Bir diğer ifade ile, birinci grup bireylerin kariyerleriyle ilgili
kişisel
değerler kümesidir.
İkinci grupta genel olarak çift kariyerli eşlere (aynı iş kolunda
çalışan eşler) yönelik değer kümelerinin yer aldığı görülmektedir.
Üçüncü grupta yer alan değer kümelerine baktığımızda ise, yine genel olarak
bireyin örgüte yönelik değer kümeleri olduğu görülmüştür. Bir diğer
ifade ile, akademisyenlerin çalıştıkları kurum ile ilgili değer yargılarının
oluşturduğu kümelerdir.
6. KAYNAKLAR
[1]
Aytaç, Serpil; Çalışma Yaşamında Kariyer, Epsilon Yayınları, İstanbul,
1997.
[2]
Basilevsky, A.; Applied Matrix Algebra in the Statistical Sciences,
Elsevier Science Pub., New York, 1983.
[3]
De Leeuw, J.; Multidimensional Scaling,
www.ucla.stat/papers/preprints/....
[4]
Dessler, Gray; Personnel Management, 4.th., Prentice Hall, New Jersey,
1988.
[5]
Everitt, B.; Cluster Analysis, John Wiley&Sons, USA, 1981.
[6]
Everitt, B.; Dunn, G.; Applied Multivariate Data Analysis, Oxford Uni.
Press, New York, 1992.
[7]
Flippo, B. E.; Personnel Management, 5.th., Formaly Pub., 1980.
[8] Hair, Jr. F.J.; Anderson, E. R.; Tatham, L. R.;
Black, C.W.; Multivariate Data Analysis With Readings, 5. ed.,
Prentice-Hall, USA, 1998.
[9]
Johnson, R.; Wichern, D.; Applied Multivariate Statistical Analysis,
3.th ed., Prentice Hall, USA, 1992.
[10]
Özdamar, Kazım; Paket Programlarla İstatistiksel Veri Analizi 2, Kaan
Kitabevi, Eskişehir, 1999.
[11]
Seber, G.A.F.; Multivariate Observation, , John Wiley&Sons, USA,
1984.
[12]
Sharma, Subhash; Applied Multivariate Techniques, John Wiley&Sons,
USA, 1996.
[13]
Shein, Edgar; Increasing Organizational Effectiveness, Through Better
Human Resource Planning and Development, Readings in H.R.M., Mc Millan Inc.,
New York, 1985.
[14]
Tacq, Jacques; Multivariate Analysis Techniques in Social Science Research,
Sage Pub., London, 1997.
[15]
Tatlıdil, Hüseyin; Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Cem
Web Ofset, Ankara, 1996.
[16]
www.unesco.org/webworld/idems/adguide/Chapt6_5_1.htm
[17]
www.icsl.ucla.edu/˜spapl/jntao.pdf