Lisans ve Lisansüstü Öğrenciler İçin Yayın Kalitesini Arttırmaya Yönelik Araştırma Yöntemleri Eğitimi
Lisans ve Lisansüstü Öğrenciler İçin Yayın Kalitesini Arttırmaya Yönelik Araştırma Yöntemleri Eğitimi
Lisans ve Lisansüstü Öğrenciler İçin Yayın Kalitesini Arttırmaya Yönelik Araştırma Yöntemleri Eğitimi
Gün
Saniye
Dakika
Saniye
Lisans ve Lisansüstü Öğrenciler İçin Yayın Kalitesini Arttırmaya Yönelik Araştırma Yöntemleri Eğitimi
| SAAT/GÜN | 30/06/2025 | 01/07/2025 | 02/07/2025 | 03/07/2025 | 04/07/2025 |
| 08:00-09:00 | Kahvaltı | Kahvaltı | Kahvaltı | Kahvaltı | Kahvaltı |
|
09:00-09:45 |
DERS ADI: Bilimsel Araştırma Teknikleri | DERS ADI: Ölçek Geliştirme | DERS ADI: Anket Analizi | DERS ADI: Olasılık Dağılımları | DERS ADI: Korelasyon Analizi |
| DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Kaan KOÇALİ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Seçil ULUFER KANSOY | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Emine ÖZTÜRK KOÇALİ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Atilla AYDIN | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: , Süreyya İmre BIYIKLI | |
| DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Varyans, kovaryans, korelasyon kavramları | |
| DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Araştırma türleri (deneysel, betimsel, korelasyonel vb.) ve bu yöntemlerin ne zaman kullanılacağı. araştırmanın evreleri, hipotez geliştirme ve araştırma sorularının oluşturulması. | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Ölçek geliştirme sürecinde, ölçülecek kavramın net bir şekilde tanımlanarak araştırmanın amacına uygun, güvenilir ve geçerli bir ölçek oluşturulması için atılması gereken ilk adım olan amacın belirlenmesi |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: SPSS programında verilerin özetlenmesi, toplanan verilerin betimsel istatistikler kullanılarak analiz edilmesi ve yorumlanmasını, bu süreçte ortalama, medyan, standart sapma, frekans ve yüzde dağılımları gibi temel istatistiksel özetler elde edilerek, verilerin genel özellikleri ve dağılımları hakkında bilgi vermek |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Olasılığa giriş, rastgele olayların ve belirsiz durumların matematiksel olarak modellenmesi için temel kavramların tanıtılmasını içerir; bu ders kapsamında, olasılık kuramının temel ilkeleri, olayların olma olasılığının hesaplanması ve olasılık dağılımlarının tanımlanması gibi konular ele alınarak, istatistiksel analizlerin temelini oluşturan olasılık kavramı açıklanır. | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Varyans, kovaryans ve korelasyon kavramları, veri setlerindeki değişkenler arasındaki ilişkilerin ve değişimlerin incelenmesini sağlar; bu ders kapsamında, varyansın bir değişkenin yayılımını, kovaryansın iki değişken arasındaki ortak değişimi ve korelasyonun iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçme yöntemleri ele alınarak, bu kavramların veri analizindeki rolü ve birbirleriyle olan ilişkileri detaylı olarak açıklanacaktır. | |
| 09:45-10:00 | Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
|
10:00-10:45 |
DERS ADI: Bilimsel Araştırma Teknikleri | DERS ADI: Ölçek Geliştirme | DERS ADI: Anket Analizi | DERS ADI: Olasılık Dağılımları | DERS ADI: Korelasyon Analizi |
| DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Kaan KOÇALİ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Seçil ULUFER KANSOY | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Emine ÖZTÜRK KOÇALİ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Atilla AYDIN | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: , Süreyya İmre BIYIKLI | |
| DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Kesikli Olasılık Dağılımları | DERS KONUSU: Korelasyon katsayısının hesaplanması | |
| DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Tez-makale bölümlendirme, Nitel ve nicel veri türleri, veri toplama araçlarının seçimi. Araştırma probleminin doğru şekilde tanımlanması. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Ölçek geliştirme sürecinde, araştırmanın kapsamına ve amacına uygun olarak, ölçülecek değişkenlerin tanımlanması ve bu değişkenlerin kavramsal çerçevede nasıl yer aldığının netleştirilmesi, ölçeğin geçerliliğini ve araştırmanın bilimsel tutarlılığını sağlamak |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: T testleri, iki grup arasındaki ortalama farklarının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılan parametrik testlerdir; bağımsız örneklem t testi ve eşleştirilmiş örneklem t testi gibi türleri, gruplar arasında anlamlı bir farkın olup olmadığını test etmek için kullanılır ve sonuçlar, araştırmanın hipotezlerini test etmek açısından kritik veriler sunar |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Kesikli olasılık dağılımları, sayılabilir sonuçlara sahip olayların olasılıklarını modelleyen dağılımları kapsar; bu ders kapsamında, binom, Poisson ve geometrik dağılımlar gibi kesikli olasılık dağılımları tanıtılarak, bu dağılımların özellikleri, kullanım alanları ve farklı olayların olasılıklarının nasıl hesaplandığına dair uygulamalar ele alınacaktır. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Korelasyon katsayısının hesaplanması, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ve yönünü belirlemeye yönelik istatistiksel bir yöntemdir; bu ders kapsamında, Pearson ve Spearman korelasyon katsayılarının nasıl hesaplandığı, bu katsayıların yorumlanması ve korelasyonun istatistiksel anlamlılığının test edilmesi ele alınarak, değişkenler arasındaki ilişkilerin bilimsel olarak nasıl değerlendirileceği açıklanacaktır. | |
| 10:45-11:00 | Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
|
11:00-11:45 |
DERS ADI: Bilimsel Araştırma Yazım Teknikleri | DERS ADI: Ölçek Geliştirme | DERS ADI: Anket Analizi | DERS ADI: Olasılık Dağılımları | DERS ADI: Regresyon Analizi |
| DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Kaan KOÇALİ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Seçil ULUFER KANSOY | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Emine ÖZTÜRK KOÇALİ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Atilla AYDIN | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Süreyya İmre BIYIKLI | |
| DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Sürekli Olasılık Dağılımları | DERS KONUSU: Regresyon analizinin temel varsayımları, regresyon kavramı | |
| DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Problemi fark etme, tanımlama, akademik kaynaklara erişim, etkili literatür taraması, kaynakları organize etme ve referans gösterme yöntemleri, Araştırma tasarımı, çalışma grupları ve örneklem seçim stratejileri. Akademik araştırmalarda etik ilkeler, araştırma onay süreçleri. | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Ölçek geliştirme teknikleri ve ölçek geliştirme teknikleri, nitel ve nicel yöntemler kullanılarak ölçme aracının yapı geçerliliği, güvenilirliği ve kullanışlılığını sağlamak amacıyla uygulanan istatistiksel ve metodolojik yaklaşımlar | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Varyans analizi (ANOVA), ikiden fazla grubun ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için kullanılan bir testtir; ANOVA, gruplar arası ve grup içi varyansları karşılaştırarak, değişkenler arasındaki ilişkileri ve farklılıkları analiz eder ve bu yöntem, özellikle deneysel ve gözlemsel araştırmalarda yaygın olarak kullanılır. | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Sürekli olasılık dağılımları, sonsuz sayıda olası sonuç arasında değişen olayların olasılıklarını modellemek için kullanılır; bu ders kapsamında normal dağılım, t dağılımı ve uniform dağılım gibi sürekli olasılık dağılımlarının teorik temelleri ve uygulamaları ele alınarak, sürekli değişkenler için olasılık hesaplama yöntemleri ve dağılımların istatistiksel analizlerdeki rolü incelenecektir. | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Regresyon analizinin temel varsayımları ve regresyon kavramı, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin modellenmesi için kritik öneme sahiptir; bu ders kapsamında, doğrusal regresyonun temel varsayımları (bağımsızlık, doğrusal ilişki, normallik, homoskedastisite), bu varsayımların neden önemli olduğu ve regresyon analizinin temel kavramları ele alınarak, değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçme ve tahmin etme yöntemleri detaylandırılacaktır. | |
| 11:45-12:00 | Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
|
12:00-12:45 |
DERS ADI: Veri Analizi | DERS ADI: Ölçek Geliştirme | DERS ADI: Anket Analizi | DERS ADI: Olasılık Dağılımları | DERS ADI: Regresyon Analizi |
| DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Serenay ÇALIŞ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Seçil ULUFER KANSOY | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Emine ÖZTÜRK KOÇALİ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Atilla AYDIN | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Süreyya İmre BIYIKLI | |
| DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Ki-Kare uygunluk testleri | DERS KONUSU: Normal dağılımın özellikleri | DERS KONUSU: Basit regresyon, EKK tahmincileri | |
| DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Veri toplama yöntemleri, anket, gözlem, deney gibi veri toplama yöntemleri ve bu yöntemlerin hangi araştırma sorularına uygun olduğu | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Geçerlilik ve güvenilirlik analizi, geliştirilen ölçeğin, ölçmek istediği yapıyı doğru bir şekilde ölçüp ölçmediğini (geçerlilik) ve bu ölçümlerin tutarlı ve tekrarlanabilir olup olmadığını (güvenilirlik) değerlendiren istatistiksel testler ve yöntemler | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Ki-kare uygunluk testleri, gözlemlenen frekanslar ile beklenen frekanslar arasındaki farklılıkların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir; bu ders kapsamında, ki-kare testinin temelleri, testin nasıl uygulandığı, hipotezlerin belirlenmesi, test istatistiğinin hesaplanması ve sonuçların yorumlanması üzerine odaklanarak, bu testin bağımsızlık testi ve uygunluk testi gibi farklı uygulama alanlarındaki rolü ve veri analizindeki önemi detaylandırılacaktır. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Normal dağılımın özellikleri, istatistiksel analizlerin temelinde yer alan bu dağılımın simetrik yapısı, ortalama etrafında çan şeklinde bir dağılım göstermesi ve verilerin büyük bir kısmının ortalama etrafında yoğunlaşması gibi karakteristikleri içerir; bu ders kapsamında, normal dağılımın matematiksel özellikleri, standart sapma ile ilişkisi ve z-skorları gibi temel kavramlar ele alınarak, verilerin normal dağılım gösterip göstermediğinin nasıl test edileceği de incelenecektir. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Basit regresyon analizi, bir bağımlı değişken ile bir bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılan bir yöntemdir; bu ders kapsamında, basit regresyon modelinin kurulumu, En Küçük Kareler Yöntemi (EKK) ile tahmincilerin nasıl elde edildiği, bu tahmincilerin özellikleri ve regresyon denkleminin yorumlanması ele alınarak, elde edilen sonuçların pratik uygulamalarındaki rolü ve veri analizi süreçlerindeki önemi açıklanacaktır. | |
| 13:00-14:00 | Öğle Yemeği | Öğle Yemeği | Öğle Yemeği | Öğle Yemeği | Öğle Yemeği |
|
14:00-14:45 |
DERS ADI: Veri Analizi | DERS ADI: Anket Analizi | DERS ADI: Nitel Veri Analizi | DERS ADI: Verilerin Dönüştürülmesi | DERS ADI: Regresyon Analizi |
| DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Serenay ÇALIŞ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Serenay ÇALIŞ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Duygu HOBAN | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Süreyya İmre BIYIKLI | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Atilla AYDIN | |
| DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Derinlemesine görüşme | DERS KONUSU: Çarpık dağılımlar | DERS KONUSU: Güven aralıkları ve hipotez testleri | |
| DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Verilerin özetlenmesi, araştırma sonuçlarının raporlanması, veri analiz sonuçlarının yorumlanması ve sunulması. | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Anket süreci, veri toplama aracı olarak kullanılan anketlerin tasarımından, uygulanmasına ve sonuçların analizine kadar olan tüm aşamalar; bu süreçte soruların yapılandırılması, katılımcı seçimi, verilerin toplanması ve veri kalitesinin sağlanması gibi adımlar, araştırmanın geçerliliğini ve güvenilirliğini etkileyen kritik unsurlar | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Derinlemesine görüşme, nitel araştırma yöntemlerinden biri olup, katılımcıların bireysel deneyimlerini, algılarını ve duygularını daha iyi anlamak amacıyla kullanılan yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış bir veri toplama tekniğidir; bu ders kapsamında, derinlemesine görüşmelerin planlanması ve yürütülmesi, görüşme protokollerinin oluşturulması, etik konular, veri analizi yöntemleri ve bu yöntemin farklı araştırma alanlarındaki uygulamaları üzerine odaklanarak, katılımcıların içgörülerinin nasıl derinlemesine elde edileceği ve bu verilerin nasıl yorumlanacağı konusunda kapsamlı bir anlayış sağlanacaktır. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Çarpık dağılımlar, verilerin ortalamadan sağa veya sola doğru asimetrik olarak dağıldığı durumlardır; bu ders kapsamında pozitif ve negatif çarpıklık, çarpıklığın nedenleri ve sonuçları ile çarpık dağılımlar için kullanılan istatistiksel testler ve dönüştürme yöntemleri ele alınarak, normal dağılımdan sapma gösteren veri setlerinin nasıl analiz edileceği ve yorumlanacağı incelenecektir. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Güven aralıkları ve hipotez testleri, istatistiksel verilerin analizinde belirsizliği ve belirsizlikle ilgili karar verme süreçlerini yönetmek için temel kavramlardır; bu ders kapsamında, güven aralıklarının nasıl hesaplandığı, güven seviyeleri ve örneklem büyüklüğünün etkisi, hipotez testlerinin amacı ve süreçleri, sıfır hipotezi ve alternatif hipotez arasındaki farklar ile tip I ve tip II hatalar ele alınarak, bu yöntemlerin veri analizi ve sonuçların yorumlanmasındaki rolü detaylandırılacaktır. | |
| 14:45-15:00 | Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
|
15:00-15:45 |
DERS ADI: Veri Analizi | DERS ADI: Anket Analizi | DERS ADI: Nitel Veri Analizi | DERS ADI: Verilerin Dönüştürülmesi | DERS ADI: Regresyon Analizi |
| DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Serenay ÇALIŞ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Serenay ÇALIŞ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Duygu HOBAN | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Süreyya İmre BIYIKLI | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Atilla AYDIN | |
| DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma |
DERS KONUSU: Odak grupları |
DERS KONUSU: Normal olmayan dağılımlar | DERS KONUSU: Çoklu regresyon, Belirginlik katsayısı | |
| DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Verilerin görsel olarak sunulması, araştırma sonuçlarının raporlanması, veri analiz sonuçlarının yorumlanması ve sunulması. | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Hipotez kavramı, hipotez oluşturma, araştırmacının literatüre dayalı olarak varsayımları belirleyip, bu varsayımların ampirik verilerle sınanabilir hale getirilmesi |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Odak grupları, belirli bir konu üzerine katılımcıların fikirlerini ve deneyimlerini toplamak amacıyla düzenlenen yapılandırılmış grup tartışmalarıdır; bu ders kapsamında, odak grup araştırmasının temel özellikleri, grup dinamiklerinin yönetimi, katılımcı seçim kriterleri, görüşme rehberinin hazırlanması, veri toplama ve analizi süreçleri, etik hususlar ve odak grup bulgularının raporlanması gibi konular ele alınarak, bu yöntemin araştırmalardaki rolü ve katılımcıların ortak görüşlerinin nasıl ortaya çıkarılacağı üzerinde durulacaktır. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Normal olmayan dağılımlar, verilerin normal dağılımı takip etmediği, asimetri veya basıklık gibi özellikler gösteren dağılımlardır; bu ders kapsamında, normal olmayan dağılımların tespit edilme yöntemleri, bu tür verilerde kullanılan parametrik olmayan testler ve veri dönüşüm teknikleri ele alınarak, farklı dağılım şekillerine sahip veri setlerinin analizinde izlenecek yollar detaylandırılacaktır. | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Çoklu regresyon analizi, bir bağımlı değişken ile birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir yöntemdir; bu ders kapsamında, çoklu regresyon modelinin kurulumu, En Küçük Kareler Yöntemi (EKK) ile katsayıların nasıl tahmin edildiği, belirginlik katsayısının (R²) anlamı ve yorumlanması ile modelin açıklayıcılığı ve geçerliliği üzerine odaklanarak, çoklu regresyon analizinin pratik uygulamalarındaki önemi ve veri analizi süreçlerindeki rolü açıklanacaktır. | |
| 15:00-16:45 | Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
|
16:00-16:45 |
DERS ADI: Veri Analizi | DERS ADI: Anket Analizi | DERS ADI: Nitel Veri Analizi | DERS ADI: Verilerin Dönüştürülmesi | DERS ADI: Regresyon Analizi |
| DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Serenay ÇALIŞ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Serenay ÇALIŞ | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Duygu HOBAN | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Süreyya İmre BIYIKLI | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Atilla AYDIN | |
| DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Vaka çalışmaları | DERS KONUSU: Dönüştürülmüş verilerin yorumlanması | DERS KONUSU: Varsayımlardan sapmalar | |
| DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Ölçme, Ortalama, Yayılım, Sorgulayıcı veri çözümlemesi | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: SPSS programının tanıtılması, sosyal bilimler araştırmalarında yaygın olarak kullanılan bu güçlü istatistiksel yazılımın temel özelliklerinin ve kullanım alanlarının anlatılması, veri girişi sürecinde ise değişkenlerin tanımlanması, veri setlerinin düzenlenmesi ve kodlama işlemlerinin nasıl yapıldığı uygulamalı olarak gösterilmesi | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Vaka çalışmaları, belirli bir durum, olay veya birey üzerine derinlemesine bir analiz yaparak, karmaşık sorunları anlamak ve çözüm önerileri geliştirmek amacıyla kullanılan nitel bir araştırma yöntemidir; bu ders kapsamında, vaka çalışması tasarımının aşamaları, veri toplama teknikleri, katılımcıların seçimi, analiz yöntemleri ve bulguların yorumlanması gibi konular ele alınarak, vaka çalışmalarının sosyal bilimler, sağlık, iş yönetimi gibi farklı disiplinlerdeki uygulamaları ve pratikteki etkileri üzerinde durulacaktır. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Dönüştürülmüş verilerin yorumlanması, verilerin normal dağılıma yaklaştırılması veya istatistiksel analizlerin gereksinimlerini karşılamak amacıyla yapılan veri dönüşümlerinin ardından elde edilen sonuçların doğru bir şekilde analiz edilmesini içerir; bu ders kapsamında, logaritmik, karekök ve ters dönüşüm gibi yaygın veri dönüşüm yöntemlerinin nasıl uygulandığı ve dönüştürülen verilerin yorumlanmasında dikkat edilmesi gereken noktalar incelenecektir. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Varsayımlardan sapmalar, regresyon analizi gibi istatistiksel yöntemlerin geçerliliğini ve güvenilirliğini etkileyen durumlar olup, bu sapmaların nedenleri ve sonuçları önemlidir; bu ders kapsamında, doğrusal regresyon analizinin varsayımları (bağımsızlık, doğrusal ilişki, normallik, homoskedastisite) çerçevesinde, bu varsayımlardan nasıl sapmalar olabileceği, sapmaların tespiti için kullanılabilecek yöntemler, bu durumların model sonuçları üzerindeki etkileri ve sapmaların düzeltilmesi için uygulanabilecek yöntemler ele alınarak, istatistiksel analizlerin sağlıklı bir şekilde yorumlanması için gerekli bilgiler sağlanacaktır. | |
| 17:00-18:00 | Akşam Yemeği | Akşam Yemeği | Akşam Yemeği | Akşam Yemeği | Akşam Yemeği |
| 18:00-20:00 | DERS ADI: Ödev verileri ve katılım sırasındaki veriler ile çalışma | DERS ADI: Ödev verileri ve katılım sırasındaki veriler ile çalışma | DERS ADI: Ödev verileri ve katılım sırasındaki veriler ile çalışma | DERS ADI: Ödev verileri ve katılım sırasındaki veriler ile çalışma | DERS ADI: Katılım sertifikalarının teslimi |
| DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Kaan KOÇALİ, Serenay ÇALIŞ, Emine ÖZTÜRK KOÇALİ, Atilla Aydın, Duygu HOBAN, Seçil ULUFER KANSOY, Süreyya İmre BIYIKLI | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Kaan KOÇALİ, Serenay ÇALIŞ, Emine ÖZTÜRK KOÇALİ, Atilla Aydın, Duygu HOBAN, Seçil ULUFER KANSOY, Süreyya İmre BIYIKLI | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Kaan KOÇALİ, Serenay ÇALIŞ, Emine ÖZTÜRK KOÇALİ, Atilla Aydın, Duygu HOBAN, Seçil ULUFER KANSOY, Süreyya İmre BIYIKLI | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Kaan KOÇALİ, Serenay ÇALIŞ, Emine ÖZTÜRK KOÇALİ, Atilla Aydın, Duygu HOBAN, Seçil ULUFER KANSOY, Süreyya İmre BIYIKLI | DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Kaan KOÇALİ, Serenay ÇALIŞ, Emine ÖZTÜRK KOÇALİ, Atilla Aydın, Duygu HOBAN, Seçil ULUFER KANSOY, Süreyya İmre BIYIKLI | |
| DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Bilimsel Araştırma | DERS KONUSU: Kapanış Etkinliği | |
| DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Ödev verileri ve katılım sırasındaki veriler ile çalışma, öğrencilerin öğrenme süreçlerinin değerlendirilmesi | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Ödev verileri ve katılım sırasındaki veriler ile çalışma, öğrencilerin öğrenme süreçlerinin değerlendirilmesi | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Ödev verileri ve katılım sırasındaki veriler ile çalışma, öğrencilerin öğrenme süreçlerinin değerlendirilmesi | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Ödev verileri ve katılım sırasındaki veriler ile çalışma, öğrencilerin öğrenme süreçlerinin değerlendirilmesi | DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Katılım sertifikalarının teslimi |