Program bilgi paketi öğrenci bilgi sisteminden alınmaktadır.

Program PDF indir →
1. Yıl · Güz 29 AKTS
1. Yıl · Bahar 31 AKTS
2. Yıl · Güz 30 AKTS
3. Yıl · Güz 30 AKTS
3. Yıl · Bahar 30 AKTS
4. Yıl · Güz 30 AKTS
4. Yıl · Bahar 30 AKTS
ISD 893

Doktora Tezi-III

30.00 AKTS 0.00 Kredi Türkçe

Öğretim Elemanı: Prof. Dr. İbrahim Sani MERT

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, doktora öğrencilerinin tez çalışmalarını ileri aşamaya taşıyarak veri toplama, analiz ve bulguların yorumlanması süreçlerini bilimsel standartlara uygun şekilde yürütmelerini sağlamaktır. Ders kapsamında öğrencilerin teorik çerçevelerini ampirik çalışmalarla bütünleştirebilme, araştırma bulgularını analiz edebilme ve akademik katkı üretebilme becerilerinin geliştirilmesi hedeflenmektedir.Ayrıca ders, öğrencilerin doktora tezlerini tamamlamaya yönelik sistematik ilerleme kaydetmelerini ve çalışmalarını akademik yayın kalitesinde sunabilmelerini amaçlamaktadır.

Dersin İçeriği

Bu ders, doktora tez sürecinin uygulama ve sonuçlandırma aşamalarına odaklanmaktadır. Ders içeriği; veri toplama süreçlerinin yürütülmesi, nicel ve/veya nitel veri analizi, bulguların yorumlanması, teorik ve pratik katkıların ortaya konulması, tez yazım sürecinin ilerletilmesi ve akademik yayın hazırlığı konularını kapsamaktadır.Ders kapsamında öğrenciler, danışmanları rehberliğinde tez çalışmalarını geliştirir, elde ettikleri bulguları akademik formatta sunar ve düzenli geri bildirimler doğrultusunda çalışmalarını olgunlaştırırlar.

Dersin Ön Koşulu/ Yan Koşulu

Bu ders, doktora programında tez aşamasına geçmiş ve tez önerisi kabul edilmiş öğrenciler tarafından alınır. Öğrencilerin araştırma yöntemleri ve istatistiksel analiz konularında yeterli bilgiye sahip olmaları beklenmektedir.

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Temel Kaynaklar:Creswell, J. W. – Research DesignHair, J. F. et al. – Multivariate Data AnalysisÖnerilen Kaynaklar:Alanla ilgili güncel akademik makalelerUluslararası hakemli dergilerAkademik yazım ve yayın süreçlerine ilişkin kaynaklarBu kaynaklar, öğrencilerin bilimsel araştırma süreçlerini etkin şekilde yürütmelerini ve akademik katkı üretmelerini desteklemek amacıyla kullanılacaktır.

Akademik Dürüstlük ve Yapay Zeka

Bu ders kapsamında akademik dürüstlük ilkelerine tam uyum zorunludur. Tüm akademik çalışmaların özgün olması ve kullanılan kaynakların doğru şekilde referans gösterilmesi gerekmektedir.Yapay zeka araçları yalnızca destekleyici amaçlarla (literatür taraması, veri analizi desteği, yazım önerileri vb.) kullanılabilir. Yapay zeka tarafından üretilen içeriklerin doğrudan ve kaynak gösterilmeden kullanılması akademik etik ihlali olarak değerlendirilir. Öğrencilerden, yapay zeka kullanımını açık şekilde belirtmeleri ve tüm çalışmaların akademik sorumluluğunu üstlenmeleri beklenmektedir.

Ders bilgi paketinde görüntüle → Ders PDF indir Listeye dön