TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ |
| FEN BİLGİSİ EĞİTİMİ (YL) (TEZLİ) | |
| Kod | FBE716 |
| Ad | Uygulamalı Eğitim İstatistiği II |
| Dönem | 2025-2026 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz ve Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. PINAR FETTAHLIOĞLU |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı, öğrencilerin eğitim araştırmalarında ileri düzey istatistiksel analiz yöntemlerini kullanarak daha karmaşık veri setlerini analiz etmelerini ve yorumlamalarını sağlamaktır. Yapısal eşitlik modellemesi, çok değişkenli analizler, regresyon türleri ve istatistiksel modelleme gibi konular ders kapsamında ele alınacaktır. Ders boyunca SPSS, AMOS ve/veya R gibi yazılımlar kullanılacaktır.
Dersin İçeriği
Bu derste eğitim araştırmalarında kullanılan ileri düzey nicel veri analiz teknikleri ele alınacaktır. Çoklu regresyon, lojistik regresyon, faktör analizi, yapı geçerliği ve yapısal eşitlik modellemesi gibi analiz yöntemleri uygulamalı olarak öğretilecektir. Ders süresince öğrenciler, araştırma sorularına uygun istatistiksel modeller kurmayı, bu modelleri test etmeyi ve bulguları bilimsel raporlama standartlarına göre sunmayı öğreneceklerdir. SPSS, AMOS ve R gibi yazılımlar ile örnek veri setleri üzerinde uygulamalar yapılacaktır. Ayrıca model uyum indeksleri, aracı/moderatör değişken analizleri gibi ileri düzey konulara da yer verilecektir.
Dersin Ön Koşulu
Uygulamalı Eğitim İstatistiği I dersini başarıyla tamamlamış olmak
Kaynaklar
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Çok Değişkenli İstatistiklerin Kullanımı. (Çeviri önerilir)
Notlar
Kline, R. B. (2016). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th ed.). Guilford Press.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Öğrenci, ileri düzey istatistiksel analiz tekniklerini tanır ve açıklar. |
| ÖÇ02 | Araştırma sorularına uygun istatistiksel modeller kurar. |
| ÖÇ03 | Faktör analizi, çoklu regresyon ve yapısal eşitlik modellemesi gibi analizleri uygular. |
| ÖÇ04 | Analiz sonuçlarını bilimsel bir dille yorumlar ve raporlaştırır. |
| ÖÇ05 | İstatistiksel yazılımları etkin şekilde kullanır. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Fen Bilimlerinde kullanılan bilimsel araştırma ve analiz yöntemlerini tanımlar ve uygular | 5 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Fen Eğitimine ilişkin temel bilgi ve becerilere sahiptir. | 4 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Fen eğitimi kapsamında yer alan gelişim ve öğrenme kuramlarını açıklar. | |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Lisans yeterliklerine dayalı olarak, öğretim strateji, yöntem ve tekniklerini uzmanlık düzeyinde tasvir eder. | |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Alanı ile ilgili disiplinler arasındaki etkileşimi açıklar. | |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Fen eğitimi konu alanlarındaki bilgileri uzmanlık düzeyinde açıklar. | |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Fen eğitimi bilgileri ile farklı alanlardaki bilgileri ilişkilendirir. | 3 |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Alanındaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri uzmanlık düzeyinde uygular | |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Ulusal ve uluslararası düzeydeki fen eğitimine yönelik uygulamaları eleştirir. | 3 |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bir bilimsel araştırmayı planlayıp yürütür. | |
| PÖÇ11 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Lisans yeterliklerine dayalı olarak, öğretim yöntem ve teknikleri uygular. | 3 |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yönetir. | |
| PÖÇ13 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren durumlarda takım çalışması veya liderlik yapar. | |
| PÖÇ14 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilimsel ve sosyal konuları yeni bakış açılarıyla sorgular. | |
| PÖÇ15 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Alanındaki çalışmaları yaşam boyu öğrenme çerçevesinde yürütür. | |
| PÖÇ16 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Teknolojik gelişmeleri takip eder. | |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Fen eğitimi alanında yürüttüğü bilimsel bir çalışmayı nitel ve nicel verilerle destekleyerek yazılı, sözlü ve görsel olarak uzman veya uzman olmayan kişilere sunar. | |
| PÖÇ18 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bilgi ve iletişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır | |
| PÖÇ19 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Alanına ilişkin bilgileri anlayacak, sözlü ve yazılı iletişim kurabilecek düzeyde Avrupa dil portföyündeki dilleri kullanır | |
| PÖÇ20 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Alanı ile ilgili bilimsel bir araştırma ya da proje yürütürken veya bir çalışmayı yorumlarken toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun davranır. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Derse giriş ve ileri düzey istatistiksel analizlere genel bakış | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 2 | Çoklu doğrusal regresyon analizi: varsayımlar, model kurma, yorumlama | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 3 | Çoklu regresyon uygulamaları (SPSS ve/veya R ile) | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 4 | Lojistik regresyon analizi: ikili sonuç değişkenleriyle modelleme | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 5 | Lojistik regresyon uygulamaları (SPSS ve/veya R ile) | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 6 | Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA): KMO, Bartlett, faktör yükleri | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 7 | Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA): model kurulumu ve uyum indeksleri | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma, Soru-Cevap |
| 8 | Ara Sınavlar | ilgili bolumleri okuma | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | AMOS ile DFA uygulaması | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | Yapısal Eşitlik Modellemesine (YEM / SEM) giriş | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | SEM uygulaması: Model oluşturma, test etme ve yorumlama | reading related sections | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 12 | Aracı (mediator) ve düzenleyici (moderator) değişken analizi | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Model uyum iyileştirme, modifikasyon indeksleri, raporlama | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 14 | Uygulamalı veri seti ile proje çalışması | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 15 | Öğrenci proje sunumları ve genel değerlendirme | ilgili bolumleri okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | ilgili bolumleri okuma | Ölçme Yöntemleri: Ödev |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | ilgili bolumleri okuma | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 15 | 3 | 45 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 15 | 3 | 45 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 15 | 3 | 45 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 4 | 4 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 2 | 4 | 8 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 147 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 5,88 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||