DERS ADI

: Nitel Araştırma Yöntemleri II: Veri Analizi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
FMM 5046 Nitel Araştırma Yöntemleri II: Veri Analizi SEÇMELİ 3 0 0 10

Dersi Veren Birim

Matematik Öğretmenliği Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ ZEKİYE ÖZGÜR

Dersi Alan Birimler

Matematik Öğretmenliği Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, nitel eğitim araştırmalarında yaygın olarak kullanılan metodoloji, yöntem, strateji, teknik ve araçları tanıtarak lisansüstü öğrencilerinin nitel veri analizi alanında bilgi ve becerilerini geliştirmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   1. Nitel araştırma türünün altında yatan epistemolojik varsayımları bilir.
2   2. Nitel eğitim araştırmalarında yaygın olarak kullanılan veri analizi yöntem ve araçlarını bilir ve kullanır.
3   3. Nitel veri analizi programını tanır ve kullanır.
4   4. Analitik kararların ve temsillerin teorik argümanla desteklenmesi gerektiğini bilir.
5   5. Nitel veri analizinde verilerin temsilinin önemini anlar.
6   6. Nitel veri analizinde titizlik standartlarını bilir.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Nitel araştırmada epistemolojiye giriş ve gözden geçirme
2 Kodlama
3 Nitel veri analizi programı (MAXQDA) ile veri analizi
4 Durum çalışması analizi
5 Durum çalışması analizi
6 Nitel veri analizi programı (MAXQDA) ile veri analizi
7 Gömülü teori
8 Nitel veri analizinde teorinin rolü: Teorik çerçeveler ve/veya analitik çerçeveler
9 Söylem analizi
10 Söylem analizi
11 Anlatı analizi
12 Multimodal analiz
13 Bulguların temsili
14 Nitel veri analizinde titizlik standartları
15 Final ödevleri sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Miles, M. B. & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook, 2nd Edition. Thousand Oaks, CA: Sage.

Saldaña, J. (2009). The coding manual for qualitative researchers. Thousand Oaks, CA: Sage.

Wetherell, M., Taylor, S., & Yates, S. J. (2001). Discourse as data: A guide for analysis. London: Sage Publications.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Tartışma, grup çalışması, anlatım, proje

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ODV Ödev
2 SNM Sunum
3 BNS BNS ODV * 0.50 + SNM * 0.50


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 6 84
Ödev Hazırlama 14 3 42
Sunum Hazırlama 3 8 24
Proje Hazırlama 3 20 60
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 252

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14
ÖK.151311531413535
ÖK.255311511413535
ÖK.355311511413535
ÖK.455311511413535
ÖK.555311511413535
ÖK.655311511413535