|
| Ders Bilgileri |
|
| Dersin Adı |
: |
Scientific Research Methods |
|
| Dersin Kodu |
: |
IG 208 |
|
| Dersin Türü |
: |
Zorunlu |
|
| Dersin Aşaması |
: |
Birinci Aşama (Lisans) |
|
| Dersin Yılı |
: |
2 |
|
| Dersin Dönemi |
: |
Bahar (16 Hafta) |
|
| Dersin AKTS Kredisi |
: |
4 |
|
| Eğitici(ler)nin Adı |
: |
Doç.Dr. GÜZİN YÜKSEL
|
|
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
: |
Bu ders öğrenciye veri analizi bilgi ve beceri yeteneği kazandırır.
Operasyonel iş sorunlarına çözüm bulmaları mümkün olur.
SPSS kullanımını öğrenir.
Öğrenciler SPSS ile veri analizi yeteneği kazanır.
Problem analizi ve problem çözümü becerisini geliştirir
Veri işleme ve manipülasyon becerilerini geliştirir
|
|
| Dersin Veriliş Şekli |
: |
Örgün (Yüz Yüze) |
|
| Dersin Önkoşulları |
: |
Yok |
|
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar |
: |
Yok |
|
| Dersin Amacı |
: |
Bu dersin amacı gıda mühendisliği alanında kullanılan veri analizi ve temel istatistiki yöntemlerin SPSS programı üzerinde teorik ve uygulamalı bir şekilde işlenerek, öğrenciye yorum yapabilme, sorunlar üzerinde analiz edebilme gibi yeteneklerin kazandırılmasıdır. |
|
| Dersin İçeriği |
: |
Temel Kavramlar ve Tanımlar, veri hazırlama, tanımlayıcı istatistik, korelasyon, istatistiksel testler, ANOVA analizi, regresyon analizi, anket veri girişi, güvenilirlik analizi |
|
| Dersin Dili |
: |
İngilizce |
|
| Dersin Yeri |
: |
Gıda Mühendisliği Bölümü Derslikleri ve Laboratuar
|
|
|
Ders Planı |
| Hafta | Konu | Öğrencinin Ön Hazırlığı | Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri |
|
1 |
Temel bilgisayar yeteneklerine bakış |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
2 |
SPSS´e giriş |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
3 |
Veri hazırlama |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
4 |
Veri tarama ve dönüşüm |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
5 |
Tanımlayıcı istatistik |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
6 |
Korelasyon |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
7 |
Ortalamalar için testler |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
8 |
Arasınav |
Anlatılan konular ders notlarından ve kaynaklardan çalışılarak gözden geçirilir |
Yazılı Sınav |
|
9 |
İstatistiksel testler |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
10 |
ANOVA Analizi |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
11 |
ANOVA Analizi |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
12 |
Regresyon Analizi |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
13 |
Regresyon Analizi |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
14 |
Anket veri girişi |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
15 |
Güvenilirlik Analizi |
Kaynak okuma ve uygulama |
Sunum, yorum ve sınıf tartışmaları |
|
16/17 |
Final Sınavı |
Anlatılan konular ders notlarından ve kaynaklardan çalışılarak gözden geçirilir |
Yazılı Sınav |
|
|
|
Önerilen Kaynak ve Okumalar |
| Kaynak Türü | Kaynak Adı |
| Ders Notu ve Kitaplar |
 Statistics, James T. Mc Clave and H. Dietrich, 1994.
|
| |
| Diğer Kaynaklar | |
|
|
|
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri |
Sayısı |
Katkı Yüzdesi |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
60 |
|
Ödev/Proje/Diğer |
2 |
40 |
|
Toplam |
100 |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı |
40 |
| |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi
|
100 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı
|
60 |
|
Toplam |
100 |
|
|
| Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı |
| No | Temel Öğrenme Kazanımı | Katkısı* |
|
1 |
Sahip olduğu bilgileri alanında kullanabilme becerisi kazanır |
4 |
|
2 |
Proses tabanlı bir sistemi ölçme ve değerlendirme yöntemleri kullanarak geliştirir |
3 |
|
3 |
1. Temel bilim, mühendislik ve gıda bilimi ve teknolojisi alanlarında bilgi sahibi olur |
2 |
|
4 |
Gıda mühendisliği ve teknolojisi ile ilgili alanlardaki uygulamalarda problemleri saptar, tanımlar ve çözer |
4 |
|
5 |
Araştırma, karmaşık sistemleri bilimsel yöntemlerle çözümleyebilir |
4 |
|
6 |
Gıda kalitesinin değerlendirilmesinde objektif ve subjektif yöntemleri kullanır ve sonuçları yorumlar |
3 |
|
7 |
Gıda mühendisliği ve teknolojileri uygulamalarında modern teknik araçları seçer ve kullanır |
4 |
|
8 |
Laboratuvar kullanır, gıda analizlerini yapar, sonuçları değerlendirir, yorumlar ve rapor eder |
5 |
|
9 |
Bağımsız karar verir, kendine güvenir, yaratıcılık becerisi kazanır ve sorumluluk alabilir |
3 |
|
10 |
Ekip çalışmasına uyum sağlar |
2 |
|
11 |
Öğrendiği bilgileri analitik ve eleştirisel bir yaklaşımla değerlendirir |
3 |
|
12 |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğini bilir |
3 |
|
13 |
Alanıyla ilgili etkili ve sağlıklı iletişim kurabilir ve iletişim teknolojilerini kullanır |
3 |
|
14 |
Gıda konusunda literatürü izleyebilecek ve iletişim kurabilecek düzeyde bir yabancı dil bilir |
4 |
|
15 |
Meslek etiğine saygılı olur |
4 |
|
16 |
Bir gıda prosesini planlama, uygulama ve geliştirme yetkinliğine sahiptir |
3 |
|
17 |
Gıda ile ilgili mevzuata ve yönetim sistemlerine hakim olur |
1 |
|
18 |
Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir |
0 |
| * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir. |
|
|
| Öğrenci İş Yükü - AKTS |
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ders ile İlgili Çalışmalar |
|
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) |
14 |
2 |
28 |
|
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) |
14 |
1 |
14 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar |
|
Ödev, Proje, Diğer |
2 |
8 |
16 |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
15 |
15 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı |
1 |
20 |
20 |
|
Toplam İş Yükü: | 93 |
| Toplam İş Yükü / 25 (s): | 3.72 |
| Dersin AKTS Kredisi: | 4 |
|
|
|