live_tv
Livestream Starting Soon
00
Hours
:
00
Minutes
:
00
Seconds
Up next in 10
Auzef Bilimsel Araştırma Teknikleri 2025-2026 Final Soruları
https://lolonolo.com/2026/01/02/bilimsel-arastirma-teknikleri-2025-2026-final-sorulari/
Bu kaynak, **bilimsel araştırma teknikleri** konusundaki temel kavramları ve akademik standartları içeren kapsamlı bir final sınavı hazırlık materyalidir. Metin boyunca **akademik etik**, doğru kaynakça gösterimi, hipotez kurma süreçleri ve veri toplama yöntemleri gibi kritik aşamalar soru-cevap formatında detaylandırılmaktadır. Ayrıca **sosyal bilimlerde nesnellik**, örneklem seçimi, anket ve mülakat teknikleri arasındaki farklar ile güvenilirlik ve geçerlilik analizleri üzerinde durulmaktadır. Bilim dünyasının **Thomas Kuhn** ve **Karl Popper** gibi önemli isimlerinin teorik yaklaşımlarına da değinilerek, bilimsel yazımın nitelikleri açıklanmaktadır. Kaynak, araştırmacıların kaçınması gereken **intihal** ve hatalı veri kullanımı gibi unsurları vurgulayarak doğru akademik metodolojiyi öğretmeyi amaçlar. Toplamda yirmi sorudan oluşan bu içerik, bir araştırmanın tasarımından raporlanmasına kadar geçen süreci **eğitici bir perspektifle** özetlemektedir.
https://lolonolo.com
Show More Show Less View Video Transcript
0:00
Bilimsel araştırma dünyası kabul edelim
0:02
dev bir labirent gibi gelebilir ama
0:04
merak etmeyin bugün o labirentten çıkmak
0:07
için size özel sağlam bir yol haritası
0:09
vereceğiz. Bu yolculuğun her adımını
0:11
beraber atacağız. Hazırsanız hadi
0:13
başlayalım. Şimdi size bir soru. Bir
0:16
araştırma projesini daha tek bir veri
0:18
bile toplamadan en başından batıran o
0:21
tek şey ne olabilir? Bütün o emeği, onca
0:24
zamanı puf yok eden o kritik hata nedir
0:27
sizce? Cevap aslında çok basit. Haritayı
0:30
yanlış çizmek. Şöyle düşünün. Elinizdeki
0:32
harita en başından hatalıysa dünyanın en
0:35
hızlı arabasına da binseniz doğru yere
0:37
varamazsınız. İmkansız. İşte bu yüzden
0:40
bu analizde tek bir amacımız var. Bu
0:42
yolculukta elinize gerçekten sağlam,
0:44
güvenilir bir harita vermek. Evet, ilk
0:47
durağımız araştırmanın temellerini
0:49
atmak. Biliyorsunuz her büyük yapıda
0:51
olduğu gibi temel ne kadar sağlamsa
0:53
üzerine inşa edeceğiniz her şey de o
0:55
kadar güvende olur. O yüzden hadi en
0:57
temelden başlayalım. Sosyal bilimlerin
1:00
diyelim ki fizikten en temel farkı ne
1:02
biliyor musunuz? İşte bu alıntı tam da
1:04
parmağını o noktaya basıyor. Yani bir
1:06
taşı incelerken tarafsız olmak nispeten
1:09
kolaydır ama insanı incelerken işler
1:11
karışıyor. Neden mi? Çünkü inceleyen de
1:14
insan, incelenen de insan. Ve bizim yani
1:17
araştırmacıların kendi değerlerimiz,
1:19
önyargılarımız ister istemez o
1:22
mikroskobun camına bulaşıyor. İşte bu o
1:24
meşhur nesnellik sorunu. Peki bu
1:27
nesnellik sorununu nasıl aşarız ya da en
1:29
azından nasıl farkında oluruz? İşte
1:32
burada paradigma dediğimiz kavram
1:34
devreye gidiyor. Paradigma en basit
1:36
haliyle dünyaya baktığımız bir gözlük
1:38
gibi ama bu kişisel bir gözlük değil.
1:41
bir bilim insanı topluluğunun hep
1:43
birlikte taktığı, paylaştığı bir gözlük.
1:46
Ve tabii ki bu gözlük neyi göreceğimizi,
1:48
hangi soruları soracağımızı, kısacası
1:50
araştırmayı nasıl yapacağımızı temelden
1:52
şekillendiriyor. Gelelim araştırmanın
1:54
kalbine. Hipotezler. Ama durun
1:57
hipotezlerle ilgili çok ama çok yaygın
1:59
bir yanlış anlama var. Şimdi ekrana iyi
2:01
bakın ve cevap verin. Sizce bunlardan
2:04
hangisi iyi bir hipotezin özelliği
2:06
olamaz? Eğer cevabınız bir hipotez yargı
2:09
bildirmemelidir ise tebrikler. en yaygın
2:11
efsaneye siz de inanmışsınız demektir.
2:14
Şaka bir yana bu o kadar sık duyulan bir
2:16
şey ki neredeyse bir şehir efsanesine
2:18
dönmüş durumda. Ama işin aslı hiç de
2:20
öyle değil. İşte gerçekler burada.
2:23
Aslında işin tam tersi doğru. Bir
2:26
hipotez doğası gereği test edilmeyi
2:28
bekleyen bir iddia yani bir yargı olmak
2:32
zorunda. Daha çok spor yapmak strese
2:34
azaltır cümlesi bir yargıdır ve bunu
2:37
test edebiliriz. Asıl önemli olan şey ne
2:39
biliyor musunuz? Bu yargının mantıklı
2:41
olması, mevcut bilgilerle çelişmemesi,
2:44
açık ve basit olması ve en önemlisi
2:46
verilerle doğrulanabilir ya da hayır bu
2:49
yanlışmış denilebilir olması. İşte güçlü
2:51
bir hipotez budur. Yolculuğumuza devam
2:53
ediyoruz ve sıradaki durağımız biraz
2:55
mayınlı bir arazi. Etik ve kaynakça.
2:59
Burası gerçekten de en tecrübeli
3:00
araştırmacıların bile dikkat etmezlerse
3:03
ayağının kayabileceği bir yer. O yüzden
3:05
gözümüzü dört açalım. Peki bilim
3:07
dünyasının kırmızı çizgisi affı olmayan
3:11
günahı nedir? Yani diğer bilim
3:13
insanlarının çalışmalarından ilham
3:15
almakla onların fikirlerini çalmak
3:17
arasındaki o keskin çizgi tam olarak
3:20
nereden geçiyor? Cevap çok net değil mi?
3:23
Kopyalamak. Başka birinin emeğini,
3:25
fikrini cümlesini alıp sanki kendinize
3:28
aitmiş gibi sunmak. Bunun adı intihal ve
3:32
bu akademik dürüşlüğe atılmış bir
3:34
dinamitten farksız. Unutmayalım, bilim
3:37
başkalarının fikirlerini çalarak değil,
3:40
onların omuzlarında yükselerek ilerler.
3:42
Kaynakçayla ilgili yapılan hatalar da az
3:44
değil. Mesela sırf listem dolu görünsün
3:47
diye metinde hiç bahsetmediğiniz
3:49
kaynakları eklemek ya da daha da kötüsü
3:52
hiç okumadığınız bir kitaba atıf yapmak.
3:55
Bunlar çalışmanızın ciddiyetini yerle
3:57
bir eder. Peki bu listede hata olmayan
3:59
ne var? Alfabetik sıra. O bir seçenek
4:02
değil. Genellikle bir kuraldır. Evet.
4:04
Şimdi teoriden biraz uzaklaşıp işin
4:06
pratiğine, mutfağına iniyoruz. Sıradaki
4:09
durağımız örnekleme sanatı. Bu ne demek?
4:12
Yani koskoca bir okyanusun suyu hakkında
4:14
fikir edinmek için okyanusun tamamını
4:17
içmenize gerek yok, değil mi? Sadece bir
4:19
damla alıp analiz etmeniz yeterli. İşte
4:21
örnekleme tam olarak bu. Peki bu iş
4:23
nasıl yapılıyor? Aslında süreç oldukça
4:25
net. Birincisi evrenini tanımla. Yani
4:28
kimi inceliyorum sorusuna cevap ver.
4:30
İkincisi kaç kişiyle konuşacağını
4:32
belirle. Üçüncüsü de bu kişileri nasıl
4:35
seçeceğine karar ver. Ama bakın burada
4:37
çok önemli bir not var. Veri analizi bu
4:39
sürecin bir adımı değil. O çok sonraki
4:41
bir aşama. Sakın karıştırmayalım. Peki o
4:44
sihirli soru örneklememiz ne kadar büyük
4:47
olmalı? 100 kişi mi? 1000 kişi mi? İşte
4:50
bu tamamen bir denge meselesi. Bir
4:53
kefede zaman ve para gibi pratik
4:55
kısıtlarınız var. Diğer kefede ise
4:57
mesela incelediğiniz olay çok nadir bir
4:59
şey mi? ya da bu araştırmanın sonucunda
5:02
çok kritik bir karar mı verilecek? Bütün
5:04
bu faktörler o kaç kişi sorusunun
5:06
cevabını şekillendiriyor. Tabii ki bu
5:08
örnekleme işi her zaman pürüzsüz
5:10
ilerlemiyor. Karşımıza sık çıkan iki
5:13
temel sorun var. Birincisi ne kadar
5:15
büyük o kadar iyi yanılgısı. Bazen çok
5:18
büyük bir örneklem size daha iyi sonuç
5:20
vermez. Tam tersine maliyet ve yönetim
5:23
açısından sizi bir bataklığa sürükler.
5:25
İkincisi ise modern zamanların belası.
5:28
Online anketler evet çok pratikler ama
5:31
internet kullanmayan örneğin yaşlı nüfus
5:33
gibi toplumun önemli bir kesimini
5:35
tamamen ıskalama riskiniz var. Harika.
5:38
Kiminle konuşacağımızı artık biliyoruz.
5:40
E peki nasıl konuşacağız? Yani hangi
5:42
aletleri kullanacağız? İşte
5:44
yolculuğumuzun 4üncü durağı veri toplama
5:47
yöntemleri. Unutmayın doğru alet çantası
5:51
işin yarısı demektir. Ve işte sahnede
5:54
iki def mülakatlar ve anketler. Mülakat,
5:57
bir konunun derinliklerine dalmak neden
5:59
sorusunun peşine düşmek için bir dalgıç
6:00
kıyafeti gibidir. Detaylı, zengin ama
6:03
yavaş. Anket ise geniş bir alanda
6:05
hızlıca bilgi toplamak için kullanılan
6:07
bir sürat teknesi gibi. Hızlı, standart,
6:09
yönetmesi kolay ama yüzeysel. Karar
6:12
sizin derine mi dalacaksınız yoksa
6:13
yüzeyde mi kalacaksınız? Anket
6:15
kelimesini duyduğunuzda aklınıza gelmesi
6:17
gereken kilit kelime yapı yani standart
6:20
olması. Herkese aynı sorular tıpa aynı
6:23
sırada sorulur. Aradan biri farklı bir
6:25
şey soramaz, yorum yapamaz. Neden bu
6:28
kadar katı bir düzen var? Çünkü amaç
6:30
herkesin cevabını elmalarla elmaları
6:33
karşılaştırır gibi rahatça
6:34
karşılaştırabilmek. İstatistiksel
6:36
analizin ön koşulu bu. Yolculuğumuzda
6:39
sona doğru geliyoruz ama durun en kritik
6:41
kontrol noktasına daha yeni geldik.
6:43
Burası bütün emeklerimizin boşa gidip
6:45
gitmeyeceğinin belli olacağı yer ve bu
6:48
kontrol noktasında iki pasaporta
6:50
ihtiyacımız var. Geçerlilik ve
6:52
güvenilirlik. Bu ikisi yoksa o harita
6:54
bir kağıt parçasından farksızdır. İlk
6:57
pasaportumuz geçerlilik. Geçerlilik
6:59
aslında çok basit bir soru sorar.
7:01
Kullandığın alet ölçmeyi iddia ettiğin
7:04
şeyi gerçekten ölçüyor mu? Mesela zekayı
7:07
ölçmek için bir test geliştirdiniz. Ama
7:09
o test aslında sadece insanların ezber
7:12
yeteneğini ölçüyorsa o zaman testiniz
7:14
geçersiz demektir. Termometre ile boy
7:17
ölçmeye çalışmak gibi bir şey. İkinci
7:19
pasaportumuz ise güvenilirlik. Bunun
7:22
anahtar kelimesi de tutarlılık yani
7:24
istikrar. Şöyle düşünün. Evdeki tartınız
7:28
bir sabah sizi 70 5 dakika sonra 75 kilo
7:31
gösteriyorsa o tartıya güvenir misiniz?
7:33
Hayır, işte ölçüm araçları da böyledir.
7:36
Gördüğünüz bu üç yöntemde aslında hepsi
7:39
aynı temel soruyu sorar. Benim ölçüm
7:41
aracım hep tutarlı, istikrarlı sonuçlar
7:44
veriyor mu, vermiyor mu? Ve bütün bu
7:47
adımlardan sonra geldik bilimsel
7:49
araştırmanın altın kuralına. Unutmayın
7:52
verileri tarafsız bir şekilde seçmek ve
7:54
yorumlamak yani bulgular hoşunuza
7:56
gitmese bile onları olduğu gibi kabul
7:58
etmek bir hata değildir. Tam tersine bu
8:01
bir başarıdır. Çünkü bilimde amaç kendi
8:04
fikrini kanıtlamak değil gerçeği neyse o
8:07
haliyle ortaya çıkarmaktır. Evet bu
8:10
analiz boyunca sağlam bir araştırma
8:12
yolculuğuna çıkmak için ihtiyacınız olan
8:14
haritanın ana hatlarını çizdik. Ama şunu
8:16
asla unutmayın. Bilimsel merak varılacak
8:19
son bir istasyon değildir. O hiç
8:21
bitmeyen bir yolculuğun kendisidir. Peki
8:24
şimdi elinizde bu harita varken sizin
8:26
bir sonraki keşif durağınız neresi
8:28
olacak?
#Education