09 Kasım 2026
Güzel Sanatlar Fakültesi'nden akademisyenlere yönelik MAXQDA eğitimi!
İstanbul Gelişim Üniversitesi (İGÜ) Güzel Sanatlar Fakültesi (GSF) tarafından, akademisyenlerin araştırma ve veri analizi süreçlerine yönelik bilgi ve becerilerini geliştirmek amacıyla “Veri Analizinde MAXQDA Kullanımı” başlıklı eğitim gerçekleştirildi. Etkinlik koordinatörlüğünü Dr. Öğr. Üyesi Emel Çirişoğlu’nun üstlendiği programın konuk eğitmeni, Sertifikalı MAXQDA Eğitmeni Dr. Burak Varol oldu.
27 Ekim tarihinde İstanbul Gelişim Üniversitesi K Blok 22. Kat Toplantı Salonu’nda gerçekleştirilen eğitimde, nitel veri analizi yöntemleri, MAXQDA yazılımının temel özellikleri ve uygulamalı analiz süreçleri ele alındı. Güzel Sanatlar Fakültesinin akademik gelişimi desteklemeye yönelik etkinlikleri kapsamında düzenlenen program, akademik araştırmalarda dijital araçların etkin kullanımını desteklemeyi ve katılımcıların veri analizi süreçlerine ilişkin yetkinliklerini geliştirmeyi hedefledi.
MAXQDA yazılımının temel özellikleri tanıtıldı
Dr. Burak Varol tarafından verilen eğitim, teorik anlatım ve uygulama olmak üzere iki bölümden oluştu. Programın ilk bölümünde MAXQDA yazılımının kullanım amaçları, arayüzü, temel pencereleri, çalışma prensipleri ve analiz araçları hakkında bilgi verildi. Ayrıca MAXQDA AI Assist aracılığıyla yapay zekâ destekli uygulamalar tanıtılarak yapay zekâ teknolojilerinin veri analizi süreçlerinde sunduğu olanaklar değerlendirildi.
Eğitimin uygulama bölümünde ise örnek bir veri seti üzerinden analiz çalışmaları gerçekleştirildi. Katılımcılar; proje dosyası oluşturma, verileri inceleme ve kodlama, kod kitabı geliştirme, kodlanmış verileri değerlendirme ve veri görselleştirme gibi temel analiz süreçlerini uygulamalı olarak deneyimledi. Böylece katılımcıların yazılımın sunduğu araçları tanımaları ve bu araçların araştırma süreçlerinde nasıl kullanılabileceğine ilişkin bilgi edinmeleri amaçlandı.
Akademik araştırmalarda nitel veri analizi
Akademik araştırmalarda verilerin sistematik biçimde düzenlenmesi, incelenmesi ve yorumlanması, bilimsel bilginin üretilmesi sürecinde önemli bir yer tutuyor. Özellikle nitel araştırmalarda görüşmeler, metinler ve farklı veri kaynaklarından elde edilen bilgilerin kodlanması ve belirli temalar altında değerlendirilmesi, araştırma bulgularının anlamlandırılmasına katkı sağlıyor. MAXQDA gibi nitel veri analizi yazılımları, araştırmacıların bu süreçleri daha düzenli ve sistematik biçimde yürütmelerine olanak tanıyor.
Farklı disiplinlerde yürütülen akademik çalışmalarda kullanılabilen bu tür yazılımlar; araştırma verilerinin sınıflandırılması, temalar arasındaki ilişkilerin incelenmesi ve bulguların görsel olarak sunulması gibi süreçleri destekliyor. Eğitim kapsamında ele alınan uygulamalar da akademisyenlerin veri analizi yöntemleri ve dijital araştırma araçları hakkında bilgi edinmelerine katkı sundu.
Dijital araçlarla araştırma yetkinliklerinin geliştirilmesi
Eğitimde MAXQDA’nın temel analiz işlevlerinin yanı sıra yapay zekâ destekli uygulamaların da ele alınması, dijital teknolojilerin akademik araştırmalardaki kullanımına ilişkin güncel yaklaşımların değerlendirilmesine imkân sağladı. Teorik bilgilerin örnek veri seti üzerinden gerçekleştirilen uygulamalarla desteklenmesi, katılımcıların yazılımın işlevlerini daha yakından tanımalarına olanak tanıdı.
Güzel Sanatlar Fakültesi tarafından Dr. Öğr. Üyesi Emel Çirişoğlu’nun koordinatörlüğünde gerçekleştirilen programın, farklı disiplinlerde yürütülen bilimsel araştırmalarda veri analizi yöntemlerinin etkin biçimde kullanılmasına ve akademisyenlerin araştırma yetkinliklerinin geliştirilmesine katkı sağlaması hedeflendi.
Bilgi ve deneyimlerini paylaşan konuk eğitmen Dr. Burak Varol’a, etkinliğin koordinatörlüğünü üstlenen Dr. Öğr. Üyesi Emel Çirişoğlu’na ve eğitime katılan tüm akademisyenlere teşekkür ediyoruz.
MAXQDA yazılımının temel özellikleri tanıtıldı
Dr. Burak Varol tarafından verilen eğitim, teorik anlatım ve uygulama olmak üzere iki bölümden oluştu. Programın ilk bölümünde MAXQDA yazılımının kullanım amaçları, arayüzü, temel pencereleri, çalışma prensipleri ve analiz araçları hakkında bilgi verildi. Ayrıca MAXQDA AI Assist aracılığıyla yapay zekâ destekli uygulamalar tanıtılarak yapay zekâ teknolojilerinin veri analizi süreçlerinde sunduğu olanaklar değerlendirildi.
Eğitimin uygulama bölümünde ise örnek bir veri seti üzerinden analiz çalışmaları gerçekleştirildi. Katılımcılar; proje dosyası oluşturma, verileri inceleme ve kodlama, kod kitabı geliştirme, kodlanmış verileri değerlendirme ve veri görselleştirme gibi temel analiz süreçlerini uygulamalı olarak deneyimledi. Böylece katılımcıların yazılımın sunduğu araçları tanımaları ve bu araçların araştırma süreçlerinde nasıl kullanılabileceğine ilişkin bilgi edinmeleri amaçlandı.
Akademik araştırmalarda nitel veri analizi
Akademik araştırmalarda verilerin sistematik biçimde düzenlenmesi, incelenmesi ve yorumlanması, bilimsel bilginin üretilmesi sürecinde önemli bir yer tutuyor. Özellikle nitel araştırmalarda görüşmeler, metinler ve farklı veri kaynaklarından elde edilen bilgilerin kodlanması ve belirli temalar altında değerlendirilmesi, araştırma bulgularının anlamlandırılmasına katkı sağlıyor. MAXQDA gibi nitel veri analizi yazılımları, araştırmacıların bu süreçleri daha düzenli ve sistematik biçimde yürütmelerine olanak tanıyor.
Farklı disiplinlerde yürütülen akademik çalışmalarda kullanılabilen bu tür yazılımlar; araştırma verilerinin sınıflandırılması, temalar arasındaki ilişkilerin incelenmesi ve bulguların görsel olarak sunulması gibi süreçleri destekliyor. Eğitim kapsamında ele alınan uygulamalar da akademisyenlerin veri analizi yöntemleri ve dijital araştırma araçları hakkında bilgi edinmelerine katkı sundu.
Dijital araçlarla araştırma yetkinliklerinin geliştirilmesi
Eğitimde MAXQDA’nın temel analiz işlevlerinin yanı sıra yapay zekâ destekli uygulamaların da ele alınması, dijital teknolojilerin akademik araştırmalardaki kullanımına ilişkin güncel yaklaşımların değerlendirilmesine imkân sağladı. Teorik bilgilerin örnek veri seti üzerinden gerçekleştirilen uygulamalarla desteklenmesi, katılımcıların yazılımın işlevlerini daha yakından tanımalarına olanak tanıdı.
Güzel Sanatlar Fakültesi tarafından Dr. Öğr. Üyesi Emel Çirişoğlu’nun koordinatörlüğünde gerçekleştirilen programın, farklı disiplinlerde yürütülen bilimsel araştırmalarda veri analizi yöntemlerinin etkin biçimde kullanılmasına ve akademisyenlerin araştırma yetkinliklerinin geliştirilmesine katkı sağlaması hedeflendi.
Bilgi ve deneyimlerini paylaşan konuk eğitmen Dr. Burak Varol’a, etkinliğin koordinatörlüğünü üstlenen Dr. Öğr. Üyesi Emel Çirişoğlu’na ve eğitime katılan tüm akademisyenlere teşekkür ediyoruz.