MUHASEBE EĞİTİMİ ALAN ÖĞRENCİLERİN MUHASEBE MESLEĞİNİ SEÇMELERİNDE KİŞİSEL BECERİLERİNİN VE İŞ HAYATINDAN BEKLENTİLERİNİN ETKİSİNİN ARAŞTIRILMASI
Notice bibliographique
Résumé
Meslek seçimi, bireylerin en önemli kararlardan biridir. Bireylerin kişisel farkındalıklarına uygun alanlarda kariyer planlamaları yapmaları ve bu alanlardaki meslekleri tercih etmeleri önemlidir. Muhasebe ve muhasebecilik mesleği de küreselleşme sürecinde hem ticaret hayatında hem de gençlerin meslek seçiminde önemli bir yer edinmiştir. Bu bağlamda muhasebe bölümünde öğrenimini sürdüren öğrencilerin meslek seçimini etkileyen faktörlerin bilinmesi mesleki farkındalıklarının ortaya konulmasında önemli bir etkendir. Bu çalışma, Meslek Yüksekokul Öğrencilerinin muhasebe meslek seçiminde kişisel becerilerinin ve iş hayatından beklentilerinin etkisini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında yapılacak araştırmada veri toplama yöntemi olarak anket yöntemi kullanılmıştır. Anket, İstanbul Üniversitesi SBMYO Muhasebe ve Vergi Bölümünde okuyan 81 öğrenciye ve Nişantaşı Üniversitesi MYO Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Bölümünde okuyan 44 öğrenciye uygulanmıştır. Anket sonuçları “SPSS for Windows 24.0 sürümü” ile faktör analizine tabi tutulmuştur. Analizler sonucunda, anket uygulamasına katılan muhasebe ve vergi uygulamaları programı öğrencilerinin meslek seçimi tercihlerini muhasebe alanında iş imkânlarının fazla olması düşüncesinin etkilediği tespit edilmiştir.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».