MUHASEBE EĞİTİMİ ALAN ÖĞRENCİLERİN MUHASEBE MESLEĞİNİ SEÇMELERİNDE KİŞİSEL BECERİLERİNİN VE İŞ HAYATINDAN BEKLENTİLERİNİN ETKİSİNİN ARAŞTIRILMASI
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".