Verilerin Toplanması ve Değerlendirilmesi

Nitel çalışmalarda verileri analiz etmenin amacı verilerin anlamlarını okuyucuya yansıtabilmektir. Verilerin okuyucuya yansıtılma şekli ise betimleyici açıklamalar, temalar ya da kategoriler şeklinde olabilir. Veri analizi aynı zamanda araştırma sorularını cevaplamak anlamına gelmektedir (Merriam, 2013: 167-168).

Nitel veri analizleri zaman zaman oldukça karmaşık olabileceğinden bu süreci kolaylaştırabilecek çeşitli nitel analiz yazılımları piyasaya sürülmüştür. Bu yazılımlar verilerin depolanması, kodlanması, geri çağırılması ve birleştirilmesi gibi süreçleri kolaylaştırmaktadır. Ancak araştırma deseni için ihtiyaç duyulan yaratıcılığı sağlayamadığı için araştırmacının tüm analizi kendisinin yaptığı unutulmamalıdır. Nitel araştırmalarda verilerin analizi elle, bilgisayar programları ile ya da hem elle hem de bilgisayar programları aracılığı ile yapılabilmektedir (Merriam, 2013:166). Nicel veri işlemede bir devrim olarak görülen ve veri yönetimi ve analizini kolaylaştıran birçok yazılım bulunmaktadır. Bu yazılımlar genel olarak CAQDAS (computer- assisted qualitative daya analysis software) bilgisayar destekli nitel veri analizi yazılımları olarak adlandırılmaktadır. Bu yazılımlardan bazılarının isimleri sıralanmaktadır: ATLASti, NVivo, Etnhograph, HyperRESEARCH, HyperTRANSCRIBE,ve C-I-SAID (Glesne, 2013: 282; Patton, 2014: 442-444).

63

Çalışmada kullanılan MAXQDA 2018 nitel ve karma yöntem analizlerinin yapılabildiği bir bilgisayar yazılımıdır. Bu yazılım diğer nitel analiz programları gibi verilerin organize edilmesine, kodlanmasına, analiz edilmesine, raporlanmasına ve görselleştirilmesine yardımcı olmaktadır (VERBI Software, 2018) Bu çalışmada bu yazılımın kullanılmasının ilk sebebi, araştırmacının bu yazılıma daha hâkim olmasıdır. Bununla birlikte bu yazılımın diğer yazılımlara göre ara yüz, not alma ve kodlama gibi konularda daha kullanışlı olduğu belirtilmektedir (Kuş Saillard, 2011).

Toplanan verilerin çeşitli temalara tanımlanması ya da sınıflandırılması işlemine kodlama adı verilmektedir. Kodlama, verilerden çalışmaya yönelik kesitler elde etmek için, verilerin çeşitli açılardan sembolik kısaltmalara dönüştürülmesi olarak ifade edilmektedir. Bu işlem ilgili dokümanların detaylıca incelenmesi ile yapılmaktadır. Nitel araştırmalarda verilerin çokluğu ve araştırma sürecinin uzunluğu araştırmacıların geçen zaman ile birlikte verileri unutması ya da karıştırmasına sebep olabilir. Kodlamalar ile bu veri karışıklığının önlenmesi ve yapılacak araştırmanın amacına yönelik ilişkilerin ortaya çıkarılması amaçlanmaktadır (Glesne, 2013: 268-271; Merriam, 2013: 165-166).

Bu çalışmada ilgili üniversitelerin web sitelerinden elde edilen ders planlarında yer alan dersler; öğretim planında bulundukları yıllara, türlerine, işleniş şekillerine ve konularına göre incelenmiş ve bu kriterler göz önüne alınarak aynı isimleri taşıyan dört ana kodla kodlanmıştır. Araştırmacı tarafından ders konularına göre yapılan kodlamalar derslerin isimleri ve içerikleri dikkate alınarak, düzenli aralıklarla tekrar gözden geçirilerek değiştirilmiş ve düzenlenmiştir.

Kodlanan veriler analiz edilerek ilgili ana koda ait bilgiler ortaya çıkarılmıştır. Yapılan kodlamaların analiz edilmesi sonucunda gastronomi ve mutfak sanatları öğretim planlarında bulunan dersler konularına, işleniş şekillerine, türlerine ve bulundukları yıllara göre ayrılmıştır. Ayrılan derslerin her kategorideki frekansları hesaplanmıştır. Daha sonra her bir kod için ayrı başlıkta olmak üzere bulgular aktarılmıştır. Kategorilere göre frekansların kıyaslamaları, oluşturulan tablolar aracılığı ile incelenmiş ve ders kategorileri hakkında çıkarımlar yapılmıştır. Ayrıca “konularına göre dersler” kodu içerisinde bulunan alt kodlar ve içerdikleri ders isimleri hakkında bilgiler verilmiştir. Bazı alt kodlarda bulunan ders isimlerinin tamamı ilgili

64

kod ile aynı ismi taşımaktadır. Bu kodlarda bulunan ders isimleri ayrıca belirtilmemiştir. Bununla birlikte birkaç farklı ders ismini içerisinde bulunduran kodlar bulunmaktadır. Bahsedilen kodların içerdikleri ders isimlerinden bazıları ilgili kategoride görülme sıklıkları dikkate alınarak listelenmiştir.

Bazı üniversitelerin öğretim planlarına ulaşılamaması, üniversitelerin dersler açısından farklılıkları ve etik ilkeleri göz önüne alınarak, üniversitelere A ile AJ arasında rastgele alfabetik kodlar verilmiştir. Bu kodların üniversitelerin alfabetik sıralamaları, isimleri ya da kısaltmaları ile ilişkisi bulunmamaktadır. Ayrıca ilgili yazılımda derslerin bulunduğu kategoriler “kod”; bölümlerin öğretim planlarının bulunduğu dosyalar ise “belge” olarak adlandırılmaktadır.

Gastronomi ve mutfak sanatları lisans programları ülkemizde devlet ve vakıf üniversitelerinin turizm, güzel sanatlar, sanat ve tasarım fakültelerinde ve uygulamalı bilimler yüksekokullarının bünyesinde yer almaktadır. Fakültelerin ve üniversitelerin özellik ve yapılarının öğretim planlarını etkileyebileceği varsayımı göz önüne alınarak fakülte türleri (turizm, güzel sanatlar ve uygulamalı bilimler) ve üniversite türleri (vakıf ve devlet) değişken olarak kabul edilmiştir. Yapılan kodlamalarla değişkenler çapraz tablolar aracılığı ile kıyaslanarak incelenmiştir.

Analizlerin sonuçları doğrultusunda gastronomi ve mutfak sanatları lisans programları için ortak öğretim planı hazırlanmıştır. Bu müfredat hazırlanırken çalışmada bulunan dört ana kodun istatistiksel bilgileri dikkate alınmıştır. Derslerin seçimi ve öğretim planının oluşturulmasında sırası ile şu hususlara dikkat edilmiştir:

1. Ders kategorilerinin Çizelge 7’de belirtilen öğretim planlarında bulunma oranı ve ortalama ders sayısı hesaplanmıştır. Bu bilgilere göre hazırlanan öğretim planında her bir kategoriden kaç adet dersin yer alması gerektiği belirlenmiştir.

2. Alt kodları bulunan derslerin, ait oldukları ders kategorisine oranları hesaplanmıştır. Böylelikle hangi alt koddan kaç ders seçilmesi gerektiği belirlenmiştir.

3. Çok sayıda alt kod bulunan ders kategorilerinde, oranlara göre çoktan aza doğru gidilerek öğretim planına koyulacak dersler belirlenmiştir.

65

Hedeflenen ders sayısı tamamlandığında geriye kalan ve bulunma oranı az olan dersler kapsam dışı bırakılmıştır.

4. Birden fazla ders ismi bulunan kategorilerde, ders isimlerinin frekansları incelenerek o kod altında bulunan hangi dersin seçileceğine karar verilmiştir.

5. Belirlenen ders gruplarının bulunduğu yıla göre, işleniş şekillerine göre ve ders türlerine göre frekansları incelenmiştir. Bu frekansların yüksek olanları doğrultusunda derslerin hangi yıllarda, hangi işleniş şeklinde ve hangi türde olması gerektiği belirlenmiştir. Birden fazla dersin olduğu kategorilerde dersin yıllarda bulunma oranı, işleniş şekli oranı ve tür oranı ile seçilmesi gereken ders sayısı çarpılarak dersler dağıtılmıştır.

6. Belirlenen dersler yarıyıllara yerleştirilmiştir. Bu aşamada derslerin içerikleri ve varsa numaraları dikkate alınmıştır.

7. Yarıyıllara dağıtılan dersler üniversitelerin müfredatları göz önünde bulundurularak AKTS kredileri ile ilişkilendirilmiştir.

66