Gender attitude is the concept defines the roles and behaviors that society and cultural structure expect from women and men throughout their lives. Gender equality emphasizes that women and men should have equal rights and opportunities and should not be gender-dependent. On the other hand, gender inequality can be defined as inequality in accessing resources and opportunities by sex. The effects of gender inequality can be observed in couples' relationships and social events in daily life. It is not possible to deny the role of gender inequality on people’s and society’s happiness level since it is one of the most important dynamics of social life. In this study, the relationship between gender attitudes and happiness perceptions of individuals were analyzed by using micro data. Within the scope of the study “Attitude Scale Regarding Gender Roles”, which is validated and reliable in the literature, was applied to a randomly selected sample. The sample was designed using both multistage sampling and stratified sampling techniques together. Stratification was planned on the basis of faculties. The prepared questionnaire was applied to a random sample of 3403 university students. The data collected were analyzed by homogeneity analysis and two-step cluster analysis, which are some of the Optimal Scaled Multivariate Analysis techniques. According to the results, it was observed that individuals whose gender attitude is relatively egalitarian are moderately happy and also, are the happiest with themselves. In addition, it is remarkable that the categories of success and love are closely located. Individuals with relatively more traditional attitude describe themselves as very happy. Additively it was determined that their source of happiness is their families, while the concept that makes them most happy is “health”. The findings are corroborated with the two-step cluster analysis results.
Bu çalışmada, yüksek lisans öğrencilerinin COVID-19 salgını sürecindeki uzaktan eğitim deneyimleri ele alınmıştır. Çalışma kapsamında, 2020-2021 akademik yılında Marmara Üniversitesi’nde bir yüksek lisans programına kaydolan öğrencilere online anket uygulanmış; veri seti 501 öğrenciden elde edilen bilgilerle derlenmiştir. Örneklemde yer alan öğrenciler; 23-56 yaş grubunda, %59’u erkek, %24’ü evli olup ve bir işte çalışanların oranı %66’dır. Öğrencilerin %71’i sosyal bilimler, %19’u fen bilimleri, %8’i sağlık bilimleri ve 11 öğrenci de güzel sanatlar alanlarındaki programlara kayıtlı olup; %74’ü tezli, %26’sı tezsiz bir yüksek lisans programında eğitim görmektedir. Çalışma kapsamında, öğrencilerin COVID-19 salgını dönemindeki uzaktan eğitime dair görüşleri ile demografik özellikleri, eğitim gördükleri alan (sosyal, fen, sağlık bilimleri ve güzel sanatlar) ve program türü (tezli, tezsiz) arasındaki ilişki yapısı araştırılmış; salgın sonrası döneme ilişkin eğitim biçimi tercihleri incelenmiştir. Salgın sürecinin özellikle tezsiz yüksek lisans yapan öğrenciler tarafından bir eğitim fırsatı olarak görüldüğü anlaşılmaktadır. Yüksek lisans programının ilgili olduğu alan yönünden bakıldığında, uzaktan eğitim uygulanacağı için yüksek lisans yapma kararı alanların ağırlığı, fen bilimleri alanında en yüksek düzeyde gözlemlenmiştir. Yüksek lisans öğrencilerinin uzaktan eğitim deneyimlerindeki farklılıklarda cinsiyet etkili değilken; medeni durum, bir işte çalışma durumu ve yaş değişkenleri etkili bulunmuştur. Uzaktan eğitimin yüksek lisans öğrencileri tarafından çok çabuk benimsendiği ve salgın ortadan kalktıktan sonraki dönemde de yüksek lisans düzeyinde talep gören bir eğitim biçimi olacağı anlaşılmıştır.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.