DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U+L (saat/hafta) | Türü (Z / S) | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Gazeteciliği | NMD 411 | Güz | 02+02+00 | Seçmeli | 3 | 5 |
| Akademik Birim: | İletişim Fakültesi |
| Öğrenim Türü: | Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar | Yok |
| Öğrenim Dili: | İngilizce |
| Dersin Düzeyi: | Lisans |
| Dersin Koordinatörü: | - - |
| Dersin Amacı: | Bu dersi alan öğrencilerin: • Veri gazeteciliğinin temel kavramlarını, prensiplerini, araçlarını ve veri odaklı proje üretiminde dikkat edilmesi gereken araştırma yöntemlerini anlamaları ve uygulamaya geçirmeleri, • Veri gazeteciliğinin temel aşamaları olan veri bulma, veri toplama, veri temizleme, veriyi analiz etme, veri görselleştirme sürecini pratik ve teorik olarak anlamak ve bilgi edinme hakkını kullanarak açık veri ilişkisini kavramaları ve uygulamaları, • Gelişen İnternet dünyasında veri gazeteciliğinin üstlendiği güçlü rolü kavrayabilmeleri beklenmektedir. |
| Dersin İçeriği: | Bu ders, dijital çağda bilgisayar destekli haberceilik ve veri tabanlı haberciliğin bir sonucu olarak veri gazeteciliğinin nasıl gelişiyor olduğunu, çevrimiçi açık kaynaklar, araçlar ve teknikler kullanılarak gazeteciliğin geleceğinde bizlerin neler beklediğini aktarmayı amaçlamaktadır. Öğrenciler bu derste temel veri kavramları ve veri araştırma teknikleri ile ilgili temel bilgi sahibi olacak ve ayrıca veri analizi ve yorumlama konusunda uygulamalı araştırma yapma şansı elde edeceklerdir. Ders ayrıca sektörden konuk konuşmacılar, workshoplar ve vaka çalışmaları ile desteklenecektir. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | Ders 3 temel modülden oluşmaktadır. Bunlar: 1. Veri Gazetecisi Gibi Düşünmek 2. Veri Analizi ve Yorumlama 3. Veri ile Hikaye Anlatma Değerlendirme üç modülden oluşmaktadır. İlk iki modülün değerlendirmesinde öğrencilerden 2 adet bireysel araştırma yapmaları ve deneyim yazıları sunmaları beklenir (@). Üçüncü modülün değerlendirmesi, bir grup proje ödevinden oluşur (P). Dersin geri kalan ’luk değerlendirme kısmı derse aktif katılım ve sınıf içi tartışmalarda aktif rol alma üzerinden notlandırılmaktadır. |
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Oryantasyon Haftası (hazırlık ve ders planı) | |
| 2 | Modül (I): Veri Gazetecisi Gibi Düşünmek: Veri toplama ve doğrulama yöntemleri | Favori veri kaynağı/kaynakları araştırılması ve sınıfta tartışarak, uygulayarak teknik yönünün incelenmesi. |
| 3 | Modül (I): Veri Gazetecisi Gibi Düşünmek: Veri tabanından veri filtreleme becerisi ve önemi | Favori veri kaynağı/kaynakları araştırılması ve sınıfta tartışarak, uygulayarak teknik yönünün incelenmesi. |
| 4 | Modül (I): Veri Gazetecisi Gibi Düşünmek: Bilgi edinme yanıtlarında paylaşılan veri türü ve dosya tipi (CSV odaklı) | Favori veri kaynağı/kaynakları araştırılması ve sınıfta tartışarak, uygulayarak teknik yönünün incelenmesi. |
| 5 | Modül (I): Veri Gazetecisi Gibi Düşünmek: Ödüllü veri gazeteciliği projeleri | Vaka analizleri üzerine deneyim yazısı |
| 6 | Modül (II): Veri Analizi ve Yorumlama: Veri türleri: uluslararası, ulusal, sivil veri | Dağınık veri seti paylaşılarak dağınıklık unsurlularının tespitinin sağlanması ve derste birlikte incelenmesi |
| 7 | Modül (II): Veri Analizi ve Yorumlama: Etkin veri araştırma yöntemleri | Dağınık veri seti paylaşılarak dağınıklık unsurlularının tespitinin sağlanması ve derste birlikte incelenmesi |
| 8 | Modül (II): Veri Analizi ve Yorumlama: Dağınık veri temizleme | Dağınık veri seti paylaşılarak dağınıklık unsurlularının tespitinin sağlanması ve derste birlikte incelenmesi |
| 9 | Modül (II): Veri Analizi ve Yorumlama: Açık veri pratiği: Türkiye | Sınıf içi tartışma |
| 10 | Workshop: Sosyal Medya ve Kitle Kaynak | Sınıf içi tartışma, deneyim yazısı |
| 11 | Modül (III): Veri İle Hikaye Anlatma: Veri görselleştirme ile etkin bilgi grafikleri oluşturma teknikleri | Sınıfta içi tartışma, grup projeleri hakkında tartışmak ve feedback almak için mentorler ile bir araya gelme |
| 12 | Modül (III): Veri İle Hikaye Anlatma: GSI, Flourish, Tableau Public ile haritalandırma | Sınıf içi tartışma, diğer gruplar ile akran değerlendirmesi, mentorler ile proje hakkında final değerlendirmesi |
| 13 | Modül (III): Veri İle Hikaye Anlatma: Son dakika haberde veri kullanma | Grup projelerinin akran ve mentorlere sunulması |
| 14 | Tekrar ve Değerlendirme |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
| Gazeteciliğin Geleceği:Veri Gazeteciliği-Pınar Dağ https://docs.google.com/document/d/1ueHNSvev8C5FRf9c-wwfoTrdbTLfrRPYakpphCOj2Ig/edit Tüm Boyutlarıyla İnternet Haberciliği, Pınar Dağ http://www.verigazeteciligi.com/verigazeteciligi-bolumunun-de-yer-aldigi-tum-boyutlariyla-internet-haberciligi-kitabi-cikti/ Veri Okuryazarlığı Eğitimi, Pınar Dağ https://veriegitimi.gitbook.io/elkitabi/giris https://www.youtube.com/channel/UCY0XhHtV3XuCMQdBujZ8FbQ Temel Veri Gazeteciliği Eğitim Seti https://veribulteni.voyd.org.tr/temel-veri-gazeteciligi-egitim-seti/ https://veribulteni.voyd.org.tr/e-book/ Data Journalism: Inside the global future http://www.slideshare.net/mrdamian/data-journalism-inside-the-global-future https://www.amazon.co.uk/d/Books/Data-Journalism-Inside-global-future-Tom-Felle/1845496639 Data Journalism: Mapping the Future http://www.abramis.co.uk/books/bookdetails.php?id=184549616 Scraping for Journalists https://leanpub.com/scrapingforjournalists NUMBERS IN THE NEWSROOM: USING MATH AND STATISTICS IN NEWS, SECOND EDITION, E-VERSION http://store.ire.org/products/numbers-in-the-newsroom-using-math-and-statistics-in-news-second-edition-e-version Getting Started with Data Journalism /Writing data stories in any size newsroom /by Claire Miller/: https://leanpub.com/datajournalis Data Journalism HandBook /Edited by Jonathan Gray,Lilliona Bounegry and Lucy Chambers /http://datajournalismhandbook.org Data Journalism Heist /by Paul Bradshawhttps://leanpub.com/DataJournalismHeist Finding Stories in Spreadsheets https://leanpub.com/spreadsheetstories |
DİĞER KAYNAKLAR
| 1.Ders videoları 2.Ders notları 3.İlgili Web sayfası |
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
|---|---|---|
| Katılım | 12 | 10 |
| Proje | 1 | 50 |
| Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (okuma, bireysel çalışma vb.) | 2 | 40 |
| Total: | 15 | 100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Proje | 1 | 53 | 53 |
| Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler | 2 | 15 | 30 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 125 | ||
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 |
| OC1 | |||||||||
| OC2 | |||||||||
| OC3 | |||||||||
| OC4 | |||||||||
| OC5 | |||||||||
| OC6 | |||||||||
| OC7 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek