İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı
Genel Bilgiler
| Programı Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü | |||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Programın Türü | Doktora Programı | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| Vizyon | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Misyon | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kazanılan Derecenin Seviyesi | Bu program, Doktora seviyesinde öğrenim veren bir programdır. | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kazanılan Derece | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı alanında Doktora Derecesi almaya hak kazanmaktadırlar. | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| Eğitim Türü | Tam zamanlı | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kayıt Kabul Koşulları | Doktora/sanatta yeterlik programları için başvuran bütün adayların genel başarı notu, ALES puanının %50’si, lisans ve/veya yüksek lisans AGNO’sunun %10’u ve giriş sınavı notunu %40’ı dikkate alınarak hesaplanır. Doktora/sanatta yeterlik programlarına öğrenci kabulünde ALES puanı istenmediği durumlarda genel değerlendirme sisteminde lisans AGNO ve giriş sınavı başarı notunun yüzdelik etkisi, ilgili mevzuat kapsamında belirlenen minimum değerlerden az olmamak kaydıyla ilgili anabilim/anasanat dalı kurulunun görüşü ve ilgili Enstitü Kurulunun onayı ile Senato tarafından belirlenir. | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| Önceki Öğrenmenin Tanınması | Yatay geçişle veya yükseköğretim kurumlarının lisansüstü programlarından ilişik kesilme sebebiyle ayrılmış ve lisansüstü programlarımıza kaydolan öğrencilerin, daha önce lisansüstü seviyesinde almış olduğu dersin başarı notunun başvurduğu program düzeyi için geçerli olan minimum başarı notunu sağlaması durumunda en fazla 3 (üç) ders ilgili anabilim/anasanat dalının tanımlamış olduğu seçmeli ve/veya zorunlu ders yüküne sayılabilir. | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kazanılan Derece Gereklilikleri Ve Kurallar | Doktora/sanatta yeterlik programlarına tezli yüksek lisans derecesi ile kabul edilmiş öğrenciler için; Program, toplam 21 (yirmi bir) krediden az olmamak koşuluyla, en az 7 (yedi) ders, Seminer dersi, Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik dersi, yeterlik sınavı, tez önerisi, tez izleme raporları ve tez çalışmasından oluşur. Program, bir eğitim-öğretim dönemi 60 AKTS kredisinden az olmamak koşuluyla en az 240 AKTS kredisinden oluşur. | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| Program Tanımı | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Program Eğitim Amaçları | Amaçlar | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mezunların Mesleki Profili | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Bir Üst Dereceye Geçiş | Bu programdan mezun olan öğrenciler, uzmanlık alanlarına bağlı olarak doktora sonrası programlara başvurabilirler. | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sınavlar, Değerlendirme Ve Notlandırma |
(1) Öğrenci, kayıt yaptırdığı dersin en az %70’ine devam etmek zorundadır. (2) Bir yarıyıl içinde her ders için en az iki başarı ölçümü yapılır. İlgili öğretim üyesinin takdirine göre bunlardan en az biri mutlaka yazılı sınav şeklinde yapılmalıdır. Tek sınav yapılması durumunda diğer değerlendirme ödev, proje, eskiz, laboratuar raporu veya benzeri uygulama çalışması biçiminde yapılabilir. (3) Yarıyıl sonunda dersin bütünüyle ilgili bir sınav yapılır. İlgili dersin öğretimüyesince, öğrenciye aldığı her ders için, yarıyıl içi çalışmaların %40-%60 ve yarıyıl sonu sınav notunun %60-%40’ı dikkate alınarak başarı notu hesaplanır. F0 notu hariçbaşarısızlık durumunda öğrenciye akademik takvimde belirlenen tarihlerde bütünleme sınavı hakkı tanınır. (4) Başarı notları aşağıdaki şekilde tanımlanır: a)
b) Ayrıca aşağıdaki harf notlarından; 1) G: Geçer/Başarılı, 2) K: Kalır/Başarısız, 3) M: Muaf, 4) E: Eksik olarak tanımlanır. (5) Bir dersten başarılı sayılabilmek için başarı notunun en az BB (3.00) olması gerekir. (6) Bir öğrencinin derslerini başarı ile tamamlamış sayılabilmesi için AGNO’sunun en az 3.00 olması gerekir (7) Bir dersten CB, CC, DC, DD, FD, FF ve F0 harf notunu alan öğrenci, bu dersten başarısız sayılır. Bu notlar AGNO hesabına katılır. (8) G (Geçer/Başarılı) notu, alınan dersten veya eğitim-öğretim faaliyetlerinden başarılı/yeterli olma durumu gösterir. K (Kalır/Başarısız) notu, alınan dersten veya eğitim-öğretim faaliyetlerinden başarısız/yetersiz olma durumu gösterir. M (Muaf) notu, öğrencinin daha önce almış olduğu ve/veya denklikleri kabul edilerek enstitü yönetim kurulu kararları ile muaf olunan dersler için verilir. G, K ve M notları AGNO hesabına katılmaz. E (Eksik) notu, öğrencinin devam ettiği ders için öğretim üyesi tarafından otomasyon sistemine girilemeyen notu ifade eder. Bu notlar enstitü yönetim kurulu kararı ile sisteme işlenir. | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mezuniyet Koşulları | Doktora/sanatta yeterlik programlarına tezli yüksek lisans derecesi ile kabul edilmiş öğrenciler için; Program, toplam 21 (yirmi bir) krediden az olmamak koşuluyla, en az 7 (yedi) ders, Seminer dersi, Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik dersi, yeterlik sınavı, tez önerisi, en az 3 tez izleme ara raporu, en az 240 AKTS kredisi ve mezun olunmak istenilen dönemde tez ve uzmanlık alan dersinin seçilmiş olması gerekmektedir. sağlanması gerekir. |
Program Çıktıları
- Yüksek lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, teorik istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek, derinleştirmek ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaştırmak,
- İstatistikte orijinal, bağımsız ve kritik düşünme yeteneklerine sahip olmak ve teorik kavramlar geliştirebilmek,
- İstatistikteki problemleri tanıyabilme ve doğrulayabilme yeteneğine sahip olmak
- Disiplinlerarası yaklaşımla, teorik ve uygulamalı istatistik yöntemlerini yeni problemlerin analiz ve çözümümde uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek
- Uygulamalı istatistiğin kullanıldığı hemen her alanda, uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek, sonuçlandırıp, raporlayabilmek
- Uygulamalı İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, yenileyebilmek, ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapabilmek
- Uygulamalı İstatistik alanında analizlerini ve önerdiği yöntemleri, uzman kişilere, bilimsel nitelikte aktarabilmek
- Uygulamalı İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve en az ikisini etkin şekilde kullanabilmek
- Uygulamalı İstatistik alanlarında bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtarak, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunmak
- Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek, karşılaştığı toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunların çözümüne katkıda bulunup ve bu değerlerin gelişimini desteklemek
- Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak
- İstatistiğin kullanıldığı sistem ve konularla ilgili strateji, politika ve planlar geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları yorumlayıp geliştirebilmek
- İstatistik biliminin gelişmesinde yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, diğer bilim dallarının gelişmesindeki etkileri açısından değerlendirebilmek, tartışabilmek, inceleyebilmek
- Uygulamalı istatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir bilimsel çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek
Müfredat
| 1.Yıl - Güz Yarıyılı | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kodu | Önk. | Ders Adı | Ders | Uygulama | Laboratuar | Yerel Kredi | AKTS |
| SEC0001 | Seçmeli 1 | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| SEC0002 | Seçmeli 2 | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| SEC0003 | Seçmeli 3 | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| SEC0004 | Zorunlu 1 | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| 30 Toplam: | |||||||
| 1.Yıl - Bahar Yarıyılı | |||||||
| Kodu | Önk. | Ders Adı | Ders | Uygulama | Laboratuar | Yerel Kredi | AKTS |
| SEC0005 | Seçmeli 4 | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| SEC0006 | Seçmeli 5 | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| SEC0007 | Seçmeli 6 | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5004 | Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik | 2 | 0 | 0 | 2 | 2.5 | |
| IST6001 | Seminer | 0 | 2 | 0 | 0 | 5 | |
| 30 Toplam: | |||||||
| 2.Yıl - Güz-Bahar Yarıyılı | |||||||
| Kodu | Önk. | Ders Adı | Ders | Uygulama | Laboratuar | Yerel Kredi | AKTS |
| IST6003 | Uzmanlık Alan Dersi | 5 | 0 | 0 | 0 | 20 | |
| IST6000 | Doktora Tezi | 0 | 1 | 0 | 0 | 40 | |
| 60 Toplam: | |||||||
| 3.Yıl - Güz-Bahar Yarıyılı | |||||||
| Kodu | Önk. | Ders Adı | Ders | Uygulama | Laboratuar | Yerel Kredi | AKTS |
| IST6003 | Uzmanlık Alan Dersi | 5 | 0 | 0 | 0 | 20 | |
| IST6000 | Doktora Tezi | 0 | 1 | 0 | 0 | 40 | |
| 60 Toplam: | |||||||
| 4.Yıl - Güz-Bahar Yarıyılı | |||||||
| Kodu | Önk. | Ders Adı | Ders | Uygulama | Laboratuar | Yerel Kredi | AKTS |
| IST6003 | Uzmanlık Alan Dersi | 5 | 0 | 0 | 0 | 20 | |
| IST6000 | Doktora Tezi | 0 | 1 | 0 | 0 | 40 | |
| 60 Toplam: | |||||||
| 240 Program Toplam AKTS: | |||||||
| Zorunlu Dersler | |||||||
| Kodu | Önk. | Ders Adı | Ders | Uygulama | Laboratuar | Yerel Kredi | AKTS |
| IST5114 | İstatistikte Matematiksel Yöntemler | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5110 | İleri Regresyon Analizi | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5123 | Uygulamalı Regresyon Yöntemleri | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5124 | Parametrik Olmayan İstatistik Yöntemler | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6106 | İleri Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6107 | İstatistik Teorisine Giriş | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6115 | Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller 1 | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6111 | İstatistikte Monte Carlo Uygulamaları | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| Seçmeli Dersler | |||||||
| Kodu | Önk. | Ders Adı | Ders | Uygulama | Laboratuar | Yerel Kredi | AKTS |
| IST5105 | Çok Değişkenli İstatistik Analiz | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5115 | Lineer Olmayan Programlama | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5117 | Pazarlama Araştırmalarında İleri Teknikler | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5103 | Biyoistatistik Uygulamaları | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5116 | Oyunlar ve Karar Verme | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5106 | Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5119 | Veri Zarflama Analizi ve Uygulamaları | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5102 | Bekleme Hattı Problemleri | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5118 | Uygulamalı Zaman Serileri | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5109 | İleri Aktüerya Teknikleri | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5108 | Hayatta Kalım ve Olaylar Tarihçesi Analizi | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5112 | İstatistiksel Programlama | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5107 | Ekonometrik Modeller ve İstatistik Aletler | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5120 | Yapay Zeka | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5104 | Çok Aşamalı İstatistiksel Modeller | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5111 | İstatistiksel Geçerlilik ve Güvenirlik | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5127 | Çoklu Sensor Veri Füzyon Analizi | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5121 | Panel Veri Modelleri | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5122 | Portföy Optimizasyonu | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5125 | Sosyal Ağ Analizi | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5126 | Log-Doğrusal Modeller | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5128 | Veri Düzenleme ve Görselleştirme | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5129 | Dayanıklı İstatistik | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5101 | Bayesçi Veri Analizi | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST5113 | İstatistikte Bilgisayar Uygulamaları | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6114 | Risk Analizi | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6105 | İleri Aktüerya Matematiği | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6116 | Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller 2 | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6108 | İstatistiksel Modelleme için Simulasyon | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6103 | Dinamik istatistik | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6101 | Bulanık Olasılık | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6102 | Cevap Yüzeyi Metodolojisi | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6109 | İstatistiksel Veri Madenciliği | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6104 | Finansta İstatistik Yöntemler | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6113 | Kategorik Veri Analizi | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6110 | İstatistikte İleri Matematiksel Yöntemler | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6117 | Yapay Zeka Uygulamaları | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6112 | İstatistikte Yapısal Eşitlik Modelleri | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6120 | Alternatif Regresyon Yöntemleri | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6121 | Bilgisayar Destekli Çıkarsama Yöntemleri | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6118 | Kapula Teorisi ve Finansal Uygulamaları | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6119 | Boylamsal Veri Analizi | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6122 | Bayesçi Ağlara Giriş | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6123 | Seyrek İstatistiksel Modelleme | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
| IST6124 | Web Tabanlı İstatistik Uygulamaları Geliştirme | 3 | 0 | 0 | 3 | 7.5 | |
Ders & Program Çıktıları Matrisi
| Program Çıktıları | |||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kodu | Ders Adı | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| IST6000 | Doktora Tezi | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6000 | Doktora Tezi | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6000 | Doktora Tezi | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6106 | İleri Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6107 | İstatistik Teorisine Giriş | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6111 | İstatistikte Monte Carlo Uygulamaları | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6115 | Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6105 | İleri Aktüerya Matematiği | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6103 | Dinamik istatistik | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6101 | Bulanık Olasılık | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6109 | İstatistiksel Veri Madenciliği | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6104 | Finansta İstatistik Yöntemler | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6113 | Kategorik Veri Analizi | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6112 | İstatistikte Yapısal Eşitlik Modelleri | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6102 | Cevap Yüzeyi Metodolojisi | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6110 | İstatistikte İleri Matematiksel Yöntemler | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6116 | Uygulamalı Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6108 | İstatistiksel Modelleme için Simulasyon | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6114 | Risk Analizi | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | - | 1 |
| IST6117 | Yapay Zeka Uygulamaları | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6120 | Alternatif Regresyon Yöntemleri | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6121 | Bilgisayar Destekli Çıkarsama Yöntemleri | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6000 | Doktora Tezi | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6000 | Doktora Tezi | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| IST6000 | Doktora Tezi | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
Türkiye Yüksek Öğretim Yeterlilikleri Çerçevesi (TYYÇ) ve Program Çıktısı (PÇ)İlişki Matrisi
| BİLGİ | BECERİLER | YETKİNLİKLER | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kuramsal | Uygulamalı | Kavramsal/Bilişsel | Uygulamalı | Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme yetkinliği | Öğrenme Yetkinliği | İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Alana Özgü Yetkinlik | |
| PÇ-1 | ||||||||
| PÇ-2 | ||||||||
| PÇ-3 | ||||||||
| PÇ-4 | ||||||||
| PÇ-5 | ||||||||
| PÇ-6 | ||||||||
| PÇ-7 | ||||||||
| PÇ-8 | ||||||||
| PÇ-9 | ||||||||
| PÇ-10 | ||||||||
| PÇ-11 | ||||||||
| PÇ-12 | ||||||||
| PÇ-13 | ||||||||
| PÇ-14 | ||||||||
