Bu çalışma, Erciyes Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu Muhasebe ve Finans Yönetimi Bölümü’nde lisans eğitimi alan öğrencilerin meslek etiği kavramının algılanmasına yönelik görüşlerinin ortaya çıkarılması amacıyla yürütülmüştür. Kullanılan ölçekle elde edilen verilerin dağılımı parametrik istatistiksel yöntemleri yapmaya uygun olmadığı için nonparametrik istatistiksel yöntemlerle analiz edilerek demografik değişkenler ile öğrencilerin meslek etiği algısı arasındaki ilişki araştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda; mesleki davranışın en çok ihlal edilen, gizliliğin ise en çok bağlı kalınan ilke olduğu görüşünün öğrenciler arasında hâkim olduğu, demografik değişkenlerden sadece cinsiyet değişkeninin öğrencilerin meslek etiğine yönelik algılarında istatistiki açıdan anlamlı bir farklılık gösterdiği sonucuna ulaşılmıştır.
This study aims to reveal the perception of the students who receives undergraduate education at Erciyes University, College of Applied Sciences, Accounting and Finance Management Department about professional ethics. Non-parametric statistical methods are used to determine the relationship between demographical data and professional ethic attitude of students. As a result of the analysis; it was understood that the most violated principle is professional attitude and the most adherent principle is confidentiality. Also it was considered only the gender variable is statistically significant in terms of the perceptions of the students on the profession ethics.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Business Administration |
Journal Section | MAIN SECTION |
Authors | |
Publication Date | December 27, 2018 |
Submission Date | June 30, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 20 - Special Issue of MODAV 15. International Conference on Accounting |
Authorship
MBDD follows the guidelines in COPE Authorship Guideline to ensure fair recognition of contributions to a research paper (https://publicationethics.org/guidance/discussion-document/authorship ). Authorship carries both credit and responsibility, and it is essential that all listed authors have made significant contributions to the research.
For multi-author studies, the Contributions of Authors must be declared after the conclusion and before the bibliography of the paper. The authors' initials and last names should be used to indicate which author contributed to which part of the manuscript. Details can be found by clicking the “Article Submission Checklist” button. The authors can acknowledge contributions that do not merit authorship.
The author(s) should disclose the use of generative Artificial Intelligence (AI) and AI-assisted tools in design and implementation of the research. Such use need to be disclosed within the methodology section of the manuscript. Use of AI does not preclude the manuscript from publication, rather provides a transparent picture of the research.