Data-driven decision making in schools: an evaluation on teachers' perceptions

Barzan Batuk; Hasan Basri Memduhoğlu

TR EN

Data-driven decision making in schools: an evaluation on teachers' perceptions

Öz

The purpose of this study is to determine teachers' perceptions of data-based decision making in schools. A total of 392 teachers working at different school levels participated in the study in which the survey model was adopted. Data were collected through the Data-Driven Decision Making in Schools (3DM-School) Scale; descriptive statistics, independent sample t-test and one-way analysis of variance (ANOVA) were used in the analysis. The source of significant differences was analyzed with Scheffe test. The findings showed that teachers' perceptions on data collection, data storage, data-driven culture and data-driven decision making in general were high, but their perceptions on data analysis and interpretation were moderate. It was also found that teachers with 4-6 years of experience collected more data than teachers with 10 years of experience or more, and that high school teachers had more negative perceptions of data-driven culture and data analysis than elementary school teachers. In addition, it was concluded that teachers with bachelor's degree had more positive perceptions in data collection, data-driven culture and general scale.

Anahtar Kelimeler

Data-driven management, Data-driven decision making in schools, Data for education, Schools' data culture

Kaynakça

Alshikhi, O. A., & Abdullah, B. M. (2018). Information quality: definitions, measurement, dimensions, and relationship with decision making. European Journal of Business and Innovation Research, 6(5), 36-42.
Altun, N., & Karasu, N. (2021). Risk grubu öğrenciler için gönderme öncesi süreçte veriye dayalı karar verme. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 19(1), 593-612. https://doi.org/10.37217/tebd.906636
Ballou, B., Heitger, L. D., & Stoel, D. (2018). Data-driven decision-making and its impact on accounting undergraduate curriculum. Journal of Accounting Education 44, 14–24. https://doi.org/10.1016/j.jaccedu.2018.05.003
Bayrak, F. (2014). Effectiveness of perceived self-ıntervention in web-based self-assessment system. (Unpublished Doctoral Thesis). Hacettepe University, Ankara.
Bernhardt, V. L. (1998). Data analysis for comprehensive schoolwide improvement. Eye On Education, 6 Depot Way West, Larchmont, NY 10538.
Bertrand, M., & Marsh, J. A. (2015). Teachers’ sensemaking of data and ımplications for equity. American Educational Research Journal, 52(5), 861–893. https://doi.org/10.3102/0002831215599251
Bocala, C., & Boudett, K. P. (2015). Teaching educators habits of mind for using data wisely. Teachers College Record, 117(4), 1-20.
Brooks Jr., W. D. (2012). South Carolina middle school principals’ use of data-driven decision making. (Doctoral Dissertation). University of South Carolina, U.S.A. (UMI 3523091).
Bursalıoğlu, Z. (2008). New structure and behavior in school management. Pegem Academy Publishing.
Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, O. E., Karadeniz, S., & Demirel, F. (2017). Scientific Research Methods (23. Edition). Pegem Academy Publishing.

Calzada-Prado, J., & Marzal, M. (2013). Incorporating data literacy into information literacy programs: Core competencies and contents. Libri, 63(2), 123-134. https://doi.org/10.1515/libri-2013-0010
Carlson, D., Borman, G. D., & Robinson, M. (2011). A multistate district-level cluster randomized trial of the impact of data-driven reform on reading and mathematics achievement. Educational Evaluation and Policy Analysis, 33(3), 378-398. https://doi.org/10.3102/0162373711412765
Cemaloğlu, N. (Ed.). (2019). Data-driven Management. Pegem Academy Publishing.
Chen, H., Chiang, R. H. L., & Storey, V. C. (2012). Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact. MIS Quarterly, 36(4), 1165–1188. https://doi.org/10.2307/41703503
Coburn, C. E., & Turner, E. O. (2011). Research on data use: A framework and analysis. Measurement: Interdisciplinary Research & Perspective, 9(4), 173-206. https://doi.org/10.1080/15366367.2011.626729
Creswell, J. W. (2013). Research design: qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage.
Datnow, A., & Hubbard, L. (2016). Teacher capacity for and beliefs about data-driven decision making: A literature review of international research. Journal of Educational Change, 17, 7–28. https://doi.org/10.1007/s10833-015-9264-2
Datnow, A., Choi, B., Park, V., & John, E. S. (2018). Teacher talk about student ability and achievement in the era of data-driven decision making. Teachers College Record, 120(4), 1–34. https://doi.org/10.1177/016146811812000408
Datnow, A., Greene, J., & Gannon-Slater, N. (2017). Data use for equity: ımplications for teaching, leadership, and policy. Journal of Educational Administration. 55. https://doi.org/10.1108/JEA-04-2017-0040
Datnow, A., Park, V., & Kennedy-Lewis, B. (2012). High school teachers' use of data to inform instruction. Journal of Education for Students placed at Risk (JESPAR), 17(4), 247-265. https://doi.org/10.1080/10824669.2012.718944
Demir, K. (2009). Data-driven decision making in primary schools. Educational Administration in Theory and Practice, 59(59), 367-398. https://dergipark.org.tr/en/pub/kuey/issue/10338/126675
Dilekçi, Ü., Nartgün, S. Ş., & Nartgün, Z. (2020). Data-driven management in schools. International Pegem Education Congress (IPCEDU - 2020) 232.
Doğan, E. (2021). Evaluation of data-drive decision Making process in school management according to the views of administrators. (Unpublished doctoral thesis). Gazi University, Ankara.
Dönmez, İ. (2018). Examining the professional burnout levels of classroom teachers in terms of various variables (The case of Hatay Iskenderun district). (Unpublished doctoral thesis). Biruni University Institute of Social Sciences, İstanbul.
Dunn, K. E. (2016). Educational psychology’s instructional challenge: Pre-service teacher concerns regarding classroom-level data-driven decision-making. Psychology Learning & Teaching, 15(1), 31-43. https://doi.org/10.1177/1475725716636975
Dunn, K., Airola, D., & Garrison, M. (2013). Concerns, knowledge, and efficacy: an application of the teacher change model to data driven decision-making professional development. Creative Education, 4, 673-682. https://doi.org/10.4236/ce.2013.410096
Ehren, M. C., & Swanborn, M. S. (2012). Strategic data use of schools in accountability systems. School Effectiveness and School Improvement, 23(2), 257-280.
Epstein, S. (2008). Intuition from the perspective of cognitive experiential self-theory. Erlbaum.
Eren, E. (2011). Management and organization (Contemporary and global approaches). Beta Publishing.
Etzioni, A. (2001). Humble decision making. Harvard Business Review on Decision Making. Harvard Business School Press.
Firestone, W. A., & González, R. A. (2007). Culture and processes affecting data use in school districts. Teachers College Record, 109(13), 132–154. https://doi.org/10.1177/016146810710901308
Fraenkel, J. R., & Wallen, N. E. (2006). How to design and evaluate research in education (6th Ed.). McGraw-Hill.
Gelderblom, G., Schildkamp, K., Pieters, J., & Ehren, M. (2016). Data-based decision making for instructional improvement in primary education. International Journal of Educational Research, 80, 1-14.
Green, J. L., Schmitt-Wilson, S., & Versland, T. M. (2016). Teachers and data literacy: a blueprint for professional development to foster data driven decision making. Journal of Continuing Education and Professional Development, 3(1), 14-32. https://doi.org/10.7726/jcepd.2016.1002
Gürses, G., & Helvacı, M. A. (2011). Reasons for teachers' resistance to change in schools. International Journal of Humanities, 8(1), 1540-1563.
Hogg, A., & Vaughan, G. M. (2007). Social psychology. İ. Yıldız, & A. Gelmez (Trans.). Ütopya Publishing.
Ingram, D., Seashore Louis, K., & Schroeder, R. (2004). Accountability policies and teacher decision making: Barriers to the use of data to improve practice. Teachers College Record, 106(6), 1258-1287. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2004.00379.x
Karasar, N. (2018). Scientific research method: Concepts, principles, techniques. Anı Publishing.
Kartal, I. (2021). Influencing factors of data-driven decision-making adoption in the Netherlands. (Master's thesis) University of Twente, Netherlands.
Kaufman, T.E., Graham, C.R., Picciano, A.G., Popham, J.A., & Wiley, D (2014). Data-driven decision making in the K-12 classroom. In Handbook of research on educational communications and technology (pp. 337-346). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3185-5_27
Kayış, E., & Cemaloğlu, N. (2025). Eğitimde veri kültürü. Çukurova Araştırmaları Dergisi, 11(23), 65-81.
Koltay, T. (2015). Data literacy: in search of a name and identity. Journal of Documentation. 71(2), 401–415, https://doi.org/10.1108/JD-02-2014-0026
Kowalski, T. J., & Lasley, T. J. (2009). Handbook of data-based decision making in education. Taylor & Francis. https://doi.org/10.4324/9780203888803
Kretzer, S.A. (2012). Data-focused decision making: One school’s journey. (Master's thesis). Polytechnic Institute and State University, U.S.A.
Lasater, K., Albiladi, W. S., Davis, W. S., & Bengtson, E. (2020). The data culture continuum: An examination of school data cultures. Educational Administration Quarterly, 56(4), 533-569. https://doi.org/10.1177/0013161X19873034
Mandinach, E. B. (2012). A perfect time for data use: Using data-driven decision making to inform practice. Educational Psychologist, 47(2), 71-85. https://doi.org/10.1080/00461520.2012.667064
Mandinach, E. B., & Gummer, E. S. (2013). A systemic view of implementing data literacy in educator preparation. Educational Researcher, 42(1), 30–37. https://doi.org/10.3102/0013189X12459803
Mandinach, E. B., & Jackson, S.S.(2012). Transforming teaching and learning through data-driven Decision making. Corvin. https://doi.org/10.4135/9781506335568
Mandinach, E. B., & Honey, M., (2008). Data-driven school improvement: linking data and learning. Teachers College Press.
Maqbool, S., Mahmood, S. A., & Khaliq, A. (2022). A Study of data driven decision making for school administrators. Journal of Educational Research and Social Sciences Review (JERSSR), 2(1), 25-31.
Marsh, J. A., & Farrell, C. C. (2015). How leaders can support teachers with data-driven decision making: A framework for understanding capacity building. Educational Management Administration & Leadership, 43(2), 269-289.
Marsh, J. A., Pane, J. F., & Hamilton, L. S. (2006). Making sense of data-driven decision making in education: Evidence from recent RAND research. RAND Corporation. http://www.rand.org/pubs/occasional_papers/OP170/
Memduhoğlu, H. B., & Batuk, B. (2025). Development and validation of data-driven decision making in schools scale. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 22(2), 548-573.
Orlando, J. (2014). Veteran teachers and technology: Change fatigue and knowledge insecurity influence practice. Teachers and Teaching, 20(4), 427-439.
Öz, Ö. (2020). Dijital liderlik: Dijital dünyada okul lideri olamak. Uluslararası Liderlik Çalışmaları Dergisi: Kuram ve Uygulama , 3 (1), 45-57. https://izlik.org/JA54ZN99MZ
Park, V., & Datnow, A. (2009). Co-constructing distributed leadership: District and school connections in data-driven decision-making. School Leadership and Management, 29(5), 477-494.
Park, V., & Datnow, A. (2014). Data-driven leadership. Jossey-Bass.
Park, V., & Datnow, A. (2017). Ability grouping and differentiated instruction in an era of data-driven decision making. American Journal of Education. 123. 281-306. https://doi.org/10.1086/689930
Park, V., Daly, A. J., & Guerra, A. W. (2013). Strategic framing: How leaders craft the meaning of data use for equity and learning. Educational Policy, 27(4), 645-675. https://doi.org/10.1177/0895904811429295
Park, V., St. John, E., Datnow, A., & Choi, B. (2017). The balancing act: Student classroom placement routines and the uses of data in elementary schools. Journal of Educational Administration, 55, 390–406. https://doi.org/10.1108/JEA-09-2016-0098
Peterson, K. D. (2002). Positive or negative. Journal of staff development, 23(3), 10-15.
Prado, J. C., & Marzal, M. Á. (2013). Incorporating data literacy into information literacy programs: core competencies and contents. Libri, 63(2), 123-134. https://doi.org/10.1515/libri-2013-0010
Qin, J., & D’ignazio, J. (2010). The central role of metadata in a science data literacy course. Journal of Library Metadata, 10(2-3), 188-204. https://doi.org/10.1080/19386389.2010.506379
Qin, J., & D'Ignazio, J. (2010), Lessons learned from a two-year experience in science data literacy education. International Association of Scientific and Technological University Libraries, 31st Annual Conference. 5.
Schildkamp, K., & Ehren, M. C. M. (2013). From “intuition” to data-based decision making in Dutch secondary schools? In Schildkamp, K. , Lai, M. K. , & Earl, L. (Eds.), Data-based decision making in education: challenges and opportunities(pp. 49–67). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-4816-3_4
Schildkamp, K., Poortman, C. L., & Handelzalts, A. (2016) Data teams for school improvement. School Effectiveness and School Improvement, 27(2), 228-254. https://doi.org/10.1080/09243453.2015.1056192
Schildkamp, K., Poortman, C., Luyten, H., & Ebbeler, J. (2017) Factors promoting and hindering data-based decision making in schools. School Effectiveness and School Improvement, 28(2), 242-258. https://doi.org/10.1080/09243453.2016.1256901
Searle, S., Wolski, M., Simons, N., & Richardson, J. (2015). Librarians as partners in research data service development at Griffith University. Program: Electronic Library and Information Systems, 49(4), 440-460.
Simpson, G. H. (2011). School leaders' use of data-driven decision-making for school improvement: A study of promising practices in two california charter schools. University of Southern California.
Spillane, J. (2012). Data in practice: conceptualizing the data-based decision-making phenomena. American Journal of Education, 118, 113-141. https://doi.org/10.1086/663283
Srivastava, S., & Agrawal, S. (2020). Resistance to change and turnover intention: a moderated mediation model of burnout and perceived organizational support. Journal of Organizational Change Management, 33(7), 1431-1447.
Staman, L., Visscher, A. J., & Luyten, H. (2014). The effects of professional development on the attitudes, knowledge and skills for data-driven decision making. Studies in Educational Evaluation, 42, 79-90. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2013.11.002
Sun, J., Przybylski, R., & Johnson, B. J. (2016). A review of research on teachers’ use of student data: From the perspective of school leadership. Educational Assessment, Evaluation and Accountability, 28, 5-33. https://doi.org/10.1007/s11092-016-9238-9
Swan, G. (2009). Tools for data-driven decision making in teacher education: Designing a portal to conduct field observation inquiry. Journal of Computing in Teacher Education, 25(3), 107-113.
Tabak, H., Şahin, F., & Yavuz Tabak, B. (2020). Okul yöneticileirinin karar alma yaklaşımları: Veriye dayalı karar almaya geçiş. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 24(3), 713-725. https://izlik.org/JA32CA23SX
Tekin-İftar, E.(2019). Evaluation in teaching: Data-driven decision making. Journal of Special Education from Research to Practice, 1(8), 58-67.
Troisi, O., Maione, G., Grimaldi, M., & Loia, F. (2019). Growth hacking: Insights on data-driven decision-making from three firms. Industrial Marketing Management, 90, 538-557. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.08.005
Vanlommel, K., & Schildkamp, K. (2019). How do teachers make sense of data in the context of high-stakes decision making?. American Educational Research Journal, 56(3), 792–821. https://doi.org/10.3102/0002831218803891
Vanlommel, K., Van Gasse, R., Vanhoof, J., & Van Petegem, P. (2017). Teachers’ decision-making: Data based or intuition driven?. International Journal of Educational Research, 83(1), 75-83. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2017.02.013
Vicki, P., & Datnow, A. (2009) Co-constructing distributed leadership: district and school connections in data-driven decision-making, School Leadership & Management, 29(5), 477-494. https://doi.org/10.1080/13632430903162541
Wang, Y. (2019). Is Data-Driven Decision Making at Odds with moral decision making? A critical review of school leaders' decision making in the era of school accountability. Values and Ethics in Educational Administration, 14(2), n2.
White, H. C. (2008). Identity and control: How social formations emerge. Princeton University Press.
Yavuz Mumcu, H., & Baki, A. (2017). Matematiği kullanma aktivitelerinde matematiksel modellemenin yorumlanması. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 36(1), 7-33. https://doi.org/10.7822/omuefd.327387
Yükünç, M., & Saylık, A. (2022). Yönetici ve öğretmenlerin okul yönetiminde veriye dayalı karar verme sürecine ilişkin görüşlerinin bazı değişkenlere göre incelenmesi. Uluslararası Batı Karadeniz Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 6(2), 243-263.
Zeide, E. (2017). The structural consequences of big data-driven education. Big Data, 5(2), 164-172. https://doi.org/10.1089/big.2016.0061

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

Eğitim Yönetimi, Eğitimde Denetim, Eğitimde Liderlik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Barzan Batuk ^*
0000-0002-1393-2814
Türkiye

Hasan Basri Memduhoğlu
0000-0001-5592-2166
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

24 Temmuz 2026

Gönderilme Tarihi

8 Şubat 2026

Kabul Tarihi

26 Mayıs 2026

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Cilt: 6

IZ

https://izlik.org/JA97TJ39FP

APA

Batuk, B., & Memduhoğlu, H. B. (2026). Data-driven decision making in schools: an evaluation on teachers’ perceptions. Okul Yönetimi, 6, 1-18. https://izlik.org/JA97TJ39FP

AMA

1.Batuk B, Memduhoğlu HB. Data-driven decision making in schools: an evaluation on teachers’ perceptions. SAJ. 2026;6:1-18. https://izlik.org/JA97TJ39FP

Chicago

Batuk, Barzan, ve Hasan Basri Memduhoğlu. 2026. “Data-driven decision making in schools: an evaluation on teachers’ perceptions”. Okul Yönetimi 6 (Temmuz): 1-18. https://izlik.org/JA97TJ39FP.

EndNote

Batuk B, Memduhoğlu HB (01 Temmuz 2026) Data-driven decision making in schools: an evaluation on teachers’ perceptions. Okul Yönetimi 6 1–18.

IEEE

[1]B. Batuk ve H. B. Memduhoğlu, “Data-driven decision making in schools: an evaluation on teachers’ perceptions”, SAJ, c. 6, ss. 1–18, Tem. 2026, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA97TJ39FP

ISNAD

Batuk, Barzan - Memduhoğlu, Hasan Basri. “Data-driven decision making in schools: an evaluation on teachers’ perceptions”. Okul Yönetimi 6 (01 Temmuz 2026): 1-18. https://izlik.org/JA97TJ39FP.

JAMA

1.Batuk B, Memduhoğlu HB. Data-driven decision making in schools: an evaluation on teachers’ perceptions. SAJ. 2026;6:1–18.

MLA

Batuk, Barzan, ve Hasan Basri Memduhoğlu. “Data-driven decision making in schools: an evaluation on teachers’ perceptions”. Okul Yönetimi, c. 6, Temmuz 2026, ss. 1-18, https://izlik.org/JA97TJ39FP.

Vancouver

1.Barzan Batuk, Hasan Basri Memduhoğlu. Data-driven decision making in schools: an evaluation on teachers’ perceptions. SAJ [Internet]. 01 Temmuz 2026;6:1-18. Erişim adresi: https://izlik.org/JA97TJ39FP

Amaç ve Kapsam

Okul Yönetimi (SAJ), tüm eğitim seviyelerinde eğitim liderliği, politikası ve yönetimine bilimsel katkıda bulunan yüksek kaliteli, hakemli makaleler yayınlar. Dergi, liderlik uygulamaları, politika analizi ve dış krizlerin eğitim sistemleri üzerindeki etkileri dahil olmak üzere okul yönetimindeki hem geleneksel konular hem de güncel sorunlar hakkında akademik çabayı teşvik etmeyi amaçlamaktadır.

Temel Odak Alanları:

• Eğitim Liderliği: Dönüşümsel, dönüşümcü ve kültüre duyarlı liderlik dahil olmak üzere yenilikçi liderlik modellerini keşfetmek.
• Politika ve Eğitim Reformu: Ulusal ve uluslararası eğitim politikalarının ve reform hareketlerinin okul yönetimi ve eğitim üzerindeki etkisini incelemek.
• Kriz Yönetimi ve Liderlik: Savaşlar, doğal afetler ve halk sağlığı acil durumları gibi krizler sırasında eğitim liderliğinin rolünü, dayanıklılık ve iyileşmeye odaklanarak araştırmak.
• Okul Yönetimi ve Organizasyonu: İnsan kaynakları, akreditasyon ve örgütsel gelişim dahil olmak üzere K-12 okullarının ve yüksek öğrenim kurumlarının yönetimini, idaresini ve operasyonel yapılarını analiz etmek.
• Karşılaştırmalı ve Küresel Perspektifler: Farklı ülkeler ve bölgelerdeki okul yönetimi uygulamalarına ilişkin karşılaştırmalı perspektifleri sunmak ve kültürler arası liderlik ve yönetime vurgu yapmak.
• Eğitimin Güncel Zorlukları: Eğitimde eşitlik, kaynak tahsisi, öğretmen tutma ve okul yönetiminde teknolojinin entegrasyonu gibi çağdaş zorlukları ele almak.
İlgi Çeken Temel Konular:
• Kriz Sırasında Liderlik: Çatışma, yerinden edilme ve kriz dönemlerinde eğitim sürekliliğini yönetmede okul yöneticilerinin ve öğretmenlerin rolü.
• Topluluk Katılımı: Eğitim sonuçlarını iyileştirmek için okul liderleri, öğretmenler, veliler ve daha geniş topluluk arasındaki iş birliğinin önemi.
• Teknolojik Yenilikler: Dijital araçların, veri analitiğinin ve yapay zekanın okul yönetimi ve eğitim liderliği üzerindeki etkisini keşfetme.
• Kapsayıcı Eğitim Liderliği: Eğitimde çeşitliliği, katılımı ve erişilebilirliği önceliklendiren liderlik uygulamalarını teşvik etme.
• Öğretmen ve Yönetici Gelişimi: Eğitim kurumlarında mesleki gelişim, kariyer ilerlemesi ve örgütsel öğrenmeye odaklanma.

Sahanın Sesi

Akran denetimli akademik makalelere ek olarak, Okul Yönetimi (SAJ) eğitim liderlerinin, okul liderlerinin, öğretmenlerin ve uygulayıcıların seslerini duyurmayı bir gereklilik olarak görmektedir.
Eğitim liderliği ve öğretim rollerinde bulunanların karşılaştığı gerçek dünya zorluklarını vurgulayan, pratik çözümler ve içgörüler sunan katkıları bekliyoruz.
Bu akran denetimli olmayan gönderiler, uygulayıcıların deneyimlerini, uzmanlıklarını ve okul yönetimine yönelik yenilikçi yaklaşımlarını paylaşmaları için değerli bir platform sağlayacaktır.
Okul Yönetimi (SAJ), bu bakış açılarını dahil ederek akademik araştırma ile eğitim sisteminin pratik gerçekleri arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlamaktadır.
Okul Yönetimi (SAJ), eğitim alanındaki araştırmacılar, politika yapıcılar ve uygulayıcılar için değerli içgörüler sağlayarak okul yönetiminin teorisini, uygulamasını ve zorluklarını tartışmak için önde gelen bir platform olmayı amaçlamaktadır.

Okul Yönetimi (SAJ)’ın Odaklandığı Konular ve Makale Türleri

Okul Yönetimi (SAJ), okul yönetimi, liderlik ve eğitim uygulamaları anlayışını ilerleten yüksek kaliteli, kapsamlı, pratik katkılar sunan akademik çalışmaları yayınlar. Okul Yönetimi (SAJ), hem deneysel araştırmaları hem de uygulayıcıların yaşanmış deneyimlerini yansıtmayı ve okul liderliği ve eğitim yönetimi konusunda geniş ve çeşitli bakış açıları sağlamayı amaçlamaktadır. Dergi, aşağıdaki kategorilerde gönderileri kabul etmektedir:

Makale Türleri:

1. Araştırma Makaleleri: Çeşitli araştırma metodolojilerini kullanarak okul yönetimi ve eğitim liderliğine yeni bilgi veya iç görüler katan orijinal betimsel çalışmalar.
2. Deneysel Çalışmalar: Okul yönetimi ve liderlik bağlamında müdahalelerin, politikaların veya uygulamaların etkinliğini araştıran çalışmalar.
3. Eylem Araştırması: Planlama, eylem, gözlem ve yansıtma döngüsü yoluyla okul liderlerini, yöneticileri ve öğretmenleri kendi eğitim bağlamlarında pratik sorunları çözmeye aktif olarak dahil eden araştırmalar.
4. İnceleme Makaleleri: Okul yönetimi alanındaki mevcut araştırmaları özetleyen ve değerlendiren sistematik incelemeler, meta-analizler ve meta-sentezler.
5. Teorik Makaleler: Eğitim liderliği ve yönetimiyle ilgili teorileri ve çerçeveleri öneren, eleştiren veya geliştiren makaleler.
6. Eleştirel Analizler: Okul yönetimi ve eğitim liderliğindeki güncel tartışmalar, eğilimler veya uygulamaların derinlemesine değerlendirmeleri ve eleştirileri.
7. Uygulayıcı Perspektifleri: Eğitim liderleri, öğretmenler ve uygulayıcıların okul yönetimindeki gerçek dünya deneyimlerini ve zorluklarını yansıtan, akran denetiminden geçmemiş katkıları.
8. Politika ve Enstitü İncelemeleri: Okul liderliğini ve yönetimini etkileyen eğitim politikaları, okul yönetim sistemleri veya kurumsal uygulamaların değerlendirmeleri.
9. Kısa Raporlar: Okul yönetimi alanındaki ortaya çıkan sorunlar veya yenilikçi uygulamalar hakkında kısa raporlar.
10. Konferans ve Etkinlik İncelemeleri: Okul liderliğiyle ilgili konferanslar, atölyeler ve diğer profesyonel toplantılardan elde edilen temel içgörülerin özetleri ve eleştirel analizleri.
11. Profesyonel Görüşler: Okul yönetimi alanındaki uygulayıcıların kişisel içgörüleri veya yansıtıcı parçaları, öğrenilen dersleri veya devam eden zorluklara ilişkin bakış açılarını sunar.
12. Liderlik Vaka Çalışmaları: Okul ortamlarındaki belirli liderlik zorluklarının, kararlarının veya uygulamalarının ayrıntılı incelemeleri.
13. Editöre Mektuplar ve Yorumlar: Güncel tartışmalara veya Okul Yönetimi (SAJ)'nde yayınlanan önceki makalelere yönelik görüşler, düşünceler veya eleştiriler.
14. Yenilikçi Uygulamalar ve Deneyler: Etkileri veya etkililiklerine dair kanıtlarla desteklenen, okul yönetimi veya liderliğine yönelik yeni, deneysel yaklaşımları tanımlayan katkılar.
Okul Yönetimi (SAJ)’ın Odak Alanları:
• Akademik ve Pratik Denge: Gönderiler, hem okul yönetiminin teorik anlayışını hem de okul liderlerinin ve eğitimcilerin pratik, gerçek dünya deneyimlerini ilerletmeye odaklanmalıdır.
• Disiplinlerarası Katkılar: Okul liderliğindeki zorlukları ele almak için liderlik çalışmaları, psikoloji, sosyoloji ve kamu yönetimi gibi çeşitli disiplinlerden içgörüleri bir araya getiren makaleler.
• Uygulayıcı Seslerinin Dahil Edilmesi: Akran denetimli akademik makalelere ek olarak Okul Yönetimi (SAJ), okul liderleri ve öğretmenler de dahil olmak üzere uygulayıcıların akran denetimli olmayan gönderilerini yayınlamaya ve onların sesleri, deneyimleri ve uzmanlıkları için bir platform olmaya kararlıdır.
• Küresel ve Yerel Perspektifler: Dergi, hem eğitim liderliğinin evrensel yönlerini hem de bölgeye özgü zorlukları ve çözümleri inceleyen katkıları memnuniyetle karşılamaktadır.
• Yenilikçi ve Eylem Odaklı: Okul Yönetimi (SAJ), uygulayıcılar ve politika yapıcılar için eyleme geçirilebilir içgörüler sunan, okul liderliği ve yönetiminde yeni yaklaşımlar veya yenilikçi uygulamalar öneren araştırma, düşünce ve raporlar yayınlamayı amaçlamaktadır.

Okul Yönetimi (SAJ), titiz araştırmalardan yansıtıcı uygulayıcı görüşlerine kadar uzanan geniş bir makale türü yelpazesini benimseyerek, okul yönetimi alanında bilgi alışverişi ve pratik söylem için dinamik bir platform olmayı hedeflemektedir.

Yazım Kuralları

Yazar Kılavuzu

Okul Yönetimi (SAJ)’a gönderilen yazılar, sorunsuz bir inceleme ve yayın süreci için aşağıdaki kurallara uygun olmalıdır:

Makale Gönderme Gereklilikleri

Makale Uzunluğu: Makaleler 1.000 ila 8.000 kelime arasında olmalıdır (başlık, özet, referanslar, beyanlar [çıkar çatışması beyanı, yazarların katkı oranı, teşekkürler, etik hususlar, yapay zeka kullanım beyanı] dahil, ekler hariç).
Şablon: Gönderiler Microsoft Word'de hazırlanan MAKALE ŞABLONU kullanılarak hazırlanmalıdır. örnek
Dil: Her makale, Türkçe ve İngilizce olmak üzere bir başlık, özet (50-100 kelime) ve 3-5 anahtar kelime içermelidir. Dergimizde Türkçe olarak yayımlanan tüm makaleler, uluslararası görünürlüğü artırmak amacıyla İngilizce tam metinleri (full-text) ile birlikte yayımlanmaktadır.

Biçimlendirme

Atıf ve Kaynak Gösterme: Tüm metin içi atıflar ve referanslar kesinlikle APA (Amerikan Psikoloji Derneği) 7. Baskı kılavuzlarına uygun olmalıdır.
Şekiller, Tablolar ve Görseller: Tablolar, şekiller ve grafikler dergi sayfasına uygun şekilde boyutlandırılmalı ve ardışık numaralandırma içermelidir. Gerekirse her şekil veya tablonun üstünde açıklayıcı başlıklar ve altında açıklayıcı notlar bulunmalıdır. Araya metin girmeden ardışık tablolar veya şekiller sıralanmamalıdır.
Başlıklar ve Yapı: APA 7. Baskı yönergelerinde belirtilen başlık yapısını kullanılacaktır. Gönderilen makaleler yazı tipi, tür ve paragraf biçimlendirmesinde MAKALE ŞABLONU’ na uygun olmalıdır

Sorumluluk Reddi Beyanları

Yazarlar, olası çıkar çatışmalarını ele alan, yazarın sorumluluklarını açıklayan, mali veya diğer desteği kabul eden ve etik standartlara uyumu teyit eden bir sorumluluk reddi beyanı eklemelidir. Sorumluluk reddi beyanı özellikle aşağıdaki bölümleri içermelidir:

Teşekkürler: Yazarlar, araştırma veya makalenin hazırlanmasında yardımcı olan kişilerden veya kuruluşlardan gelen mali desteği, kaynakları veya katkıları beyan etmelidir. Buna hibeler, araştırma tesisleri veya uzman tavsiyeleri dahildir.

Çıkar Çatışması Beyanı: Yazarlar, araştırmayı veya yayını etkileyebilecek olası çıkar çatışmalarını açıklamalıdır. Buna, finansal çıkarlar, kişisel ilişkiler veya çatışma olarak algılanabilecek diğer faktörler dahildir.

Yazar Katkı Oranı: Yazarlar, araştırmanın bütünlüğünden, içeriğin doğru, güvenilir ve intihalden arınmış olmasından sorumludur. Bu bölüm, kavramsallaştırma, veri toplama, analiz ve yazma dahil olmak üzere her yazarın çalışmaya katkılarının da beyan edildiği bölümdür.

Etik Hususlar: Yazarlar, katılımcıların haklarına ve gizliliğe saygı dahil olmak üzere araştırmanın etik standartlara uymasını sağlamalıdır. Gerekiyorsa, yazarlar ilgili bir etik komitesinden veya kurumdan etik onayı aldıklarını beyan etmelidirler.

Yapay Zeka (AI) Kullanım Beyanı: Yazarlar, araştırma sürecinde, makale hazırlamada veya veri analizinde yapay zekanın (AI) herhangi bir kullanımını açıklamalıdır. Buna, kullanılan AI araçlarını veya yazılımlarını, araştırmaya nasıl katkıda bulunduklarını ve makalede AI tarafından oluşturulan herhangi bir içeriği belirtmek dahildir. Gönderide yer alan yapay zeka tarafından üretilen her türlü içeriğin doğruluğu, bütünlüğü ve etik hususlardaki sorumluluk tamamen yazarlara aittir.

Gönderim ve Yayım Süreci

Okul Yönetimi (SAJ)’da değerlendirme ve yayım için gönderilen çalışmaların aşağıdaki temel kriterlere uyması gerekir:

Gönderi Gereksinimleri

• Okul Yönetimi (SAJ) Amaç ve Kapsamına Uygunluk: Gönderiler Okul Yönetimi (SAJ)'ın amacına ve kapsamına odaklanmalı veya bunlarla ilgili olmalıdır.

• Özgünlük: Makaleler daha önce başka bir yerde yayınlanmamış veya yayımlanmak üzere gönderilmemiş olmalıdır.

• Makale Türü: Gönderiler Okul Yönetimi (SAJ) tarafından kabul edilen makale türleriyle uyumlu olmalıdır.

• APA Formatı: Makaleler APA (Amerikan Psikoloji Derneği) Stili 7. Baskı’da açıklanan biçimsel özelliklere uygun olmalıdır.

• Şablon Uyumluluğu: Makaleler, Okul Yönetimi (SAJ) makale şablonuna uygun olmalıdır.

Gönderi Sırasında Yüklenecek Belgeler

1. Editöre Mektup
2. Makalenin Anonim Versiyonu: Yazarlar hakkında referanslarda bile hiçbir bilgi bulunmayan makalenin anonim sürümü. (İndir)
• Başlık
• Özet
• Anahtar Kelimeler
• Ana Metin
• Beyanlar
• Referanslar
• Ekler
• Genişletilmiş Özet
3. Başlık Sayfası (makalenin adı, yazarların isimleri, ünvanları, e-postaları, kurumları, ORCID'leri ve sorumlu yazarın telefon numarası ve gönderim kontrol listesini içerir. (İndir)
4. Telif Hakkı Devir Sözleşmesi (İndir)
5. Benzerlik Raporu
6. Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan İçerik Raporu
7. Etik Onayı (Gerekirse)

Gönderi Platformu

Tüm gönderimler DergiPark platformu üzerinden yapılmalıdır.
Not 1: APA 7. Baskı formatına veya sağlanan makale şablonuna uymayan makaleler, revizyon için yazarlara iade edilecektir .
Not 2: Okul Yönetimi (SAJ) yukarıdaki gereklilikleri karşılamayan makaleleri; deneysel veya araştırma makalelerini kabul etmemektedir. Yalnızca Okul Yönetimi (SAJ)’ın kabul ettiği makale türleri hakem değerlendirmesi için dikkate alınacaktır.

Gönderilen Eserler İçin Editöryal Süreç

Editöryal Süreç

SAJ'a gönderilen makaleler aşağıdaki süreçlerden geçer:

Biçimsel İnceleme: Sekreter, Editör Yardımcısı ya da Editör gönderilen makaleyi biçimsel bakımdan inceler. Bu incelemede, makalenin Okul Yönetimi makale şablonuna uygunluğu, kaynak gösterimi ve ek belgelerin yüklenme durumu dışında, inceleme formundaki diğer detaylar bakımından da değerlendirme yapılır. Gerekirse yazara revizyon ve yeniden yükleme için geri gönderilir.
İlk gönderim kontrol formu için buraya tıklayın.

Ön İnceleme: Editör, yazıyı amaç, içerik, sunum tarzı ve gönderim yönergelerine uyum açısından değerlendirir. İlk incelemeye dayanarak editör revizyon talep edebilir veya gerekçelerle yazıyı reddedebilir. Editöryal değerlendirme 2 hafta içinde tamamlanır.

Editöryal ön inceleme formu için buraya tıklayın

Hakem Değerlendirmesi Süreci: Hakem değerlendirmesine kabul edilen yazılar, alanında uzman iki hakem tarafından değerlendirilir. Hakemlerin görüşlerinin farklı olması durumunda üçüncü bir hakeme danışılır. Editör, hakemlerin raporlarına dayanarak kabul, revizyon veya ret şeklinde nihai bir karar verir. Hakem değerlendirme süreci genellikle 1-2 ay sürer, ancak iş yoğunluğu nedeniyle gecikmeler yaşanabilir. Hakemler yazarlara karşı anonim kalır ve bunun tersi de geçerlidir.
Hakem değerlendirme formları için buraya tıklayın.

Revizyon Süreci: Yazarlar, editoryal ve hakem değerlendirmesi değerlendirmelerine dayalı geri bildirim alırlar. Revize edilen makaleler editör tarafından tekrar gözden geçirilir. Yazarlar, tüm eleştiri ve önerileri ele almalı veya anlaşmazlıklar için gerekçeler sunmalıdır.
Revizyon formu için buraya tıklayın.

Düzenleme ve Düzeltme: Düzeltmelerden sonra yazarlara düzeltme notları gönderilir. Makale daha sonra son onay için SAJ makale şablonuna göre biçimlendirilir.

Yayın Süreci: Onaylanan makaleler SAJ'ın uygun sayısında yayınlanmak üzere hazırlanır. Yazarlar, derginin veya bağlı kuruluşlarının görüşlerini yansıtmak zorunda olmayan yayınlanmış çalışmalarının içeriğinin sorumluluğunu taşır. Telif hakları Okul Yöneticileri Derneği'ne aittir.

Etik İlkeler ve Yayın Politikası

Etik Standartlar ve Yayın Politikası

Etik Standartlar

Okul Yönetimi (SAJ), Yükseköğretim Kurulu (YÖK) tarafından belirlenen Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği mevzuatı, TÜBİTAK (Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu) politikaları ve COPE (Yayın Etiği Komitesi) standartları tarafından belirlenen etik yayıncılık politikalarına uymaktadır. Yazarlar bu ilkelere uyumu sağlamalı ve yazılarında araştırma ve yayın etiğine bağlılık beyanı eklemelidir.

TUBİTAK, 1 Ocak 2020’den itibaren aşağıdaki yayınlar için etik kurul onayını ön gereklilik olarak belirlemiştir:

• Anket, mülakat, odak grup çalışması, gözlem, deney, görüşme teknikleri kullanılarak katılımcılardan veri toplanmasını gerektiren nitel ya da nicel yaklaşımlarla yürütülen her türlü araştırmalar,
• İnsan ve hayvanların (materyal/veriler dahil) deneysel ya da diğer bilimsel amaçlarla kullanılması,
• İnsanlar üzerinde yapılan klinik araştırmalar,
• Hayvanlar üzerinde yapılan araştırmalar,
• Kişisel verilerin korunması kanunu gereğince retrospektif çalışmalar.
• Ayrıca, olgu sunumlarında “aydınlatılmış onam formu”nun alındığının belirtilmesi, başkalarına ait ölçek, anket, fotoğrafların kullanımı için sahiplerinden izin alınması ve belirtilmesi, ve kullanılan fikir ve sanat eserleri için telif hakları düzenlemelerine uyulduğunun belirtilmesi gerekmektedir.

Not: 2020 yılı öncesi araştırma verileri kullanılmış, yüksek lisans/doktora çalışmalarından üretilmiş (makalede belirtilmelidir), bir önceki yıl dergiye yayın başvurusunda bulunulmuş, kabul edilmiş ama henüz yayımlanmamış makaleler için geriye dönük etik kurul izni gerekmemektedir.

Yazarlar İçin Etik İlkeler

Okul Yönetimi (SAJ)'a makale gönderen yazarların aşağıdaki ilkelere uyması beklenir:
• Araştırmayı tasarlamak ve yürütmek için gerekli uzmanlığa sahip olmak.
• Araştırma ve veri analizi aşamalarında öz eleştiri, dürüstlük ve şeffaflığı korumak.
• Benzer araştırmalar yürüten diğerlerinin çalışmalarına saygı göstermek.
• Araştırma sorununa dürüstlükle yaklaşmak.
• Bulguları açık ve dürüst bir şekilde raporlamak.
• Araştırmaya katılan tüm katılımcıların katkılarını kabul etmek.
• Araştırma sürecindeki rol ve hakların dağılımını açıkça belirtmek.
• Verileri uydurmaktan veya tahrif etmekten kaçınmak.
• Başkalarından gelen verileri yalnızca izinle kullanmak.
• Veri toplama ve analizinde kullanılan tüm kaynaklar (elektronik dahil) ve yöntemler hakkında ayrıntılar sağlamak.
• Yayının içeriğinin doğru, eksiksiz ve kasıtlı ihmallerden arınmış olduğundan emin olmak.
• Bilgi üretme ve geliştirmede "bilimsel etiğe" uymak.
• Yalnızca sistematik ve bilimsel olarak geliştirilen bilgileri yayınlamak.
• İçeriğin tarafsız olduğundan ve kişisel çıkarlar, endişeler, siyasi görüşler veya inançlardan etkilenmediğinden emin olmak.
• Yayında kullanılan tüm kaynakları uygun şekilde belirtmek.
• Bilgilerin üretilmesi, derlenmesi, ölçülmesi ve hazırlanmasında başkalarının katkılarını, yazarlık veya teşekkür yoluyla kabul etmek.

Editörler İçin Etik İlkeler

Okul Yönetimi (SAJ)'da editör olarak görev yapan uzmanlar aşağıdaki ilkelere uymalıdır:
• Yayın Kararları: Karar almada tarafsız davranmak.
• Nesnellik: Tarafsızlığı ve adaleti korumak.
• Gizlilik: Editöryal sürecin gizliliğini korumak.
• Çatışma Çözümü: Anlaşmazlıkları ve çıkar beyanlarını etik bir şekilde ele almak.
• İşbirlikçi Araştırma: İşbirlikçi ve etik araştırma faaliyetlerinde bulunmak.

Hakemler İçin Etik İlkeler

Hakemlerin aşağıdaki ilkeleri desteklemesi beklenir:
• Bağımsızlık, tarafsızlık, dürüstlük, eşitlik, tutarlılık ve gizlilik ilkelerine uymak.
• Nesnel, açıklayıcı, net, yapıcı eleştiri, değerlendirme, geri bildirim ve öneriler sunmak.
• Son tarihlere saygı göstermek ve hakemlik sürecinde gereksiz gecikmelerden kaçınmak.
• Hakemlik sürecini kişisel çıkar için kullanmaktan veya intihal yapmaktan kaçınmak.
• Hakemlik taleplerini yalnızca kendi uzmanlık alanları dahilinde kabul etmek ve alan dışındakileri reddetmek.

Yapay Zeka Kullanım Politikası

Amaç: Bu Yapay Zeka politikasının amacı, gönderim, inceleme ve yayınlama süreçlerinde yapay zekanın (YZ) kullanımı için net yönergeler sağlamaktır. Yapay zeka araçlarının kullanımı akademide daha yaygın hale geldikçe, etik etkileri ele alma ve gönderimlerin akademik dürüstlük standartlarına uymasını sağlama ihtiyacını kabul ediyoruz.

Kapsam: Bu politika, derginin kapsamındaki tüm disiplinlerdeki hakemli ve hakemsiz makaleler dahil olmak üzere tüm gönderimler için geçerlidir. Veri toplama, veri analizi, makale hazırlama ve araştırma ve yayınlamanın diğer tüm yönlerinde Yapay Zeka kullanımını kapsar.

1. Araştırmada Yapay Zeka Kullanımı

Yapay zekanın eğitim araştırmalarına önemli ölçüde katkıda bulunabileceğini, geleneksel yöntemlerle mümkün olmayabilecek içgörüler ve analizler sunabileceğini kabul ediyoruz. Ancak, Yapay Zeka tarafından oluşturulan içerik aşağıdaki yönergelere uymalıdır:
• Şeffaflık: Yazarlar, veri analizi, yazma yardımı ve metin oluşturma dahil olmak üzere araştırma sürecinde Yapay Zeka araçlarının herhangi bir kullanımını açıklamalıdır. Kullanılan AI araçlarının ve bunların araştırmaya nasıl katkıda bulunduklarının ayrıntılı bir açıklaması metodoloji bölümüne eklenmelidir.
• Özgünlük ve İntihal: AI tarafından oluşturulan içerik orijinal olmalı ve diğer kaynaklardan içerik kopyalamamalı veya başka sözcüklerle ifade edilmemelidir. Yazarların AI tarafından oluşturulan metnin intihalden arınmış olduğundan emin olmaları gerekir. Kasıtsız intihallere yol açabilecek herhangi bir AI kullanım örneğinden kaçınılmalı ve kabul edilmelidir.
• Veri Bütünlüğü: Veri toplama, işleme veya analiz için kullanılan AI araçları, veri bütünlüğü, doğruluk ve gizlilikle ilgili etik yönergeleri takip etmelidir. Yazarlar, kullanılan AI algoritmalarının önyargı oluşturmamasını, verileri yanlış yorumlamamasını veya etik ilkeleri ihlal etmemesini sağlamalıdır.

2. Yazma Sürecinde AI

Makale hazırlamada kullanılan dil geliştirme, atıf oluşturma veya metin özetleme gibi AI araçları gönderimde açıklanmalıdır. Yazarlar şunları yapmalıdır:
• Herhangi bir yazma yardımı veya metin oluşturma için kullanılan araçları açıkça belirtmelidir.
• Son el yazmasının akademik kalite ve bütünlük açısından derginin standartlarını karşıladığından emin olmalıdır. Yapay zeka, makalenin bölümlerini oluşturmak için kullanılıyorsa, yazarlar içeriğin doğruluk, tutarlılık ve araştırma hedefleriyle uyum açısından insan uzmanlar tarafından incelenip incelenmediğini veya revize edilip edilmediğini açıklamalıdır.

3. Hakemlik Süreci

Yapay zeka, makale değerlendirmesine yardımcı olarak veya inceleme sürecini iyileştirerek hakem değerlendirme sürecini de destekleyebilir. Ancak, aşağıdakiler dikkate alınmalıdır:
• Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan Değerlendirmeler: Yapay zeka, bir değerlendirme yazmada veya iyileştirme önerileri oluşturmada yardımcı olmak için kullanılıyorsa, insan değerlendiricinin yerini almamalıdır. Yapay zeka yalnızca tamamlayıcı bir araç olarak kullanılmalıdır.
• Hakem Yönergeleri: Hakemler, yapay zekanın araştırmada ve makalede uygun şekilde kullanılıp kullanılmadığını değerlendirmeye teşvik edilir. Yapay zeka destekli içerik, akademik bütünlük ve etik araştırma standartlarına uygunluk açısından değerlendirilmelidir.

4. Etik Hususlar

Yapay zeka ile ilgili tüm faaliyetler aşağıdaki etik yönergelere uymalıdır:
• Adalet: Yapay zeka araçları, hiçbir yazar grubunun yapay zeka kullanımından dezavantajlı duruma düşmemesini sağlayarak adaleti teşvik eden bir şekilde kullanılmalıdır.
• Gizlilik: Yapay zeka araçlarının kullanımı, gönderilen yazıların gizliliğine saygı göstermelidir. Yazarlar, kullanılan herhangi bir yapay zeka aracının, uygun izin olmadan gönderilen yazıların içeriğini saklamamasını, paylaşmamasını veya ifşa etmemesini sağlamalıdır.
• Hesap verebilirlik: Yazarlar, yapay zeka araçlarının yardımıyla oluşturulan içerikten tamamen sorumludur. Yapay zeka, metin oluşturmada, verileri yorumlamada veya analizler yapmada yardımcı olabilirken, içeriğin etik açıdan sağlam ve bilimsel olarak geçerli olduğundan emin olmak yazarın sorumluluğundadır.

5. Açıklama ve Teşekkürler

• Yazarlar, gönderimlerinde yapay zekanın herhangi bir kullanımını, yazının hangi bölümlerinin yapay zeka araçlarının yardımıyla oluşturulduğunu (örneğin, yazma, analiz, literatür incelemesi) açıkça açıklamalıdır.
• Yapay zeka araçları araştırma, veri analizi veya yazı hazırlamada yardımcı olmak için kullanıldıysa, yazarlar kullanılan araçları bir teşekkür bölümünde veya metodoloji bölümünde belirtmelidir.

6. Uygunsuzluk

AI politikasına uyulmaması, makalenin reddedilmesi, yayımlanmış çalışmanın geri çekilmesi veya derginin akademik standartlarını ve etik bütünlüğünü korumak için gerekli görülen diğer eylemlerle sonuçlanabilir.
7. Politikadaki Güncellemeler
Bu politika, akademik araştırma ve yayıncılıkta AI'nın gelişen rolüne uyum sağlamak için periyodik olarak gözden geçirilecek ve güncellenecektir. Yazarlar ve gözden geçirenler, uyumluluğu sağlamak için herhangi bir güncelleme hakkında bilgilendirilecektir.

Ücret Politikası

Dizinler

Dergi Kurulları

Baş Editor

İbrahim Hakan KARATAŞ

Eğitim Yönetimi, Eğitim Planlaması, Yükseköğretim Politikaları, Yükseköğretim Yönetimi, Yükseköğretimde Uluslararasılaşma

Editörler

Kevser YILDIRIM

Öğretim Teknolojileri, Eğitimin Felsefi ve Sosyal Temelleri, Öğretmen Eğitimi ve Eğitimcilerin Mesleki Gelişimi, Eğitim Üzerine Çalışmalar (Diğer)

Murat POLAT

Eğitimde Liderlik, Eğitim Yönetimi, Teftişi, Planlaması ve Ekonomisi (Diğer), Öğretmen Eğitimi ve Eğitimcilerin Mesleki Gelişimi, Eğitim Politikası

Özel Sayı Editörü

FL

Fella LAHMAR

Eğitim Yönetimi

Editör Yardımcıları

Gürkan SARIDAŞ

Çok Kültürlü ve Kültürlerarası Çalışmalar, Eğitim Yönetimi, Çok Kültürlü Eğitim, Karşılaştırmalı ve Kültürlerarası Eğitim, Öğretmen Eğitimi ve Eğitimcilerin Mesleki Gelişimi

MK

Mevlüt KARA

Eğitim Yönetimi, Eğitimde Liderlik, Eğitim Yönetimi, Teftişi, Planlaması ve Ekonomisi (Diğer)

SK

Saffet KARAYAMAN

Yönetim Bilişim Sistemleri, Eğitim Yönetimi, Kamu Yönetimi, Yönetim Psikolojisi, Strateji, Yönetim ve Örgütsel Davranış, Endüstriyel Organizasyon, Organizasyon, Örgütsel Davranış, Yönetim ve Organizasyon Eğitimi, Strateji, Yönetim ve Örgütsel Davranış (Diğer)

Fatma AVCI

Eğitim Programları ve Öğretim, Hayat Boyu Öğrenme, Okul Öncesi Eğitim

Nurdan ÖDEMIŞ KELEŞ

Eğitim Yönetimi, Öğretmen Eğitimi ve Eğitimcilerin Mesleki Gelişimi, Yükseköğretim Politikaları, Yükseköğretim Yönetimi, Yükseköğretimde Program Geliştirme ve Yeterlilikler