Bu araştırmanın amacı sporcularda öfke ve saldırganlık algısının çeşitli değişkenler açısından incelenmesidir. Araştırmada nicel araştırma yöntemlerinden tarama yöntemi kullanılmıştır. Araştırmanın katılımcılarını kartopu örnekleme yöntemiyle belirlenen 373 (187 kadın, 186 erkek) sporcu oluşturmaktadır. Araştırmada veri toplama aracı olarak Maxwell ve Moore (2007) tarafından geliştirilen, Gürbüz, Kural ve Özbek (2019) tarafından Türkçe’ye uyarlanan Sporda Saldırganlık ve Öfke Ölçeği (SSÖÖ) kullanılmıştır. Cronbach Alpha iç-tutarlılık analizi sonucunda bu değer “Öfke” alt boyutu için 0,84, “Saldırganlık” alt boyutu için 0,78, ölçeğin geneli için ise 0,86 olarak hesaplanmıştır. Cinsiyet ve spor branşına yönelik olarak gerçekleştirilen bağımsız örneklemler t-testi sonucuna göre saldırganlık alt boyutunda gruplar arasında anlamlı farklılık saptanmıştır (p<0,05). Gerçekleştirilen ANOVA testi sonuçlarına göre anne eğitim düzeyi ve aile aylık gelir düzeyi değişkenlerinde anlamlı farklılık tespit edilmemiştir (p>0,05). Baba eğitim düzeyi, spor yaşı ve sporcunun eğitim düzeyi değişkenlerine yönelik olarak gerçekleştirilen ANOVA testi sonuçlarına göre ise gruplar arasında anlamlı farklılık tespit edilmiştir. Yaş değişkeni ile ölçek alt boyutları arasında gerçekleştirilen Pearson Momentler Çarpımı Korelasyon Analizi sonuçlarına göre ise yaş ile öfke arasında düşük düzeyde pozitif ve anlamlı bir ilişki olduğu sonucuna ulaşılmıştır (p<0,05). Sonuç olarak, sporcuların öfke ve saldırganlık düzeylerinin yaş, cinsiyet, spor branşı, sporcunun eğitim düzeyi, baba eğitim düzeyi ve spor yaşı değişkenlerine göre farklılaştığı ortaya konmuştur.

Bu kitabın kaleme alınmasındaki amaç, beden eğitimi ve spor öğretmenlerinin model temelli beden eğitimi konusunda bilinçlendirilmesini sağlamak ve derslerde güncel öğretim yaklaşımlarının kullanımını yaygınlaştırmaktır. Bu doğrultuda, bir dönem boyunca bir ortaokulun 7. sınıf öğrencileri ile gerçekleştirilen bireyselleştirilmiş öğretim modeli uygulaması aşamaları detaylı bir biçimde aktarılmıştır.Bu kitabın, bireyselleştirilmiş öğretim modelini derslerinde kullanmak isteyen öğretmenlerimize faydalı olması dileğiyle.

The purpose of this study was to look into the game-related statistics that differentiate winning and losing teams in the Turkish Basketball Super League based on game location. The data were obtained from the Turkish Basketball Federation’s official website (https://www.tbf.org.tr/ligler/bsl-2020-2021/maclar). The study involved 258 games during the Turkish Basketball Super League's 2020–2021 season. After obtaining the data from the official website ball possessions, offensive efficiency, and defensive efficiency were calculated using Oliver’s formula. Following that, all game-related statistics except shooting percentages were normalized according to ball possessions. A discrimination analysis was performed on the data. The results of the study showed that 3pt% (SC = .312) and defensive rebounds (SC = .334) were determinants to win home games while 2pm (SC = .416), 2pt% (SC = .364), defensive rebounds (SC = .305) and assists (SC = .365) were determinants to win away games. When all games considered 2pm (SC = ,341), 2pt% (SC = .310), 3pt% (SC = .322), defensive rebounds (SC = .333) and assists (SC = .349) were important game related statistics to win games. Coaches could use the findings of the study to enhance their coaching process and prepare their teams for the upcoming games.

Bu araştırmanın amacı, Spor Bilimleri Fakültesi öğrencilerinin fiziksel aktiviteye katılım motivasyonları, dijital oyun oynama tutumları ve problem çözme düzeyleri arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Araştırmaya basit tesadüfi örnekleme yöntemi ile seçilen 272 (187 erkek, 85 kadın) Spor Bilimleri Fakültesi öğrencisi katılmıştır. Araştırmada; Tekkurşun Demir ve Cicioğlu (2018) tarafından geliştirilen Fiziksel Aktiviteye Katılım Motivasyonu Ölçeği, Tekkurşun Demir ve Bozkurt (2019) tarafından geliştirilen Dijital Oyun Oynama Tutumu Ölçeği, Heppner ve Petersen (1982) tarafından geliştirilen ve Şahin, Şahin ve Heppner (1993) tarafından Türkçeye uyarlanan Problem Çözme Envanteri kullanılmıştır. Verilerin analizinde frekans, yüzde, aritmetik ortalama, Pearson momentler çarpımı korelasyonu ve çoklu doğrusal regresyon kullanılmıştır. Cronbach Alpha değerleri fiziksel aktiviteye katılım motivasyonu ölçeği için .91, dijital oyun oynama tutumu ölçeği için .85 ve problem çözme envanteri için .83 olarak hesaplanmıştır. Pearson momentler çarpımı korelasyonu analizi sonuçlarına göre fiziksel aktiviteye katılım motivasyonu ile dijital oyun oynama tutumu arasında negatif yönlik anlamlı bir ilişki; fiziksel aktiviteye katılım motivasyonu ile problem çözme becerileri arasında negatif yönlü anlamlı bir ilişki ve dijital oyun oynama tutumu ile problem çözme becerileri arasında pozitif yönlü anlamlı bir ilişki tespit edilmiştir. Çoklu doğrusal regresyon analizi sonuçlarına göre ise fiziksel aktiviteye katılımın ve dijital oyun oynama tutumlarının birlikte problem çözme düzeylerini yordadığı saptanmıştır. Fiziksel aktiviteye katılım motivasyonu arttıkça dijital oyun oynama tutumu düşmekte; dijital oyun oynama tutumu arttıkça problem çözme düzeyleri düşmekte ve fiziksel aktiviteye katılım motivasyonu arttıkça problem çözme düzeyleri artmaktadır. İyi planlanmış fiziksel aktivite sürecinin, öğrencilerin problem çözme becerilerini geliştirmede etkili olduğu söylenebilir.