İslam düşünce geleneğinde yanılmazlık öğretileri
2026
1 views
1 downloads
Advisor: Doç. Dr. Muhammet Aydın
Abstract (TR)
İslâm düşüncesinin temel inanç esaslarından biri olan yanılmazlık öğretileri, kökenleri itibarıyla peygamberlerin ismet sıfatı üzerinden şekillenmiş ve tarihsel süreçte farklı mezheplerin/disiplinlerin yaklaşımlarına göre çeşitli yorumlar kazanmıştır. Bu öğretiler, Kur'an ve hadis gibi temel kaynakların yanı sıra, Sünnî kelâm, Şiî İmâmiyye'de imamet doktrini ve tasavvuf geleneğinde velayet anlayışı etrafında geliştirilen kendine has metodolojilerle teolojik sistemlere dönüştürülmüştür. Bu yorum biçimi, sadece inanç esaslarını değil, aynı zamanda İslam toplumlarının siyasi ve sosyal dinamiklerini, otorite ve liderlik algılarını da derinden etkilemiştir. Bu araştırmanın amacı, yanılmazlık öğretilerinin kavramsal, teolojik ve tarihsel açıdan incelenmesiyle birlikte, altında yatan inançsal temellerin ve çok boyutlu etkilerinin araştırılmasıdır. Kelam ilmi bağlamında gerçekleştirilecek olan bu analiz, farklı mezheplerin/disiplinlerin (Sünni, Şiî, Tasavvuf) verilerinin de dikkate alınmasıyla daha kapsamlı ve objektif sonuçlar ortaya koymayı amaçlamaktadır. Bu bağlamda, yanılmazlık öğretilerinin günümüz mezhepsel dinamikleri üzerindeki etkileri ve mezhepler arası diyalog potansiyeli de ele alınacaktır.
Author
Dr. Mehmet Büyük
How to Cite
Mehmet Büyük (Yüksek Lisans Tezi). İslam düşünce geleneğinde yanılmazlık öğretileri, 2026, Gümüşhane University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Gümüşhane University
- RÜZGAR ENERJİSİ SANTRALİ İÇİN YER SEÇİM ANALİZİ: GİRESUN İLİ ÖRNEĞİ(2026)
- Bir post aktivasyon modeli olan Fransız kontrast metodunun amatör hentbolcularda sıçrama kuvveti ve sürat performansına etkilerinin incelenmesi(2025)
- GÜMÜŞHANE DEVLET HASTANESİNDEKİ HEMŞİRELERİN AFET TEHDİDİ İÇİN PSİKOLOJİK HAZIRLIKLARININ BELİRLENMESİ(2026)
- Sibel K. Türker romanlarında yapı ve tema(2026)
- Francis Bacon'ın tümevarım anlayışı(2024)
- Ağ trafiği kullanarak saldırı tespit edebilen derin öğrenme modellerinin performans değerlendirmesi(2026)
