Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Yapay Zeka ve Üretkenlik | EFG 020 | 3 | 1 + 1 | 2 | 3 |
Ön Koşul Dersleri | yok |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Öğr.Gör. SELÇUK SIRRI TERCAN |
Dersi Verenler | Öğr.Gör. SELÇUK SIRRI TERCAN, Öğr.Gör. AYDIN KİPER, Arş.Gör.Dr. MEHMET UYSAL, Arş.Gör.Dr. MURAT TOPAL, |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Bu dersin amacı öğrencilerin yapay zekânın temel teknik ve mekanizmalarını içerecek şekilde yapay zekâ konusuna giriş yapmalarını sağlamaktır. Bu dersi tamamlayan öğrencilerin yapay zekânın tarihsel ve kavramsal gelişimini ve yapay zekânın amaçları ve bu amaçlara ulaşmak için kullandığı yöntemleri bilmesi, yapay zekânın toplumsal ve ekonomik rolünü anlaması ve problemleri analiz ederek eğitim alanında yapay zekâ tekniklerinin nerede kullanılabileceğini bilmesi amaçlanmaktadır. |
Dersin İçeriği | Zekâ ve özellikleri; yapay zekânın tarihçesi, güncel durumu ve uygulama alanları; uzman sistemler; uzman sistemlerin kullanım alanları, bileşenleri, özellikleri, tasarımı; uzman sistemlerin eğitimde kullanımı; zeki öğrenme sistemleri; eğitimde büyük veri; öğrenme analitikleri; eğitsel ajan; uyarlanabilir öğrenme ve uyarlanabilir ölçme; mantıksal programlamada program geliştirme.
|
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Yapay zekâ kavramını açıklar. | Gezi / Gözlem, Benzetişim, Mikro Öğretim, Deney ve Laboratuvar, Beyin Fırtınası, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), Kısa Cevaplı Testler, Doğru Yanlış Testleri, |
2 | Yapay zekânın tarihçesini kavrar. | Mikro Öğretim, Deney ve Laboratuvar, | |
3 | Uzman sistemlerin yapısını ve bileşenlerini bilir. | Gezi / Gözlem, Rol Oynama, | |
4 | Mantıksal programlama dillerinin özelliklerini bilir. | Gezi / Gözlem, | |
5 | Zeki öğrenme sistemlerini ve bileşenlerini açıklar. | Gezi / Gözlem, | |
6 | Eğitim alanındaki mantıksal programlama dillerini bilir. | Gezi / Gözlem, |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Doğal zekâ ve yapay zekâ ile ilgili temel kavramlar | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması |
2 | Yapay zekânın tarihsel gelişimi | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması |
3 | Doğal zekâ ile yapay zekâ ilişkisi | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması |
4 | Uzman sistemler | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması. |
5 | Öğrenme analitiği | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması. |
6 | Veri madenciliği ve eğitimde kullanımı | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması |
7 | Zeki öğretim sistemleri | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması |
8 | Eğitsel alan | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması |
9 | ARA SINAV | |
10 | Uyarlanabilir öğrenme | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması |
11 | Programlama uygulamaları | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması |
12 | Programlama uygulamaları | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması |
13 | Eğitimde kullanılan programlama uygulamaları | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması |
14 | Eğitimde kullanılan programlama uygulamaları | Kaynaklardan ilgili bölümlerin okunması |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | Yapay zekâ ile ilgili kitaplar ve akademik çalışmalar kapsamında hazırlanan sunumlar |
Ders Kaynakları | Yapay zekâ ile ilgili kitaplar ve akademik çalışmalar |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 |
# | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 |
---|---|---|
1 | Yapay zekâ kavramını açıklar. | 5 |
2 | Yapay zekânın tarihçesini kavrar. | 5 |
3 | Uzman sistemlerin yapısını ve bileşenlerini bilir. | 5 |
4 | Mantıksal programlama dillerinin özelliklerini bilir. | 5 |
5 | Zeki öğrenme sistemlerini ve bileşenlerini açıklar. | 5 |
6 | Eğitim alanındaki mantıksal programlama dillerini bilir. | 5 |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Kısa Sınav | 40 |
Toplam | 40 |
1. Final | 60 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 40 |
Toplam | 100 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 14 | 2 | 28 |
Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
Kısa Sınav | 2 | 5 | 10 |
Ödev | 1 | 20 | 20 |
Final | 1 | 10 | 10 |
Toplam İş Yükü | 78 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 3,12 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 3 |