Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi
|
|||||
| Sınıf/Yarıyıl | 1 / Güz | ||||
| Ders Düzeyi | Yükseklisans | ||||
| Ders Türü | Seçmeli | ||||
| Bölümü | EĞİTİMDE YAPAY ZEKA TEKNOLOJİLERİ(TEZLİ YÜKSEK LİSANS ÖNERİLEN) | ||||
| Ön Koşul Dersleri | Yok | ||||
| Öğretim Sistemi | Örgün | ||||
| Ders Süresi | 14 Hafta | ||||
| Öğretim Elemanı | ŞEYHMUS AYDOĞDU (saydogdu@nevsehir.edu.tr) | ||||
| Diğer Öğretim Elemanı/Elemanları |
|||||
| Öğretim Dili | Türkçe | ||||
| Sınıf Dışı Uygulama/Staj | Yok | ||||
| Dersin Amacı | |||||
| Bu dersin amacı, eğitim ortamlarında üretilen verilerin toplanması, analiz edilmesi ve yorumlanması yoluyla öğrenme süreçlerinin daha etkili ve veriye dayalı şekilde anlaşılmasını sağlamaktır. Öğrencilere eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitikleri alanındaki temel kavramlar, yöntemler ve uygulamalar hakkında bilgi kazandırmak; bu bilgileri kullanarak öğrenme süreçlerini değerlendirme, iyileştirme ve kişiselleştirme becerisi kazandırmak hedeflenmektedir. | |||||
| Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ) | PÇ | ODY | |
| Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: | |||
| DÖÇ-1 | Eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitikleri alanındaki temel kavramları açıklayabilir ve bu tekniklerin eğitimde nasıl kullanıldığını tartışabilir. |
PÇ-1 Eğitimde yapay zeka teknolojileri ile ilgili kuramsal ve uygulamalı bilgi birikimine sahiptir. PÇ-2 Öğrenmeyi geliştirmek için yaratıcı, özgün ve yenilikçi teknoloji destekli öğrenme ortamları tasarlar. PÇ-3 Eğitimde yapay zeka teknolojilerindeki ulusal ve uluslararası araştırmaları ve yenilikleri izleyerek edindiği bilgileri, kuramsal ve uygulamalı çalışmaları ile mesleki ve akademik yaşantısında kullanır. PÇ-9 Eğitimde yapay zeka teknolojileri ile farklı disiplinleri bütünleştirir. PÇ-10 Eğitim ortamlarında yapay zeka tabanlı uygulamaları tasarlayabilir ve geliştirebilir. PÇ-11 Öğrenme ve öğretme ortamlarında yapay zeka teknolojilerini etkili ve bilinçli bir şekilde kullanır. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| DÖÇ-2 | Farklı veri madenciliği yöntemlerini (sınıflandırma, kümeleme, regresyon vb.) kullanarak eğitim verilerini analiz edebilir ve öğrenme süreçlerini iyileştirmek için veriye dayalı kararlar alabilir. |
PÇ-1 Eğitimde yapay zeka teknolojileri ile ilgili kuramsal ve uygulamalı bilgi birikimine sahiptir. PÇ-2 Öğrenmeyi geliştirmek için yaratıcı, özgün ve yenilikçi teknoloji destekli öğrenme ortamları tasarlar. PÇ-3 Eğitimde yapay zeka teknolojilerindeki ulusal ve uluslararası araştırmaları ve yenilikleri izleyerek edindiği bilgileri, kuramsal ve uygulamalı çalışmaları ile mesleki ve akademik yaşantısında kullanır. PÇ-9 Eğitimde yapay zeka teknolojileri ile farklı disiplinleri bütünleştirir. PÇ-10 Eğitim ortamlarında yapay zeka tabanlı uygulamaları tasarlayabilir ve geliştirebilir. PÇ-11 Öğrenme ve öğretme ortamlarında yapay zeka teknolojilerini etkili ve bilinçli bir şekilde kullanır. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| DÖÇ-3 | Öğrenme analitiklerini kullanarak öğrenci performansını değerlendirebilir, kişiselleştirilmiş öğrenme stratejileri geliştirebilir ve öğrenci başarılarını tahmin edebilir. |
PÇ-1 Eğitimde yapay zeka teknolojileri ile ilgili kuramsal ve uygulamalı bilgi birikimine sahiptir. PÇ-2 Öğrenmeyi geliştirmek için yaratıcı, özgün ve yenilikçi teknoloji destekli öğrenme ortamları tasarlar. PÇ-3 Eğitimde yapay zeka teknolojilerindeki ulusal ve uluslararası araştırmaları ve yenilikleri izleyerek edindiği bilgileri, kuramsal ve uygulamalı çalışmaları ile mesleki ve akademik yaşantısında kullanır. PÇ-9 Eğitimde yapay zeka teknolojileri ile farklı disiplinleri bütünleştirir. PÇ-10 Eğitim ortamlarında yapay zeka tabanlı uygulamaları tasarlayabilir ve geliştirebilir. PÇ-11 Öğrenme ve öğretme ortamlarında yapay zeka teknolojilerini etkili ve bilinçli bir şekilde kullanır. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| PÇ: Bölüm program çıktıları ÖDY: Ölçme ve değerlendirme yöntemi |
|||
| Dersin İçeriği | ||
| Giriş ve Temel Kavramlar, Eğitsel Veri Madenciliği Yöntemleri, Öğrenme Analitikleri ve Uygulamaları, Eğitimde Veriye Dayalı Karar Verme, Eğitim Teknolojileri ve Araçlar, Öğrenme Analitiklerinin Geleceği, Etik ve Güvenlik, Uygulamalı Çalışmalar ve Vaka Analizleri | ||
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | ||
| Hafta | Detaylı İçerik | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
| 1 | Giriş ve Temel Kavramlar | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 2 | Eğitim Verisi ve Veri Kaynakları | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 3 | Veri Temizleme ve Hazırlık | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 4 | Veri Madenciliği Yöntemleri: Temeller | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 5 | Sınıflandırma Yöntemleri | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 6 | Kümeleme ve Regresyon Yöntemleri | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 7 | Öğrenme Analitiklerinin Tanımı ve Çeşitleri | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Öğrenci Başarısını Tahmin Etme | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 10 | Eğitimde Veriye Dayalı Karar Verme | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 11 | Eğitim Teknolojileri ve Araçlar | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 12 | Veriye Dayalı Öğrenme Stratejileri | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 13 | Etik ve Güvenlik | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 14 | Öğrenme Analitiklerinin Geleceği | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 15 | Final Projesi Sunumları ve Değerlendirme | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 16 | Final Sınavı | |
| Ders Kitabı / Yardımcı Kitap | ||
| 1 | Güyer, T., Yurdugül, H., Yıldırım, S. (2020). Eğitsel Veri Madenciliği ve Öğrenme Analitikleri. Ankara: Anı Yayıncılık. | |
| 2 | The Handbook of Learning Analytics. (https://www.solaresearch.org/publications/hla-22/) | |
| Ders Araç - Gereç ve Malzemeleri | ||
| Ders kitabı, dizüstü bilgisayar | ||
| Ölçme Yöntemi | |||
| Yöntem | Hafta | Süre (Saat) | Katkı(%) |
| Ara Sınav | 8 | 2 | 40 |
| Diğer Ölçme Yöntemleri | |||
| 1.Sözlü Sınav | |||
| 2.Kısa Sınav (Quiz) | |||
| 3.Laboratuvar Sınavı | |||
| 4.Sunum | |||
| 5.Rapor | |||
| 6.Seminer | |||
| 7.Performans Ödevi | |||
| 8.Dönem Ödevi | 16 | 1 | 30 |
| 9.Proje | |||
| Final Sınavı | 16 | 1 | 30 |
| Öğrenci İş Yükü | |||
| İşlem Adı | Haftalık Saat | Sayı | İş Yükü |
| Haftalık Ders Saati (Teorik+Uygulama) | 3 | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma | |||
| a) Okuma | 3 | 14 | 42 |
| b) İnternette/Kütüphanede Tarama | 3 | 14 | 42 |
| c) Performans Ödevi | 0 | ||
| d) Seminer/Sunum/Rapor Hazırlama | 0 | ||
| e) Dönem Ödevi/Proje Hazırlama | 2 | 14 | 28 |
| Sözlü Sınav | 0 | ||
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | ||
| Laboratuvar Sınavı | 0 | ||
| Ara Sınav İçin Hazırlık | 3 | 7 | 21 |
| Ara Sınav | 2 | 1 | 2 |
| Final Sınavı İçin Hazırlık | 0 | ||
| Final Sınavı | 3 | 1 | 3 |
| 0 | |||
| 0 | |||
| Toplam İş Yükü | 180 | ||