Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi
|
|||||
| Sınıf/Yarıyıl | 1 / Bahar | ||||
| Ders Düzeyi | Lisans | ||||
| 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, öğrencilere eğitimde yapay zeka uygulamaları geliştirme yetkinliklerini kazandırmaktır. Ders, yapay zeka temelli eğitim araçları ve uygulamalarının tasarımı, geliştirilmesi ve değerlendirilmesi konularında teorik bilgi ve pratik beceriler sunmayı hedefler. | |||||
| Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ) | PÇ | ODY | |
| Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: | |||
| DÖÇ-1 | Eğitsel yapay zeka uygulamalarının temel ilkelerini ve teknolojilerini tanımlayabilir ve bu teknolojilerin eğitimde nasıl kullanılabileceğini açıklayabilir. |
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-4 Öğretmenlik mesleği ve eğitimde yapay zeka teknolojileriyle ilgili yöntem ve teknikler ile mevcut kaynakları etkin kullanarak bireysel farklılıklara uygun öğrenme-öğretme ortamları tasarlar. PÇ-8 Eğitimde yapay zeka teknolojileri ile ilgili çalışmaları etik değerleri dikkate alarak, eleştirel bakış açısı ile değerlendirir. 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. PÇ-12 Eğitsel bağlamda makine öğrenmesi, derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemlerini etkin şekilde uygular. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| DÖÇ-2 | Makine öğrenmesi ve doğal dil işleme (NLP) gibi yapay zeka tekniklerini kullanarak öğrenci verileriyle çalışabilir ve kişiselleştirilmiş eğitim deneyimleri oluşturabilir. |
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-4 Öğretmenlik mesleği ve eğitimde yapay zeka teknolojileriyle ilgili yöntem ve teknikler ile mevcut kaynakları etkin kullanarak bireysel farklılıklara uygun öğrenme-öğretme ortamları tasarlar. 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. PÇ-12 Eğitsel bağlamda makine öğrenmesi, derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemlerini etkin şekilde uygular. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| DÖÇ-3 | Eğitsel yapay zeka tabanlı bir uygulama tasarlayabilir, geliştirilebilir ve bu uygulamanın eğitsel süreçlere nasıl entegre edileceğini gösterebilir. |
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-4 Öğretmenlik mesleği ve eğitimde yapay zeka teknolojileriyle ilgili yöntem ve teknikler ile mevcut kaynakları etkin kullanarak bireysel farklılıklara uygun öğrenme-öğretme ortamları tasarlar. 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. PÇ-12 Eğitsel bağlamda makine öğrenmesi, derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemlerini etkin şekilde uygular. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| PÇ: Bölüm program çıktıları ÖDY: Ölçme ve değerlendirme yöntemi |
|||
| Dersin İçeriği | ||
| Eğitsel Yapay Zeka'ya Giriş ve Yapay Zeka Destekli Eğitim Uygulamaları, Öğrenci Profilleme ve Veri Analizi ile Kişiselleştirilmiş Öğrenme Yolları, Doğal Dil İşleme (NLP) ile Eğitimde Otomatik Geribildirim, Yapay Zeka ile Uyarlanabilir Eğitim Sistemleri, Makine Öğrenmesi ile Eğitimde Başarı Tahmini | ||
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | ||
| Hafta | Detaylı İçerik | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
| 1 | Eğitsel Yapay Zeka'ya Giriş ve Eğitimdeki Kullanımı | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 2 | Yapay Zeka Temelleri: Makine Öğrenmesi ve Uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 3 | Yapay Zeka Temelleri: Makine Öğrenmesi ve Uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 4 | Yapay Zeka Temelleri: Makine Öğrenmesi ve Uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 5 | Doğal Dil İşleme (NLP) ve Eğitimde Kullanımı | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 6 | Doğal Dil İşleme (NLP) ve Eğitimde Kullanımı | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 7 | Doğal Dil İşleme (NLP) ve Eğitimde Kullanımı | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Öğrenci Profilleme ve Kişiselleştirilmiş Öğrenme | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 10 | Öğrenci Profilleme ve Kişiselleştirilmiş Öğrenme | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 11 | Akıllı Eğitim Sistemlerinin Tasarımı | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 12 | Akıllı Eğitim Sistemlerinin Tasarımı | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 13 | Uyarlanabilir Öğrenme ve İçerik Kişiselleştirme | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 14 | Uyarlanabilir Öğrenme ve İçerik Kişiselleştirme | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 15 | Proje Sunumları ve Geri Bildirim | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 16 | Final Sınavı | |
| Ders Kitabı / Yardımcı Kitap | ||
| 1 | Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning | |
| 2 | Machine Learning for Education: Personalized Learning through Artificial Intelligence | |
| 3 | Artificial Intelligence in Education: A Review | |
| 4 | Learning with Artificial Worlds: Computer-Based Modeling in the Curriculum | |
| Ders Araç - Gereç ve Malzemeleri | ||
| Ders kitabı, 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 | ||