Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zeka Destekli Eğitim Araçları
Ders Kodu: POD299
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 3
Amaç

Bu dersin amacı, öğrencilerin eğitim süreçlerinde kullanılan yapay zekâ destekli araçları tanımasını, bu araçları etkin bir şekilde kullanabilmesini ve kendi meslek alanlarında eğitim süreçlerine katkı sağlayacak çözümler üretebilmesini sağlamaktır. Öğrenciler; güncel yapay zekâ tabanlı eğitim uygulamalarını öğrenerek, eğitim içeriklerinin oluşturulması, sunulması ve değerlendirilmesi süreçlerinde bu teknolojilerden nasıl yararlanabileceklerini uygulamalı olarak kavrayacaklardır.

Özet İçerik

Ders, yapay zekânın eğitimde kullanım alanlarına giriş ile başlar; akıllı öğretim sistemleri, kişiselleştirilmiş öğrenme, eğitimde veri analitiği ve yapay zekâ tabanlı ölçme-değerlendirme sistemleri ele alınır. Ayrıca yapay zekâ destekli içerik üretim araçları (ör. yapay zekâ ile video ve materyal hazırlama), sanal asistanlar ve eğitimde chatbot kullanımı gibi pratik uygulamalar incelenir. Dersin sonunda öğrenciler, bir eğitim senaryosuna uygun yapay zekâ destekli bir uygulama tasarlayarak teorik bilgilerini pratiğe dökerler.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Eğitimde yapay zekâ uygulamalarının temel kavramlarını ve güncel örneklerini açıklar.
2.Yapay zekâ destekli eğitim araçlarını etkin biçimde kullanır.
3.Kişiselleştirilmiş öğrenme senaryoları için yapay zekâ çözümleri geliştirir.
4.Eğitim materyali hazırlarken yapay zekâ tabanlı içerik üretim araçlarını uygular.
5.Eğitim süreçlerinde karşılaşılan sorunlara yapay zekâ destekli çözümler önerir.
6.Kariyer gelişimi ve yaşam boyu öğrenme farkındalığıyla, eğitimde yapay zekâ uygulamalarındaki güncel gelişmeleri takip eder.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Eğitimde Yapay Zeka Kuramdan Uygulamaya Editör: Vasif Nabiyev , Ali Kürşat Erümit Pegem Akademi Yayıncılık
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Eğitimde yapay zekâ: Temel kavramlar ve tarihsel gelişim
2. Hafta - Teorik
Yapay zekâ destekli eğitim sistemlerine genel bakış
3. Hafta - Teorik
Kişiselleştirilmiş öğrenme ve yapay zekâ
4. Hafta - Teorik
Kişiselleştirilmiş öğrenme ve yapay zekâ
5. Hafta - Teorik
Eğitimde veri analitiği ve öğrenci performansı takibi
6. Hafta - Teorik
Yapay zekâ destekli ölçme ve değerlendirme sistemleri
7. Hafta - Teorik
Eğitim içeriklerinin yapay zekâ ile hazırlanması (ör. metin, görsel, video)
8. Hafta - Teorik
Eğitim içeriklerinin yapay zekâ ile hazırlanması (ör. metin, görsel, video) (Ara sınav)
9. Hafta - Teorik
Eğitim içeriklerinin yapay zekâ ile hazırlanması (ör. metin, görsel, video)
10. Hafta - Teorik
Eğitimde sanal asistanlar ve chatbot uygulamaları
11. Hafta - Teorik
Eğitimde artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) örnekleri
12. Hafta - Teorik
Eğitim materyallerinde dil işleme ve otomatik çeviri araçları
13. Hafta - Teorik
Eğitimde yapay zekâ kullanımında etik ilkeler ve veri güvenliği
14. Hafta - Teorik
Eğitim teknolojilerinde güncel trendler ve yenilikler
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%40
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders141242
Proje26522
Ara Sınav1516
Dönem Sonu Sınavı1516
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)76
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
OÇ-1
3
1
5
5
2
2
1
2
1
1
1
1
1
OÇ-2
3
1
5
5
3
2
1
2
1
1
1
1
1
OÇ-3
3
1
5
5
5
3
2
2
2
1
1
1
1
OÇ-4
3
1
5
5
4
4
1
2
2
1
1
1
1
OÇ-5
3
1
5
5
5
3
3
2
3
1
1
1
1
OÇ-6
2
1
5
4
2
2
1
5
3
2
1
1
1
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026