Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Eğitimde Yapay Zeka Kullanımı
Ders Kodu: EFS178
Ders Türü: Bölüm Dışı Seçmeli
Ders Grubu: Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 3
Amaç

Eğitimde yapay zeka kullanımının faydalarının farkına varılarak, eğitsel yapay zeka uygulamalarından yararlanarak ders planı hazırlama, eğitsel içerik üretimi, öğrenme materyali oluşturma ve süreç değerlendirme işlemlerinin gerçekleştirilebilmesi amaçlanmaktadır.

Özet İçerik

Eğitimde yapay zekanın tanımı, kapsamı ve uygulama alanları; faydalar ve sınırlılıklar; geleneksel yapay zeka (makine öğrenmesi, derin öğrenme, sinir ağları); kişiselleştirilmiş öğrenme; öğrenme analitiği; üretken yapay zeka; eğitimde yapay zeka uygulamaları (ders planı ve içeriği, öğretim materyali, değerlendirme bileşenleri oluşturma); öğrenci desteği

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Ayşe YILMAZ
Dr. Öğr. Üyesi Fulya TORUN
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zekanın eğitimde kullanımının önemini açıklar.
2.Eğitimde yapay zeka kullanımının faydalarını ve sınırlılıklarını tartışır.
3.Kişiselleştirilmiş öğrenme ortamlarında yapay zekanın rolünü açıklar.
4.Eğitim süreçlerinde sanal asistanların işlevini bilir.
5.Yapay zeka uygulamaları kullanarak eğitsel içerik ve materyal üretimi özelliklerini tanır.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Machado, A. B., dos Santos, J. R., Sacavém, A., Sharma, R., & Cruz, R. N. (2024). Transforming Education: Generative AI and Immediate Engineering in Synthetic Content Creation. In Transforming Education With Generative AI: Prompt Engineering and Synthetic Content Creation (pp. 368-387). IGI Global.
2.Bozkurt, A. (2023). Postdigital artificial intelligence. In Encyclopedia of Postdigital Science and Education (pp. 1-5). Cham: Springer Nature Switzerland.
3.Nabiyev, V., & Erümit, A. K. (2022). Eğitimde Yapay Zeka Kuramdan Uygulamaya (3. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
4.Luckin, R., Koedinger, K. R., & Greer, J. (Eds.). (2007). Artificial intelligence in education: Building technology rich learning contexts that work (Vol. 158). IOS Press.
5.Looi, C. K., McCalla, G., & Bredeweg, B. (Eds.). (2005). Artificial intelligence in education: Supporting learning through intelligent and socially informed technology (Vol. 125). Ios Press.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Dersin tanıtımı: kapsamı, gerekçesi, önemi, kural ve gerekleri
2. Hafta - Teorik
Yapay zeka: tanım, tarihçe, faydalar ve sınırlılıklar
3. Hafta - Teorik
Eğitimde yapay zeka: kapsam, gerekçe, faydalar ve sınırlılıklar
4. Hafta - Teorik
Geleneksel yapay zeka tanım: Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve sinir ağları
5. Hafta - Teorik
Eğitimde doğal dil işleme ve görüntü işleme
6. Hafta - Teorik
Kişiselleştirilmiş öğrenme ortamları
7. Hafta - Teorik
Öğrenme analitiği ve iyileştirme
8. Hafta - Teorik
Üretken yapay zeka: tanım, uygulama alanları, eğitsel asistanlar (Arasınav)
9. Hafta - Teorik
İstem mühendisliği
10. Hafta - Teorik
Eğitimde yapay zeka uygulamaları I: ders planı ve içeriği oluşturma
11. Hafta - Teorik
Eğitimde yapay zeka uygulamaları II: öğretim materyali oluşturma
12. Hafta - Teorik
Eğitimde yapay zeka uygulamaları III: değerlendirme bileşenleri oluşturma
13. Hafta - Teorik
Eğitimde yapay zeka uygulamaları IV: öğrenci desteği (içerik, alıştırma, rehberlik)
14. Hafta - Teorik
Eğitimde yapay zeka kullanımında disiplinlerarası uygulamalar
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%40
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders141242
Bireysel Çalışma51110
Ara Sınav110111
Dönem Sonu Sınavı110111
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)74
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
OÇ-1
4
3
4
OÇ-2
4
3
3
OÇ-3
3
4
3
OÇ-4
3
4
4
OÇ-5
3
4
3
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026