Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : ULT426 |
| Ders Türü | : Seçmeli |
| Ders Grubu | : Lisans |
| Eğitim Dili | : Türkçe |
| Staj Durumu | : Yok |
| Teori | : 3 |
| Uyg. | : 0 |
| Kredi | : 3 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : 6 |
Karar Destek Sistemlerinin Tanımlanabilmesi, Gerçek Hayat Problemlerinde Karar Destek Sistemleri Kullanılması, Gerçek hayat problemlerinde çözüm sayfası kullanabilme becerisi kazandırılması, Öğrenciler Karar Destek Sistemleri Üzerine Proje Geliştirebilmesi, Öğrencilerin Karar Destek Sistemleri Uygulamalarını Kullanabilmesi
Karar Tanımı ve Karar Verme Süreci, Teorik Karar Destek Sistemleri ve Türleri, Teorik Karar Destek Sistemleri Bileşenleri: Veri, Model ve Kullanıcı Arayüzü, Teorik Karar Destek Sistemleri Bileşenleri: Veri, Model ve Kullanıcı Arayüzü, Teorik Çok Ölçütlü Karar Verme ve Çok Amaçlı Programlama, Teorik Çok Ölçütlü Karar Verme ve Çok Amaçlı Programlama, Teorik Hesap Tablosu Programları ve Karar Destek Sistemlerinde Uygulamaları, Teorik Hesap Tablosu Programları ve Karar Destek Sistemlerinde Uygulamaları, Teorik Optimizasyon Yönelimli Karar Destek Sistemleri, Teorik Optimizasyon Problemleri ve Karar Destek Sistemleri, Teorik Benzetim Tabanlı Karar Destek Sistemleri, Teorik Benzetim Tabanlı Karar Destek Sistemleri, Teorik Karar Destek Sistemlerinin Hesap Tablosu ile Uygulanması
| 1. | Karar verme sürecini, karar destek sistemlerinin temel kavramlarını, türlerini ve bileşenlerini açıklayabilir. |
| 2. | Lojistik ve işletme problemlerinde karar destek sistemi tasarımı için veri, model, alternatif, kriter, kısıt ve kullanıcı gereksinimlerini tanımlayabilir. |
| 3. | Hesap tablosu programlarını kullanarak karar destek modelleri geliştirebilir, senaryo ve duyarlılık analizleri yapabilir. |
| 4. | Çok ölçütlü karar verme, çok amaçlı programlama ve optimizasyon yaklaşımlarını karar destek sistemleri kapsamında uygulayabilir. |
| 5. | Benzetim tabanlı karar destek sistemleri ve proje uygulamaları yardımıyla alternatif çözümleri değerlendirebilir, sonuçları yorumlayabilir ve karar önerisi geliştirebilir. |
| 1. | Prof.Dr. Muzaffer KAPANOĞLU (Ünite 1, 3, 5, 6, 8) Doç.Dr. İlkay ORHAN (Ünite 4, 7) Doç.Dr. Tuğba SARAÇ (Ünite 2) |
| 2. | Spreadsheet Modeling & Decision Analysis: A Practical Introduction to Business Analytics 8th Edition - Cliff Ragsdale |
| Değerlendirme Türü | Adet | Yüzde |
|---|---|---|
| Kısa Sınav (Quiz) | 2 | %5 |
| Ara Sınav (Vize) | 1 | %35 |
| Dönem Sonu Sınavı (Final) | 1 | %60 |
| Etkinlik | Sayısı | Ön Hazırlık | Süre | Toplam Iş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|---|
| Kuramsal Ders | 13 | 2 | 3 | 65 |
| Bireysel Çalışma | 13 | 0 | 2 | 26 |
| Kısa Sınav | 2 | 2 | 1 | 6 |
| Ara Sınav | 1 | 23 | 1 | 24 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 30 | 1 | 31 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) | 152 | |||
PÇ-1 | PÇ-2 | PÇ-3 | PÇ-4 | PÇ-5 | PÇ-6 | PÇ-7 | PÇ-8 | |
OÇ-1 | 5 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 2 | 1 |
OÇ-2 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 2 | 1 |
OÇ-3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 1 |
OÇ-4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 2 |
OÇ-5 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 2 |