Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Program Geliştirmede Yapay Zeka
Ders Kodu: EPÖ540
Ders Türü: Bölüm Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

"Program Geliştirmede Yapay Zeka" dersi, öğrencilerin yapay zeka (YZ) teknolojilerini eğitim programları geliştirmede nasıl kullanabileceklerini anlamalarını amaçlamaktadır. Öğrenciler, yapay zeka araçları ve teknikleri ile tanışarak, bu teknolojilerin eğitimdeki potansiyelini keşfedeceklerdir. Ders kapsamında, yapay zeka uygulamalarının eğitsel materyal geliştirme, öğretim stratejileri ve öğrenci değerlendirmeleri üzerindeki etkileri incelenecektir.

Özet İçerik

Bu ders, yapay zeka teknolojilerinin eğitim programları geliştirmede nasıl kullanılabileceğini araştırır. Öğrenciler, yapay zeka kavramları ve araçları ile tanışacak ve bu teknolojilerin eğitimdeki uygulamaları hakkında bilgi sahibi olacaklardır. Ders boyunca, program geliştirmede yapay zekadan yararlanma yöntemleri, öğretim materyali üretimi ve değerlendirme teknikleri ele alınacaktır. Ayrıca, yapay zekanın eğitimde etik ve sosyal boyutları da tartışılacaktır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Doç. Dr. Mehmet ALTIN
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zekanın temel kavramlarını ve bu teknolojinin eğitimde nasıl kullanıldığını açıklar.
2.Eğitimde kullanılan farklı yapay zeka uygulamalarını inceler ve bunların eğitim süreçlerine olan etkilerini tartışır.
3.Eğitimde veri analitiği ve yapay zeka araçlarını kullanarak öğretim materyali geliştirme süreçlerini optimize eder.
4.Yapay zeka kullanarak ölçme ve değerlendirme tekniklerini geliştirir ve bu teknikleri eğitim programlarında uygular.
5.Yapay zeka destekli program değerlendirme yöntemleri geliştirir ve bu yöntemleri eğitim programlarının etkinliğini değerlendirmede kullanır.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Özkan, M. (2024). Yapay Zeka Çağında Etkili Öğretim. Elma Yayınevi
2.Nabiyev, V. ve Erümit, A. K. (2023). Eğitimde Yapay Zeka Kuramdan Uygulamaya. Pegem Akademi.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay Zekaya Giriş
2. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Uygulamalarına Genel Bakış
3. Hafta - Teorik
Eğitimde Yapay Zeka Uygulamaları
4. Hafta - Teorik
Yapay Zeka ile Kişiselleştirilmiş Öğrenme
5. Hafta - Teorik
Öğretim Materyali Geliştirme için Yapay Zeka Araçları
6. Hafta - Teorik
Eğitimde Veri Analitiği ve Yapay Zeka
7. Hafta - Teorik
İhtiyaç Analizinde Yapay Zekadan Yararlanma
8. Hafta - Ara Sınav (Vize)
Ara Sınav
9. Hafta - Teorik
Amaç ve Hedef Belirlemede Yapay Zekadan Yararlanma
10. Hafta - Teorik
İçerik Oluşturmada Yapay Zekadan Yararlanma
11. Hafta - Teorik
İçerik Oluşturmada Yapay Zekadan Yararlanma
12. Hafta - Teorik
Öğrenme-Öğretme Sürecinde Yapay Zekadan Yararlanma
13. Hafta - Teorik
Ölçme ve Değerlendirmede Yapay Zekadan Yararlanma
14. Hafta - Teorik
Program Değerlendirmede Yapay Zekadan Yararlanma
15. Hafta - Teorik
Program Değerlendirmede Yapay Zekadan Yararlanma
16. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Yarıyıl Sonu Sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders144398
Ara Sınav1819
Dönem Sonu Sınavı112113
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)120
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
OÇ-1
5
4
3
3
2
4
3
3
4
OÇ-2
OÇ-3
4
4
3
3
3
3
3
3
3
OÇ-4
OÇ-5
4
3
4
3
3
4
3
3
3
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026