| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Eğitimde Yapay Zeka | BTE539 | Seçmeli | Yüksek lisans | 1 | Güz | 7 |
Öğretim Elemanı Adı
Doç. Dr. Funda DAĞ
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Eğitimde Yapay Zeka alanını tanımlar.
2) Yapay Zeka ve bileşenleri hakkında temel anlayışı ifade eder.
3) Uyarlama, bireyselleştirme, kişiselleştirme kavramlarını karşılaştırır.
4) Eğitim alanındaki yapay zeka uygulamalarını tanımlar.
5) Yapay Zeka ve bileşenlerinin ne olduğunu, nasıl çalıştıklarını ve mevcut uygulamalarını açıklar.
6) Disiplinler arası öğretimi desteklemek için yapay zeka kullanımına yönelik belirli araçları ve yaklaşımları tanımlar.
7) Eğitim alanında yapay zeka araçlarının nasıl kullanıldığını açıklar.
8) Öğrenci başarısını desteklemek ve öğrencilerin bilgisayar bilimlerine olan ilgi ve yeteneklerini beslemek için yapay zeka uygulamalarından yararlanma yolları üzerine tartışır.
9) Okullarda YZ öğretimine yönelik girişimleri ve amaçlarını açıklar.
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | |||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | ||
| Öğrenme Kazanımları | |||||||||||
| 1 | Yüksek | Yüksek | Orta | ||||||||
| 2 | Orta | Yüksek | |||||||||
| 3 | Yüksek | Orta | |||||||||
| 4 | |||||||||||
| 5 | Yüksek | Yüksek | |||||||||
| 6 | Yüksek | Yüksek | |||||||||
| 7 | Yüksek | Yüksek | |||||||||
| 8 | Orta | Yüksek | Yüksek | ||||||||
| 9 | Yüksek | Yüksek | |||||||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstenmemekte
Dersin İçeriği
Eğitimde yapay zeka alanı kavramları ve uygulamaları, eğitimde alanında kullanılan yapay zeka araçları, problem çözme, makine öğrenmesi, bilgi kazanımı ve muhakeme, uzman sistemler ve veri madenciliği, doğal dil işleme ve sohbet robotları, robotik, görüntü işleme, karar destek sistemleri ve sesli yardım uygulamaları, duygu algılama dahil olmak ve genişletilmek üzere YZ alanında mevcut ve gelişmekte olan teknolojiler, Eğitim ve yapay zekanın entegrasyonu için oluşturulabilecek çerçeveler ve Bilgi işlemsel düşünme ve Yapay Zeka ilişkisi
Haftalık Ders İzlencesi
1) YZ alanı tanımı ve tarihçesi2) Eğitim Bilimleri ve AI ilişkisi
3) Eğitim Alanında AI uygulamaları
4) YZ Teknolojileri: Bilgi Kazanımı, Bilgi modelleme, uzman sistemler, graflar ve semantik ağlar
5) YZ Teknolojileri: Makine Öğrenmesi
6) YZ Teknolojileri: Veri bilimi ve madenciliği
7) YZ Teknolojileri: Doğal Dil İşleme
8) Eğitimde AI Araçları
9) Etik ve Sosyal Konular (Alan araştırması)
10) ARA DEĞERLENDİRME
11) YZ için Bilgi-işlemsel düşünme
12) AI4K12 Girişimi
13) K-12 Okullarında AI Kursları (Araştırma ödevi)
14) YZ uygulamalarının eğitim ortamlarıyla entegrasyonu
15) FİNAL ÇALIŞMASI
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
1- Luckin, R., George, K., & Cukurova, M. (2022). AI for school teachers. CRC Press.
2- Russell, S. J. (2010). Artificial intelligence a modern approach. Pearson Education, Inc..
3- Arora, V. (2021). Artificial Intelligence in Schools: A Guide for Teachers, Administrators, and Technology Leaders. Routledge.
4- AI-ED Conference(s) Book series
5- Pinkwart, N., & Liu, S. (Eds.). (2020). Artificial Intelligence Supported Educational Technologies. Springer.
6- Tegmark, M. (2017). Yaşam 3.0, Pegasus Yayınları
7- Isaacson, W. (2017). Geleceği Keşfedenler. Domingo Yayınları
8- Russel, S.J. (2021). İnsanlık İçin Yapay Zeka: Yapay Zeka ve Kontrol Problemi (Türkçe: Buzdağı Yayınları)
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
1) Anlatım
2) Soru-Cevap
3) Tartışma
4) Beyin Fırtınası
5) Örnek Olay
6) Bireysel Çalışma
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarıya Oranı |
60% |
||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
|||||||||||||||
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
40% |
||||||||||||||
Toplam | 100% | ||||||||||||||
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte