| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 4 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
- |
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- 1. Bilişsel Bilimlerin Temellerini Açıklar ? İnsan beyninin öğrenme süreçlerini ve bilişsel bilimlerin temel ilkelerini kavrar.
- 2. Bilişsel Öğrenme Kuramlarını Tanımlar ? Davranışçı, bilişsel ve yapılandırmacı öğrenme kuramlarını açıklar.
- 3. Yapay zeka ile Öğrenme Süreçlerini Karşılaştırır ? İnsan öğrenme süreçleri ile yapay zekanın bilgi işleme süreçlerini analiz eder.
- 4. Öğrenme Stillerini Değerlendirir ? Farklı öğrenme stillerini belirleyerek uygun öğretim stratejileri geliştirir.
- 5. Yapay Zeka ile Adaptif Öğrenme Sistemlerini İnceler ? Yapay zeka tabanlı adaptif öğrenme sistemlerinin yapısını ve işleyişini açıklar.
- 6. Bilişsel Kuramların Eğitimde Uygulanabilirliğini Tartışır ? Mevcut öğretim süreçlerine bilişsel öğrenme kuramlarını nasıl entegre edebileceğini değerlendirir.
- 7. Yapay Zeka Destekli Eğitim Teknolojilerini Analiz Eder ? Eğitimde kullanılan yapay zeka uygulamalarının etkinliğini inceler.
- Eleştirel Düşünme ve Etik Boyutu Değerlendirir ? Yapay zeka tabanlı öğrenme sistemlerinin etik boyutunu tartışır.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Bu derste öğrenciler, insan beyninin nasıl öğrendiğini ve yapay zekanın bu bilişsel süreçleri nasıl taklit ettiğini temel düzeyde öğrenir. Derste, başlıca bilişsel öğrenme kuramları, farklı öğrenme stilleri ve bu yaklaşımların yapay zeka teknolojileriyle nasıl bütünleştirilebileceği ele alınır. Ayrıca, yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş öğrenme sistemleri ve uyarlanabilir öğretim modelleri tanıtılır. Öğretmen adaylarına yönelik olarak tasarlanan bu ders, yapay zekanın öğretim ve öğrenme süreçlerini nasıl geliştirebileceği, bireysel farklılıkları nasıl destekleyebileceği ve daha etkili, kapsayıcı eğitim uygulamalarına nasıl katkı sunabileceği üzerine eleştirel düşünmeyi teşvik eder. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Bilişsel Bilimlere Giriş ? Bilişsel bilimlerin temel kavramları ve öğrenme ile ilişkisi |
|
2. Hafta |
Öğrenme Kuramlarına Genel Bakış ? Davranışçı, bilişsel ve yapılandırmacı öğrenme kuramları |
|
3. Hafta |
İnsan Beyni ve Öğrenme Süreçleri ? Sinirbilim perspektifinden öğrenme süreçleri |
|
4. Hafta |
Bilişsel Yük Teorisi ve Öğretim Tasarımı ? Etkili öğrenme ortamlarının tasarımı |
|
5. Hafta |
Öğrenme Stilleri ve Bireyselleştirilmiş Eğitim ? Öğrencilerin öğrenme profillerini anlama |
|
6. Hafta |
Yapay Zeka ve Öğrenme Süreçleri ? Yapay zekanın öğrenme süreçlerini nasıl taklit ettiği |
|
7. Hafta |
Adaptif Öğrenme Sistemleri ? Yapay zeka ile kişiselleştirilmiş eğitim yaklaşımları |
|
8. Hafta |
Ara Sınav |
|
9. Hafta |
Öğrenme Analitikleri ve Veri Temelli Eğitim ? Öğrenci verileriyle öğrenme süreçlerini iyileştirme |
|
10. Hafta |
Bilişsel Modellerin Yapay Zeka Uygulamalarına Etkisi ? Yapay zeka ve bilişsel modeller |
|
11. Hafta |
Eğitim Teknolojilerinde Yapay Zeka Kullanımı ? Mevcut yapay zeka tabanlı eğitim araçları |
|
12. Hafta |
Bilişsel Kuramların Eğitimde Kullanımı ? Uygulama örnekleri ve öğretim tasarımı |
|
13. Hafta |
Proje Tabanlı Öğrenme ve Yapay Zeka ? Gerçek dünya problemlerine yönelik projeler |
|
14. Hafta |
Yapay Zeka Destekli Eğitimde Etik ve Güvenilirlik ? Veri gizliliği, etik sorunlar ve yapay zeka etiği |
|
| Kaynaklar | Leahey, T.H. (2022). Fundamentals of Cognitive Science: Minds, Brain, Magic, and Evolution (1st ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429322822
Shi, Z. (2021). Intelligence Science: Leading the Age of Intelligence. Hollanda: Elsevier.
öğrenme öğretme kuramkitap.pdf
Olson, M. H., & Hergenhahn, B. R. (2023)
ÖĞRENMENİN KURAMLARI-Theories of Learning. Nobel Akademik Yayıncılık.
Yalcinalp, S., Türkoğlu, H., Koc, S. E., & Ersoy, H. (2024). Utilization of artificial intelligence in education: A perspective on learning strategies.
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Tartışma
- Soru-Cevap
- Sorun/Problem Çözme
- Proje
- Sunum
- Rapor Hazırlama
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
25 |
| Ödev |
5 |
20 |
| Proje |
1 |
20 |
| Toplam(%) |
|
65 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
65 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
35 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
2 |
2 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
|
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
10 |
2 |
20 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
9 |
9 |
| Ders Saati |
13 |
2 |
26 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
12 |
12 |
| Laboratuvar |
13 |
1 |
13 |
| Final Sınavı |
1 |
2 |
2 |
| Ödevler |
3 |
12 |
36 |
| Toplam İş Yükü | 120 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 4 |
| Dersin AKTS Kredisi | 4 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
