Bilgi Paketi
baskent.edu.tr

Türkçe Öğretmenliği Programı

EDS425

EĞİTİMDE YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI

Ders Kodu
EDS425
Yarıyıl
-
Teori+Uygulama
2 + 0
AKTS
4
Dersin TürüSeçmeli
Dersin DüzeyiLisans
Dersin Yılı-
Dersin Yarıyılı-
AKTS4
Öğretim Eleman(lar)ı -
Öğrenme Kazanımları

Bu dersin sonunda öğrenciler;

  1. Yapay zekanın temel kavramlarını, tarihsel gelişimini ve eğitimle ilişkisini açıklar.
  2. Makine öğrenmesi, doğal dil işleme, veri analizi ve örüntü tanıma gibi temel YZ uygulamalarını tanır.
  3. Yapay zekanın öğretme, öğrenme ve değerlendirme süreçlerine etkilerini analiz eder.
  4. Farklı disiplinlerde YZuygulamalarına ilişkin örnekleri değerlendirir.
  5. Eğitimde yapay zekanın etik, sosyal ve politik etkilerini tartışır.
  6. Öğretmen eğitimi ve kişiselleştirilmiş öğrenme bağlamında YZ çözümleri önerir.
  7. apay zekayı eleştirel, bilinçli ve etik biçimde kullanabilme yeterliği geliştirir.
Veriliş BiçimiYüz Yüze
ÖnkoşullarYok
Önerilen Dersleryok
Ders TanımıBu derste öğrenciler, yapay zekanın temel kavramlarını ve gelişim sürecini öğrenerek bu teknolojilerin eğitimdeki yerini keşfeder. Makine öğrenmesi, veri analizi, örüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi uygulamalar tanıtılır; yapay zekanın öğretim, öğrenme ve kurumsal süreçlerdeki yeri tarihsel, felsefi ve pratik boyutlarıyla ele alınır. Öğrenciler, yapay zekanın öğretmen eğitimi, kişiselleştirilmiş öğrenme, uyarlanabilir öğretim ve öğrenci gelişimi üzerindeki etkilerini değerlendirirken; bu teknolojileri eleştirel ve etik bir bakışla kullanabilme becerileri geliştirir. Farklı disiplinlerden (STEM, sosyal bilimler, yabancı diller, sanat vb.) örneklerle, yapay zekanın çeşitli alanlardaki uygulamalarına dair farkındalık kazandırılır. Ders, öğrencilere yapay zekayı eğitimde, yönetimde ve araştırmada etkili biçimde kullanmaya yönelik bilgi, perspektif ve uygulama fırsatları sunar. Ayrıca, eğitim sistemi ve eğitim kurumları için etik hususlar ve politika etkileri tartışılır.
Ders İçeriği
HAFTA KONULAR
1. Hafta Yapay zekaya giriş: kavramlar, tarih ve temel yaklaşımlar
2. Hafta Eğitimde yapay zekanın yeri: fırsatlar ve zorluklar
3. Hafta Makine öğrenmesi temelleri
4. Hafta Veri analizi ve örüntü tanıma uygulamaları
5. Hafta Doğal dil işleme ve eğitimde kullanım
6. Hafta Öğrenme analitikleri ve veri temelli karar verme
7. Hafta Kişiselleştirilmiş ve uyarlanabilir öğrenme sistemleri
8. Hafta Proje önerisi sunumu
9. Hafta Öğretmen eğitimi ve yapay zeka araçları
10. Hafta Öğrenci gelişimini izleme ve destekleme sistemleri
11. Hafta Farklı disiplinlerde yapay zeka uygulamaları
12. Hafta Etik, güven ve veri gizliliği
13. Hafta Eğitim politikaları ve yapay zeka entegrasyonu
14. Hafta Eğitimde yapay zeka araştırmaları ve geleceğe bakış
Kaynaklar1. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
2. Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education for the 21st Century. UCL Institute of Education Press.
3. Shah, P. (2023). AI and the Future of Education: Teaching in the Age of Artificial Intelligence. John Wiley & Sons.
4. Holmes, W., & Miao, F. (2023). Guidance for generative AI in education and research. Unesco Publishing.
5. Zawacki-Richter, O., Marin, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education?where are the educators?. International journal of educational technology in higher education, 16(1), 1-27.
6. Cope, B., Kalantzis, M., & Searsmith, D. (2021). Artificial intelligence for education: Knowledge and its assessment in AI-enabled learning ecologies. Educational philosophy and theory, 53(12), 1229-1245.
Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Tartışma
  • Soru-Cevap
  • Örnek Olay İncelemesi
  • Sorun/Problem Çözme
  • Eğitim-Uygulama
  • Proje
  • Rapor Hazırlama
  • Sunum
Değerlendirme
Sayısı Toplam Katkısı (%)
Ödev 3 30
Uygulama/Pratik 1 10
Proje 1 20
Toplam(%) 60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 60
Finalin Başarıya Oranı(%) 40
Toplam(%) 100
AKTS İş Yükü
Aktivite Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Ara Sınav
Kısa Sınavlara hazırlık
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi
Final Sınavına Hazırlık 1 18 18
Ders Saati 13 2 26
Ara Sınava Hazırlık
Laboratuvar 14 1 14
Final Sınavı 1 1 1
Ödevler 3 12 36
Sunum (Hazırlık dahil) 1 12 12
Proje 1 12 12
Toplam İş Yükü119
Toplam İş Yükü / 303.96
Dersin AKTS Kredisi4
DilTürkçe
Staj / UygulamaYok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

Ö1 Ö2 Ö3 Ö4 Ö5 Ö6 Ö7
P1
P2 X
P3 X
P4
P5
P6
P7 X X X X X X X
P8
P9 X
P10 X X X