| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Tezli Yüksek Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 9 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
- |
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Büyük veri analitiği yöntemlerini ve tekniklerini öğrenirler.
- Büyük veri analitiği yöntemlerini ve tekniklerini psikolojik veriler üzerinde uygulama becerileri öğrenirler.
- Psikolojik verilerin analizinde etik ve gizlilik konularını değerlendirebilirler.
- Psikolojik araştırmalar için büyük veri analiz araçlarını kullanarak bağımsız araştırma yapabilirler.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Bu ders, klinik psikoloji alanında büyük veri analitiği yöntemlerinin kullanımını incelemeyi amaçlar. Ders, öğrencilere büyük veri kavramlarını tanıtacak, veri toplama ve işleme teknikleri ile psikolojik verilerin analizi için gerekli olan ileri düzey analitik araçları öğretmeyi hedefler. Psikolojide büyük veri kullanımının etik ve pratik yönlerini ele alarak, öğrencilerin psikolojik test verilerinden biyometrik verilere, genetik ve sosyal medya verilerine kadar farklı veri türlerini analiz etme yetkinliği kazanmalarını sağlar. Bu ders, öğrencilere klinik psikoloji pratiğinde veri analitiği becerilerini kazandırmayı ve büyük veri ile ilgili analitik yaklaşımları psikolojik değerlendirme, tedavi süreçleri ve araştırmalarda etkin bir şekilde kullanmalarını sağlamayı amaçlar. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Giriş ve Temel Kavramlar |
|
2. Hafta |
Psikolojide Veri Türleri ve Kaynaklar |
|
3. Hafta |
İstatistiksel Temeller ve Veri Analizi Yöntemleri |
|
4. Hafta |
Veri Temizleme ve Ön İşleme |
|
5. Hafta |
Veri Görselleştirme |
|
6. Hafta |
Makine Öğrenmesi Temelleri |
|
7. Hafta |
Derin Öğrenme ve Psikolojik Veriler |
|
8. Hafta |
Klinik Psikolojide Veri Analitiği Uygulamaları |
|
9. Hafta |
Etik ve Gizlilik |
|
10. Hafta |
Psiko-sosyal Verilerin Analizi |
|
11. Hafta |
Psikolojik Testlerde Veri Analitiği |
|
12. Hafta |
Genetik ve Biyometrik Veri Analizi |
|
13. Hafta |
Klinik Veri Analitiği Projesi |
|
14. Hafta |
Final Sunumları |
|
15. Hafta |
Genel Değerlendirme |
|
| Kaynaklar | Woo, S. E. E., Tay, L. E., & Proctor, R. W. (2020). Big data in psychological research. American Psychological Association.
Bahga, A., & Madisetti, V. (2016). Big data science & analytics: A hands-on approach. |
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Tartışma
- Soru-Cevap
- Diğer
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Proje |
1 |
60 |
| 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 |
14 |
10 |
140 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
30 |
30 |
| Ders Saati |
15 |
3 |
45 |
| Ara Sınava Hazırlık |
|
|
|
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
3 |
3 |
| Ödevler |
|
|
|
| Proje |
1 |
50 |
50 |
| Toplam İş Yükü | 268 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 8.93 |
| Dersin AKTS Kredisi | 9 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
