DERS ADI

: Karar Destek Sistemleri Tasarımı ve Uygulaması

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
DBA 6200 Karar Destek Sistemleri Tasarımı ve Uygulaması SEÇMELİ 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

İngilizce İşletme Yönetimi Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF.DR. SABRİ ERDEM

Dersi Alan Birimler

İngilizce İşletme Yönetimi Doktora

Dersin Amacı

Bu derste, öğrencilerin karar destek sistemleri, karar destek sistemleri ve sistem geliştirme yaklaşımlarına ilişkin ileri konularda uzman düzeyinde bilgi edinmesi amaçlanmaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Karar destek sistemleri ile ilgili ileri konularda uzmanlığını gösterme,
2   Yeni bir sistem tasarımına ilişkin ileri kavramları anladığını gösterme,
3   Bir işletme alt sistemi için gelişmiş karar verme uygulamaları geliştirme,
4   Üst yönetim destek sistemi tasarımını uygulayabilme ve uzmanlaşma.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Giriş
2 Gereksinimlerin Anlaşılması Kullanıcı ihtiyaçları, İşletme ihtiyaçları, Sistem gereksinimleri
3 Gereksinimlerin Tasarıma Dönüştürülmesi
4 Kullanıcı Arayüzlerinin Tasarımı HTML, CSS Uygulamaları
5 Esnek Tasarım ve Mobil İşleme Bootstrap Uygulamaları
6 Prototipleme Hızlı, fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan Bilgisayar Uygulamaları: Ruby On Rails
7 Karar Destek Sistemleri İçin Altyapı SaaS, PaaS, IaaS, DaaS Bilgisayar Uygulamaları: Ruby On Rails
8 Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliği OLAP Küpleri, Esnek Rapor Tasarımı Bilgisayar Uygulamaları: Ruby On Rails
9 Akıllı Ajanlar ve Karar Destek Sistemleri Bilgisayar Uygulamaları: Ruby On Rails
10 Büyük Veri Bilgisayar Uygulamaları: Ruby On Rails
11 Testler, Geçerlilik ve Doğrulama Bilgisayar Uygulamaları: Ruby On Rails
12 Dönem Projesi Sunumları Bilgisayar Uygulamaları: Ruby On Rails
13 Dönem Projesi Sunumları Bilgisayar Uygulamaları: Ruby On Rails

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ders Kitabı:
Sauter, V. L. (2014). Decision Support Systems for business intelligence. John Wiley & Sons.

Makaleler:

Grosswiele, L., Röglinger, M., & Friedl, B. (2013). A decision framework for the consolidation of performance measurement systems. Decision Support Systems, 54(2), 1016-1029.
Lee, Y., & Kozar, K. A. (2012). Understanding of website usability: Specifying and measuring constructs and their relationships. Decision Support Systems, 52(2), 450-463.
March, S. T., & Hevner, A. R. (2007). Integrated decision support systems: A data warehousing perspective. Decision Support Systems, 43(3), 1031-1043.
Chang, R. M., Kauffman, R. J., & Kwon, Y. (2014). Understanding the paradigm shift to computational social science in the presence of big data. Decision Support Systems, 63, 67-80.
Desanctis, G., & Gallupe, R. B. (1987). A foundation for the study of group decision support systems. Management science, 33(5), 589-609.
Ives, B., & Olson, M. H. (1984). User involvement and MIS success: a review of research. Management science, 30(5), 586-603.
Byun, H. S., & Lee, K. H. (2005). A decision support system for the selection of a rapid prototyping process using the modified TOPSIS method. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 26(11-12), 1338-1347.
Sauerwein, E., Bailom, F., Matzler, K., & Hinterhuber, H. H. (1996, February). The Kano model: How to delight your customers. In International Working Seminar on Production Economics (Vol. 1, pp. 313-327).
Sprague Jr, R. H. (1980). A framework for the development of decision support systems. MIS quarterly, 1-26.
Shim, J. P., Warkentin, M., Courtney, J. F., Power, D. J., Sharda, R., & Carlsson, C. (2002). Past, present, and future of decision support technology.Decision support systems, 33(2), 111-126.
Bui, T., & Lee, J. (1999). An agent-based framework for building decision support systems. Decision Support Systems, 25(3), 225-237.

Online Kaynaklar:

Codecademy: http://www.codecademy.com/learn
Ruby On Rails Tutorial: http://guides.rubyonrails.org/getting_started.html

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatma, grup çalışması, sunumlar, sınıf içi tartışma, saha çalışması

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA
3 YYS YARIYIL SONU SINAVI
4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + YYC * 0.30 + YSS* 0.50
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + YYC * 0.30 + BUT* 0.50


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

1. Vize ve Final Sınavı
Öğrencilerin dönem boyunca edindikleri kavram ve kurumalara ilişkin bilgileri kompozisyon tipi yazılı bir sınav ile değerlendirilecektir.
2. Dönem Projesi
Gruplar, akıllı sistemler hakkında gerçek iş ortamında gözlem yapacaklar ve öğretim üyesi tarafından verilen formata bağlı kalarak yazılı bir rapor hazırlayacaklardır. Öğrencilerin, gözlemlerini sınıf arkadaşlarıyla sözlü sunum yaparak paylaşmaları beklenmektedir.
3. Sınıf içi Tartışma ve Sunum
Öğrencilere sınıfta işlenen kavramlarla ilgili belli örnek olaylar veya sorular verilecektir. Gruplar konular hakkında tartışacak ve görüşlerini sunacaklardır. Öğrencilerin sınıf içi tartışmalara katkıda bulunmaları beklenmektedir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

1. Derslerin %70 ine katılım zorunludur.
2. Her türlü intihal girişimi ve fiili disiplin cezası ile sonuçlanır.
3. Öğrencilerin sınıf içi tartışmalara aktif olarak katılmaları beklenmektedir.
4. Öğrencilerin derse zamanında gelmeleri beklenmektedir.
5. Tüm öğrencilerin dersten önce hazırlık yapmaları beklenmektedir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

sabri.erdem@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 11 3 33
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 11 1 11
Vize Sınavına Hazırlık 1 20 20
Ödev Hazırlama 1 30 30
Sunum Hazırlama 1 40 40
Ödev Hazırlama 2 10 20
Final Sınavı 1 3 3
Vize Sınavı 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 160

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5
ÖK.154255
ÖK.25423
ÖK.35255
ÖK.45425