DERS ADI

: İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİNDE DİJİTAL UYGULAMALAR

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
MNO 4226 İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİNDE DİJİTAL UYGULAMALAR SEÇMELİ 2 2 0 5

Dersi Veren Birim

İşletme (İngilizce)

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. ENGİN BAĞIŞ ÖZTÜRK

Dersi Alan Birimler

İşletme (İngilizce)

Dersin Amacı

İK'da Dijital Uygulamalar, İK fonksiyonlarını ve İK'nin etkisini anlamanın yeni bir yoludur. Dijital dönüşüm sayesinde, İK uzmanlarının görevleri dijitalleşmiş ve kanıta dayalı hale gelmiştir. İK alanındaki yeni taleplerle başa çıkmak ve karar alma kalitesini artırmak için, İnsan Kaynaklarının öğrenenleri, insan-verilerine dayalı analitik teknikler ve işlem ve tasarım-temelli düşünme gibi yeni teknik ve metodolojilerle kendi yeteneklerini güncellemeleri gerekmektedir. Bu nedenle İK'da Dijital Uygulamalar, öğrencilerin çalışan performansını ve refahını ilerletmek için teorik ve pratik veri ve teknolojiyi anlamalarına yardımcı olacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Dijital İnsan Kaynakları Yönetimi'nin kilit kavramlarını anlamak ve değerlendirmek
2   İK'nın, veri analitik araçların ve dijital uygulamaların temel kavramlarını entegre etmek.
3   İnsanlarla ilgili metinleri anlamak için metin analitik becerileri geliştirmek.
4   İnsan kaynakları yönetiminde işlem ve tasarım düşüncesini artırmak.
5   Farklı kaynaklardan topladıkları bilgileri bütüncül bir yaklaşımla sınıfta sunarak ve tartışarak, sözlü ve yazılı iletişim yeteneklerini geliştirmesi beklenmektedir.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 İşin Geleceği
2 İK'da Dijital Dönüşüm
3 İK'da Tasarım Odaklı Düşünme
4 İK'da Tasarım Odaklı Düşünme
5 Çalışan Deneyimi
6 Çalışan Deneyimi
7 İK Metin Analizi
8 İK Metin Analizi
9 İK Metin Analizi
10 Dijital İKY için Yeni Araçlar
11 Dijital İKY için Yeni Araçlar
12 Dijital İKY için Yeni Araçlar
13 Dönem Projesi
14 Dönem Projesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Konulara ait temel kavramların anlaşılabilmesi için aşağıdaki kitap önerilmektedir:
Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: the simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Press.

Her haftanın konusuna göre makale/örnek olaylar listesi daha sonra verilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Derse Hazırlık: Derse gelmeden önce tüm öğrenciler kendilerine verilen materyalleri okumalı, kendisine verilen veri setlerini analiz etmeli ve sınıfta tartışmaya hazır olarak gelmelidir. Materyaller dersin öğretim üyesi tarafından sağlanacaktır.
Ders Sırasında: Konu anlatımı, laboratuvar uygulaması, vaka çalışması

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 KSN 1 KISA SINAV 1
2 KSN 2 KISA SINAV 2
3 ODV ÖDEV
4 DKT DERSE KATILIM
5 SUN SUNUM
6 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU KSN1 * 0.15 + KSN2 * 0.15 + ODV * 0.25 + DKT * 0.30 + SUN * 0.15


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Değerlendirme metotlarına dair açıklamalar:

Kısa Sınavlar:
Kısa sınavlar (quizzes) kapsamında iki kısa sınav yapılması planlanmaktadır. Her kısa sınav önceden belirlenmiş tarihe kadar birkaç kez alınabilir ve sadece en yüksek puana sahip olduğunuz sınav sisteme kaydedilecektir. Bu çevrimiçi kısa sınavların amacı öğrencilerin öğrenme eğrisini hızlandırmaktır.

Aktif katılım:
Dersimizin ilgili haftalarında öğrencilerin söz alması, belirli konuları eleştirmesi, ve diğer öğrencilerin fikirlerine yorum yapması beklenmektedir. Belirli haftalarda öğrencilerin veri analizi için kod önerisinde bulunması da aktif katılım olarak değerlendirilmektedir. Her bir sınıfiçi tartışmasına olan katkı izlenecek ve notlandırılacaktır.

Dönem projesi:
Dönem projesi, küresel genişleme, yeni iş modeli veya yeni teknolojilerle uğraşan bir şirketin İK alanında dijital dönüşümü ile ilgilidir. Proje, dört bölümden oluşmaktadır: hedefi anlamak, teknoloji seçimi, uygulama stratejisi ve değişim yönetimi. Projenin her bir bölümü kendi özgün özellikleriyle değerlendirilecek ve beklentiler derste açıklanacaktır.
Dönem projeleri 1-5 arası bir skala ile değerlendirilecektir. Zayıf (0-39%): Eksik içerik, intihal, yetersiz çaba, plan veya analizde önemli hatalar nedeniyle beklentileri karşılamıyor. Orta (40-59%): Bazı beklentileri karşılıyor ancak anlayış, plan geliştirme, analiz derinliği konularında gelişmeye ihtiyaç var. İyi (60-79%): Tatmin edici bir anlayış seviyesi, yürütme detayları içeren net bir plan, yeterli bir analiz sunarak tüm beklentileri karşılıyor. Çok İyi (80-89%): Güçlü bir anlayış ve eleştirel düşünme ortaya koyar, iyi tanımlanmış bir plan, etkili uygulama, derinlemesine analiz ile çoğu beklentiyi aşar. Mükemmel (90-100%): Tüm alanlarda tüm beklentileri aşar, istisnai anlayış, iyi geliştirilmiş ve uygulanmış bir plan, derinlemesine analiz sunar.

Sunum:
Bu, dönem projesinin sunumunu ifade eder. Sunumlar profesyonellik, iletişim ve etki temelinde ele alınacak ve 1-5 arası bir skala ile değerlendirilecektir: Zayıf (0-39%): Düzensiz, profesyonel olmayan formatlama, anlaşılması zor yazım, etkisiz sunum. Orta (40-59%): Düzensiz, profesyonel olmayan formatlama, anlaşılması zor yazım, dikkati dağıtan sunum. İyi (60-79%): Düzenli, uygun formatlama, açık yazım, kabul edilebilir sunum. Çok İyi (80-89%): İyi düzenlenmiş, profesyonel formatlama, açık yazım, kendinden emin sunum. Mükemmel (90-100%): Kusursuz organizasyon, profesyonel formatlama, açık ve özlü yazım, ilgi çekici sunum.

Değerlendirme Kriteri

1. Öğrenciler metin veri analizi yapar.
2. Öğrenciler dijital dönüşüm planı geliştirir.
3. Öğrenciler, verilerdeki önemli noktaları görselleştirir.
4. Öğrenciler, İK projelerinin iş akışlarını çizer.
5. Öğrenciler veri analitikteki sorunları tanımlar.

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.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Doç. Dr. Engin Bağış Öztürk, engin.ozturk[at]deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Genel bir kural olarak, ofise uğramadan önce lütfen e-posta gönderiniz. (Oda No: 131/A)
Ofis saatleri ilgili öğretim üyesi tarafından size derste duyurulacaktır.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 2 28
Uygulama 14 1 14
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 1 14
Diğer Kısa Sınavlara Hazırlık 2 8 16
Sunum Hazırlama 1 20 20
Proje Hazırlama 1 34 34
Vize Sınavı 0 2 0
Diğer Kısa Sınav 2 1 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 128

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14PK.15
ÖK.14454455
ÖK.254555
ÖK.34454555
ÖK.45544444
ÖK.54555