• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS MBD 6000 Eğitimde Büyük Veri ve Akıllı Öğrenme Ortamları SEÇMELİ 2 0 0 4

Dersi Veren Birim

Buca Eğitim Fakültesi

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. NİLÜFER ATMAN USLU

Dersi Alan Birimler

Müzik Öğretmenliği Türkçe Öğretmenliği Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Öğretmenliği Kimya Öğretmenliği Biyoloji Öğretmenliği Türk Dili ve Edebiyatı Öğretmenliği Coğrafya Öğretmenliği Fizik Öğretmenliği Özel Eğitim Öğretmenliği Okul Öncesi Öğretmenliği Matematik Öğretmenliği Sınıf Öğretmenliği Resim - İş Öğretmenliği Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık Sosyal Bilgiler Öğretmenliği Tarih Öğretmenliği Fen Bilgisi Öğretmenliği

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Büyük veri ile ilgili temel kavramları ve bu kavramların eğitimdeki uygulamalarını tanımlamak ve veri analitiği ve kişiselleştirilmiş öğrenme süreçlerinin önemini kavrama 2   Eğitimde büyük veri ve akıllı sistemlerin entegrasyonunu değerlendirme ve teknolojilerin eğitim öğretim süreçlerine nasıl katkıda bulunduğunu analiz etme 3   Büyük veri ve akıllı sistem kullanımıyla ilgili etik konuları tartışma, veri güvenliği ve gizlilik bilinçli bir yaklaşım geliştirme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Büyük veri ile ilgili temel kavramlar 2 Eğitimde veri analitikleri 3 Kişiselleştirilmiş öğrenme için büyük veri 4 Öğrenme çıktılarının değerlendirilmesinde büyük veri 5 Akıllı sistemlerin temelleri 6 Nesnelerin interneti 7 Dijital ikiz 8 İşbirlikli robotlar 9 Ara sınav 10 Uç bilgi işleme 11 Blok zincir 12 Eğitimde büyük veri ve zeki sistemlerin entegrasyonu 13 Büyük veri ve akıllı sistem kullanımında etik konular 14 Grup çalışma sunumları ve geri bildirim 15 Grup çalışma sunumları ve geri bildirim

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Tartışma, grup çalışması, anlatma, işbirlikli öğrenme, aktif öğrenme, soru-cevap.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Ara Sınav 2 FN Yarıyılsonu Sınavı 3 BNS BNS VZ * 0.40 + FN * 0.60 4 BUT Bütünleme Notu 5 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.40 + BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

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 13 2 26 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 1 13 Sunum Hazırlama 1 5 5 Proje Hazırlama 13 4 52 Vize Sınavına Hazırlık 1 5 5 Vize Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 103

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 PK.12 PK.13 PK.14 PK.15 PK.16 ÖK.1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ÖK.2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ÖK.3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1