Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
MBD 6002	Eğitimde Veri Bilimi ve Öğrenme Analitikleri	SEÇMELİ	2	0	0	4

Dersi Veren Birim

Buca Eğitim Fakültesi

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. NİLÜFER ATMAN USLU

Dersi Alan Birimler

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

Dersin Amacı

Eğitimde veri bilimi ve öğrenme analitikleri dersi, eğitim süreçlerini iyileştirmek için veri analizi ve öğrenci davranışları üzerine derinlemesine bir anlayış geliştirmeyi amaçlar. Bu ders, öğretmen adaylarına veri temelli karar verme becerileri kazandırarak, öğrenme deneyimlerini iyileştirmeye yönelik bakış açısı kazandırmayı hedefler.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Veri bilimi ve eğitimdeki uygulamalarını anlamak
2	Veri toplama, analiz etme ve görselleştirme becerileri kazanmak
3	Veri güvenliği ve etik ilkeleri konusunda anlayış geliştirmek
4	Gerçek hayat senaryolarında veri analizi yapmak ve sunmak

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Veri bilimi ile ilgili temel kavramlar
2	Eğitimde veri kullanımı
3	Veri Türleri ve Veri Toplama Yöntemleri
4	Öğrenme Analitikleri ile İlgili Veri Türleri
5	Temel İstatistiksel Yöntemler
6	Veri görselleştirme
7	Öğrenme Analitiği Araçları ve Uygulamaları
8	Veri Güvenliği ve Etik Konular
9	Ara sınav
10	Öğrenci Başarısının İzlenmesi ve Analizi
11	Gerçek Hayat Senaryolarında Öğrenme Analitikleri
12	Vaka çalışması ile veri analizi ve görselleştirme
13	Vaka çalışması ile veri analizi ve görselleştirme
14	Proje sunumları
15	Proje sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Güyer, T., Yurdugül, H., & Yıldırım, İ. S. (2020). Eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitikleri

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	Midterm
2	FN	Semester final exam
3	BNS	BNS	Student examVZ * 0.40 + Student examFN * 0.60
4	BUT	Make-up note
5	BBN	End of make-up grade	Student examVZ * 0.40 + Student examBUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav, ödev ve sunumlar

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Doç. Dr. Nilüfer ATMAN USLU
atmanuslu@gmail.com
nilufer.atmanuslu@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Salı 11:00 - 11:40

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
Vize Sınavına Hazırlık	1	4	4
Sunum Hazırlama	1	4	4
Ödev Hazırlama	13	3	39
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			88

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	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3
ÖK.2	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3
ÖK.3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3
ÖK.4	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI