• 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 TEK 3011 Alan Seç. 6 (Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları ) SEÇMELİ 2 0 0 4

Dersi Veren Birim

Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Öğretmenliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. KÜRŞAT ARSLAN

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Öğretmenliği

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Zeka ve yapay zeka kavramlarını açıklar 2   Yapay zeka kavramının tarihçesini açıklar 3   Uzman sistemlerin yapısı ve bileşenlerini bilir 4   Uzman sistemlerin eğitimde kullanımı için gerekli tasarım öğelerini söyler 5   Öğrenen sistemlerin yapısı ve bileşenlerinin bilir 6   Mantıksal programlama dillerinin özelliklerini söyler 7   Bir mantıksal programlama dilini temel düzeyde bilir

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Dersin tanıtılması (ders hakkında bilgi, hedeflerin ve içeriğin tanıtılması) ve derse ilişkinin kuralların detaylıca açıklanması 2 Zeka, zeka testleri ve doğal zekanın açıklanması 3 Yapay Zeka (Turing testi, Chinenese Room), Yapay zeka altında yatan felsefe, yapay zekanın tarihçesi, yapay zeka uygulamaları (Dil işleme, Uzman sistemler, robotlar, algısal problemler, ) 4 Yapay zekanın hedefleri ve ilgili disiplinler, yapay zeka problemleri 5 Uzman sistemler (Uzman sistemlerin bileşenleri ve özellikleri) 6 Uzman sistemlerin eğitimde kullanılması 7 Mantıksal Programlama (Mantıksal programlamanın özellikleri, mantıksal programlama ve uygulamaları, basit örnekler, mantıksal programlama dilleri) 8 Genel Tekrar, Ders Değerlendirmesi, Ara Sınav 9 Prolog dili uygulamaları - 1 10 Prolog dili uygulamaları - 2 11 Prolog dili uygulamaları - 3 12 Prolog dili uygulamaları - 4 13 Uzman Sistemlerin Eğitimde Kullanılması (Uygulama örneği) 14 Final Sınavı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım, bireysel ve grup çalışmaları.

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 5 65 Vize Sınavı 1 2 2 Final Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 95

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 ÖK.1 5 4 5 4 4 3 5 4 5 4 ÖK.2 5 5 5 4 4 5 4 5 4 5 ÖK.3 3 5 5 5 4 5 4 4 4 5 ÖK.4 5 5 4 4 5 4 3 5 3 4 ÖK.5 5 5 5 5 4 2 5 4 5 3 ÖK.6 4 5 4 5 4 4 4 5 5 4 ÖK.7 3 5 4 4 5 4 5 5 5 4