Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
İMÖ 4010	Alan Seç.8 (Matematik Eğitiminde Yapay Zeka Uygulamaları)	SEÇMELİ	2	0	0	4

Dersi Veren Birim

İlköğretim Matematik Öğretmenliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF ERKUŞ

Dersi Alan Birimler

İlköğretim Matematik Öğretmenliği

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, ilköğretim matematik öğretmen adaylarına yapay zekanın temel kavramlarını ve matematik eğitimindeki potansiyel uygulamalarını tanıtmak, yapay zekâ destekli araçları pedagojik ilkeler doğrultusunda değerlendirme ve kullanma becerisi kazandırmak, bu teknolojilerin etik ve sosyal boyutları hakkında farkındalık oluşturmak ve gelecekteki mesleki gelişimlerinde yapay zekayı nasıl entegre edebileceklerine dair bir vizyon sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Yapay Zeka'nın (YZ) temel kavramlarını (örn: makine öğrenmesi, doğal dil işleme) ve eğitim teknolojileri içindeki evrimsel yerini açıklar.
2	YZ'nin genel olarak eğitim sektöründeki dönüştürücü potansiyelini ve fırsat alanlarını tartışır.
3	İlköğretim matematik eğitimine yönelik geliştirilmiş veya uyarlanabilir YZ destekli spesifik araç ve platformlara örnekler verir ve temel işlevlerini tanımlar.
4	YZ destekli matematik eğitim araçlarının pedagojik uygunluklarını, öğretimsel faydalarını ve kullanım zorluklarını eleştirel bir bakış açısıyla analiz eder.
5	YZ destekli araçları ilköğretim matematik müfredatına, ders hedeflerine ve öğrenci ihtiyaçlarına uygun şekilde entegre etmeye yönelik stratejiler geliştirir ve örnek ders senaryoları taslağı oluşturur.
6	YZ'nin eğitimde kullanımıyla ilişkili etik (önyargı, şeffaflık), gizlilik (veri güvenliği) ve erişilebilirlik gibi kritik sorunları değerlendirir ve olası risklere karşı farkındalık gösterir.
7	Basit ve yaygın olarak erişilebilir bir YZ destekli matematik öğrenme aracını veya platformunu temel düzeyde kullanır ve pedagojik kullanımına dair deneyim kazanır.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Derse Giriş, Tanışma, Beklentiler ve Ders Yapısı
2	Yapay Zekâya Giriş: Temeller, Gelişim, Çalışma Prensibi ve Sınırlılıklar
3	Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamalarına Genel Bakış: Fırsatlar ve Alanlar
4	Matematik Eğitiminde Yapay Zekâ Uygulamaları: Örnek Araçlar ve Pedagojik Analiz
5	Derinlemesine İnceleme 1: Adaptif Öğrenme Sistemleri ve Matematik Öğretimi
6	Derinlemesine İnceleme 2: YZ ile Matematiksel Değerlendirme ve Geri Bildirim
7	Derinlemesine İnceleme 3: YZ ve Matematiksel İçerik Üretimi (LLM Kullanımı)
8	Genel tekrar, ders değerlendirmesi, ara sınav
9	Yapay Zekânın Eğitimde Kullanımının Etik, Gizlilik ve Erişilebilirlik Boyutları
10	Yapay Zekâ Çağında Öğretmen Rolü: Değişen Sorumluluklar ve Beceriler
11	YZ Destekli Öğrenme Ortamları Tasarımı ve Entegrasyon Stratejileri
12	Öğrenci Proje Sunumları I: YZ Destekli Matematik Eğitim Uygulaması Fikirleri
13	Öğrenci Proje Sunumları II: YZ Destekli Matematik Eğitim Uygulaması Fikirleri
14	Öğrenci Proje Sunumları III: YZ Destekli Matematik Eğitim Uygulaması Fikirleri
15	Yarıyıl Sonu Sınavı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Görgüt, R. Ç. (2024). Yapay Zeka ve Matematik Eğitimi. Eğitim & Bilim 2023-IV, 43.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım, tartışma, soru-yanıt, gözlem, grup çalışmaları, örnek olay inceleme.

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

Öğrencilerin değerlendirilmesi öğrenme çıktıları doğrultusunda ara sınav ve final sınavları ile ölçülmektedir.

Değerlendirme Kriteri

Öğrencilerin değerlendirilmesi, öğrenme çıktıları doğrultusunda ara sınav ve yarıyıl sonu sınavları ile ölçülmektedir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

yusuf.erkus@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Dönem başında ilan 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	2	26
Vize Sınavına Hazırlık	1	15	15
Final Sınavına Hazırlık	1	20	20
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			91

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

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

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI