| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Matematik Eğitiminde Yapay Zeka Uygulamaları | IMO3020 | 3 | 5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İlköğretim Matematik Eğitimi Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İlköğretim Matematik Eğitimi Lisans Programı |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Elif Bahadır |
| Dersi Veren(ler) | Elif Bahadır, Muhammet Şahal |
| Asistan(lar)ı | Şevval Gökcen |
| Dersin Amacı | Bu ders, öğrencilerin yapay zeka teknolojilerinin matematik eğitimindeki kullanımını kavramalarını ve bu teknolojilerin etkin bir şekilde nasıl entegre edilebileceğini keşfetmelerini hedefler. Öğrencilerin yapay zeka destekli matematik öğretim araçlarıyla etkileşime geçerek matematik becerilerini geliştirmeleri ve kavramları daha derinlemesine anlamaları sağlanır. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Bu ders, öğrencilerin yapay zeka teknolojilerinin matematik eğitimindeki kullanımını kavramalarını ve bu teknolojilerin etkin bir şekilde nasıl entegre edilebileceğini keşfetmelerini hedefler. Öğrencilerin yapay zeka destekli matematik öğretim araçlarıyla etkileşime geçerek matematik becerilerini geliştirmeleri ve kavramları daha derinlemesine anlamaları sağlanır. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Bu ders, aşağıdaki MEB Ölçme ve Değerlendirme Mesleki Beceri yeterlikleri ile doğrudan ilişkilidir. - Öğrenme ve öğretme sürecini zamanı etkin kullanarak, bireysel farklılıkları dikkate alarak, konuyu günlük yaşamla ilişkilendirerek etkili bir şekilde yürütür. Üst düzey düşünme becerilerin geliştirmeye yönelik etkinlikler tasarlar. Öğrencilerin öğrenme sürecine aktif katılımlarını sağlar. Öğretme ve öğrenme sürecinde uygun strateji, yöntem, ve teknikleri kullanır. Ölçme ve değerlendirmede sonuç ve süreç odaklı yöntemler kullanır. TYYÇ’deki Öğretmen Yetiştirme ve Eğitim Bilimleri Temel alanı Kuramsal ve Olgusal Bilgi altında yer alan , Öğrencilerin gelişim, öğrenme özellikleri ve güçlüklerinin bilgisine sahiptir. Alanıyla ilgili sorunları tanımlar, analiz eder, kanıtlara ve araştırmalara dayalı çözüm önerileri geliştirir. Konu alanına ve öğrencinin gereksinimlerine uygun materyal gelişti Öğretim Yöntem ve Teknikleri: Bu dersin öğretiminde anlatım, problem çözme-kurma, soru-cevap yöntem ve teknikleri uygulanmaktadır. Ölçme ve değerlendirme: Dersin ölçme ve değerlendirilmesinde, ara ve yılsonu sınavları ile birlikte dönem içindeki ödevler, ders içi etkinliklere katılım dikkate alınmaktadır. |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Yapay zeka teknolojilerinin matematik eğitimindeki potansiyelini değerlendirebilme yeteneği geliştirilir.
- Matematik öğretiminde yapay zeka algoritmalarını tanımlayabilme ve bu algoritmaları uygulayabilme becerisi kazanılır.
- Yapay zeka destekli öğrenme yönetim sistemlerini matematik öğretiminde kullanabilme yeteneği geliştirilir.
- Sanal/ artırılmış gerçeklik uygulamalarının matematik eğitimindeki rolünü değerlendirebilme becerisi kazanılır.
- Matematik eğitiminde yapay zeka uygulamalarının etik boyutlarını anlayabilme yeteneği geliştirilir.
- Matematik eğitimindeki mevcut yöntemlerin yanı sıra yapay zeka teknolojilerinin gelecekteki potansiyelini değerlendirebilme becerisi kazanılır.
- Öğrenme çıktılarını kritik bir şekilde değerlendirip matematik öğretiminde yapay zeka uygulamalarını geliştirebilme yeteneği geliştirilir.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | DÖÇ-6 | DÖÇ-7 | |
| PÇ-1 | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-2 | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-3 | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-4 | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-5 | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-6 | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-7 | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-8 | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-9 | - | - | - | - | - | - | - |
| PÇ-10 | - | - | - | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş: Yapay Zeka ve Eğitim | |
| 2 | Temel Yapay Zeka Kavramları ve Algoritmalar | |
| 3 | Makine Öğrenmesi ve Matematik Eğitimi | |
| 4 | Derin Öğrenme ve Matematik Öğretimi | |
| 5 | Yapay Zeka Destekli Öğrenme Yönetim Sistemleri | |
| 6 | Veri Madenciliği ve Matematik Öğretimi | |
| 7 | Matematiksel Modelleme ve Yapay Zeka | |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Sanal ve Artırılmış Gerçeklik Uygulamaları ve Matematik Eğitimi | |
| 10 | Oyunlaştırma ve Yapay Zeka | |
| 11 | Etik ve Yapay Zeka Uygulamaları | |
| 12 | Öğrenci İlerlemesinin İzlenmesi ve Değerlendirilmesi | |
| 13 | Öğretmen Yardımı ve Yapay Zeka | |
| 14 | Öğretmen Yardımı ve Yapay Zeka | |
| 15 | Matematik Öğretiminde Yapay Zeka Uygulamalarının Geleceği | |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | ||
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 30 |
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 4 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 2 | 10 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | 1 | 20 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | |||
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
