Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
EĞİTİMDE YAPAY ZEKA UYGULAMALARI	Üçüncü Düzey	EGB 536		1	7.00	7.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	DR. ÖĞR. ÜYESİ NAİME ELCAN KAYNAK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	DR. ÖĞR. ÜYESİ NAİME ELCAN KAYNAK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	Yok
Dersin Veriliş Şekli	Yüzyüze eğitim olarak dersler işlenir.
Dersin Amacı	Bu dersin amacı, lisansüstü öğrencilerin yapay zekâ teknolojilerinin eğitim alanındaki kuramsal temellerini, pedagojik kullanım alanlarını, etik boyutlarını ve uygulama örneklerini inceleyerek öğretim süreçlerinde yapay zekâyı bilinçli, eleştirel ve etkili biçimde kullanabilmelerini sağlamaktır.
Dersin Tanımı	Bu ders; yapay zekânın temel kavramları, eğitimde kullanım alanları, öğretim tasarımı, kişiselleştirilmiş öğrenme, yapay zekâ destekli ölçme-değerlendirme, akademik yazım ve araştırma süreçleri, yapay zekâ etiği, veri güvenliği ve öğretmen eğitiminde yapay zekâ entegrasyon modellerini kapsamaktadır.

Dersin İçeriği

1	Derse giriş, tanışma, ders içeriğinin tanıtılması
2	Eğitimde yapay zekâya giriş: Kavramlar, tarihsel gelişim, temel yaklaşımlar
3	UNESCO Yapay Zekâ Yeterlik Çerçevesi'' nin detaylı incelenmesi
4	Yapay zeka okuryazarlığı nedir ?
5	Yapay zeka okuryazarlık modelleri
6	AI destekli sunum hazırlama ( Gamma AI, GhatGPT)
7	AI destekli içerik oluşturma ( TeachShare, Madlen,)
8	AI destekli görsel oluşturma ( Quick draw, Mapify)
9	VİZE
10	AI destekli video içeriği hazırlama ( Edpuzzle, Quilbot AI)
11	AI destekli literatür tarama ( Consensus AI, Dimensions AI)
12	AI destekli akademik yazma ( Turbo AI, Jenni AI)
13	AI destekli ölçme-değerlendirme ( Mızou AI, MEBI)
14	Uygulamalı Proje Etkinlikleri
15	Uygulamalı Proje Etkinlikleri
16	Uygulamalı Proje Etkinlikleri
17	Final-değerlendirme
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Yapay zekânın temel kavramlarını açıklar.
2	Eğitimde yapay zekâ kullanım alanlarını analiz eder.
3	Yapay zekâ destekli öğretim materyalleri geliştirir.
4	AI tabanlı ölçme ve değerlendirme araçları tasarlar.
5	Akademik araştırmalarda yapay zekâ araçlarını kullanır.
6	AI tabanlı ölçme ve değerlendirme araçları tasarlar.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	14	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	3	42
Ödevler	10	3	30
Sunum / Seminer hazırlama	10	3	30
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	0	0	0
Ara sınavlar	1	3	3
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	12	12
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavı	1	3	3
Araştırma	1	15	15
Toplam iş yükü			177
AKTS			7.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	40
Kısa sınav	0	0
Ödev	1	60
Yarıyıl içi toplam		100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Gökçearslan, Ş& Durak, H.Y.(2024). Yapay Zeka Okuryazarlığı, Nobel Yayınları
Yardımcı Kaynaklar	Metin, m & Gül, K ( 2025)Kuramdan Uygulamaya Öğretmen Eğitiminde Yapay Zeka Araçları, Pegem Akademi

Ders İle İlgili Dosyalar