Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
ÇOK AMAÇLI KARAR VERMEDE İLERİ YÖNTEMLER	Üçüncü Düzey	ENM 603		1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Yok
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. ERCAN ŞENYİĞİT
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	Doç. Dr. Feyza GÜRBÜZ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	yok
Dersin Veriliş Şekli	Sözlü ders anlatımı ve uygulama ödevleri
Dersin Amacı	Bireysel ve grup karar verme teknikleri arasındaki farkları ortaya koymak Hangi durumda çok amaçlı karar verme yaklaşımlarının kullanılması gerektiğini öğrenmek Farklı çok amaçlı karar verme tekniklerini öğretmek, Tekniklerin zayıf yönleri, benzerlik ve farklılıklarınıirdelemek
Dersin Tanımı	Öğrencilere yaratıcı bir yaklaşımla çok amaçlı karar verme tekniklerini öğretmek. karar verme süreç ve tekniklerinin aşamalarını, içeriklerini, benzerlik ve farklılıklarını, ayrıntılı bir şekilde derinlemesine irdelemek. Teorik bilgilerin, literatürdeki uygulamalarını araştırarak teori ve pratiği birleştirmek

Dersin İçeriği

1	Çok amaçlı karar verme hakkında bilgilendirme
2	Lineer ve amaç programlama
3	Çok değişkenli amaç programlama
4	Model oluşturulması ve Amaç çeşitleri
5	Karar vermede grafik yöntemin kullanılması
6	Excel ve kantitatif yöntemler kullanarak çok amaçlı karar verme problemlerinin çözülmesi
7	İşletmelerdeki uygulama örnekleri
8	Analitik hiyerarşi geliştirilmesi
9	Optimal bölgenin AHP ile seçilmesi
10	Çok amaçlı proje yönetimi
11	Olasılıklı durumlarda çok amaçlı karar verme
12	Problem örnekleri ve çözümleri
13	Karar verme ağacının geliştirilmesi ve Excel uygulaması
14	Konuların genel özeti ve tekrarı
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Ellerindeki problemi irdeleyip, hangi durumda ne tür karar verme yaklaşımı uygulanması gerektiğini öğrenirler
2	Amaçların iyi bir şekilde yansıtacağını öğrenirler ve karşılaşılabilecek hileler konusunda bilgi sahibi olurlar
3	Amaçların açık bir şekilde belirtilmesi durumunda ellerindeki veri setini ve kriterleri ayıklayıp veri madenciliği ile gerekli veri setine ulaşmayı bilirler
4	Hangi yöntemin ne zaman kullanılacağını ve karşılaşılabilecek sorunları bilirler
5	Yöntemlerin gerçek hayatta uygulamaları hakkında bilgi sahibi olurlar
6	Araştırma çıktılarını evrensel düzeyde akademik toplulukla ve toplumla etkin bir biçimde paylaşma kabiliyeti kazanır.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Nitelikli bilim insanı olur
2	Biyokimya ve klinik biyokimyada temel kavram ve kuramları kullanabilecek bilgi birikimine sahip olur
3	Bilimsel bir çalışmayı planlayıp yürütebilme
4	Bilim, insan ve hayvan etiğine uygun davranışları benimseme
5	Spektrofotometrik çalışmaları yürütebilme
6	Elektroforez çalışmalarını yürütebilme
7	Atomik absorpsiyon çalışmalarını yürütebilme
8	Eğitim ve öğretim becerisine sahip olur
9	Sorgulayıcı, araştırıcı ve gözlemci niteliklere sahip olur
10	Araştırma sonuçlarını yayın haline getirmeyi öğrebilme
11	Karşılaşılan problemlere çözüm üretebilme
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	10	3	30
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	2	10	20
Ödevler	1	24	24
Sunum / Seminer hazırlama	1	1	1
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	24	24
Ara sınavlar	0	0	0
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	48	48
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	36	36
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			185
AKTS			7.50

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	Multi-criteria Decision Analysis: Methods and Software Alessio Ishizaka, Philippe Nemery
Yardımcı Kaynaklar	Multiple Criteria Decision Analysis: An Integrated Approach, Valerie Belton, Theodor Stewart

Ders İle İlgili Dosyalar