Akademik Veri Yönetim Sistemi
Bu dersin amacı, lisans düzeyindeki öğrencilere yapay zekâ teknolojilerini akademik araştırmalar, veri analizi ve proje yönetimi süreçlerinde etkin bir şekilde kullanma yeterliliği kazandırmaktır. Öğrencilerin, bilimsel çalışmalarda problem çözme, veri görselleştirme ve etkili sunum becerilerini yapay zekâ destekli araçlarla geliştirmeleri hedeflenmektedir. Ayrıca, ders kapsamında yapay zekâ uygulamalarının etik boyutları tartışılarak, öğrencilerin teknoloji kullanımında etik farkındalık kazanmaları sağlanacaktır.
Yapay zekânın tanımı, tarihçesi ve akademik alandaki rolü; yapay zekâ teknolojilerinin bilimsel araştırmalarda kullanımı; akademik yazım süreçlerinde yapay zekâ destekli araçların (ChatGPT, Gemini, Grammarly vb.) tanıtımı; veri bilimi kavramı ve temel veri analizi araçları (Excel, Python, Pandas, Numpy); veri görselleştirme teknikleri (Power BI, Canva); akademik proje yazımı, referans yönetim sistemleri (Zotero, EndNote); yapay zekâ ile sunum materyali tasarımı (Canva, Figma); etik ilkeler ve yapay zekânın toplumsal etkileri; proje yönetiminde yapay zekâ destekli uygulamalar (Trello, Asana); Jupyter Notebook ile veri analizi uygulamaları; proje geliştirme, sunum hazırlığı ve değerlendirme süreçleri.
Bu derste öğrenci merkezli ve uygulama temelli öğretim yöntemleri kullanılmaktadır. Ders, teorik anlatımların yanı sıra aktif öğrenme, proje tabanlı öğrenme, iş birliğine dayalı grup çalışmaları ve problem çözme temelli uygulamalarla yürütülmektedir. Öğrenciler, yapay zekâ destekli araçları birebir deneyimleyerek öğrenmekte; ders içi uygulamalar, vaka analizleri, dijital platformlar (MS Teams, Jupyter Notebook, Canva, Power BI vb.) üzerinden yürütülmektedir. Öğrenme süreci; sunumlar, tartışmalar, uygulamalı atölyeler ve proje geliştirme etkinlikleriyle desteklenmektedir.