Dersi Veren Fakülte \ Bölüm
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi \ Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler
Kredi
AKTS
Ders Türü
Öğretim Dili
Bu dersin önkoşulu bulunmamaktadır.
Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Lisans Programı
Bu ders, sosyal bilimlerde akademik üretimi desteklemek amacıyla dijital araçlar ve yapay zeka uygulamalarının işlevsel kullanımına odaklanır. Öğrenciler Microsoft Word, Excel ve Powerpoint programlarıyla temel metin hazırlama, tablo ve veri düzenleme, sunum tasarlama ve görselleştirme becerilerini geliştirir. Ayrıca, geniş dil modelleri başta olmak üzere yapay zekanın akademik süreçlerindeki rolü ve etik sınırları tartışılır. Ders boyunca, abonelik tabanlı ve açık kaynaklı dijital kaynaklara erişim yöntemleri de ele alınır.
Ders Kitapları ve/veya Kaynaklar
1. Bilgisayar temelli araçlar ve yapay zeka uygulamaları konusunda Siyaset Bilimi ve
Uluslararası İlişkiler alanlarına yönelik temel dijital okuryazarlık kazanır.
2. MS Office ve genel olarak ofis uygulamalarının sosyal bilimlerdeki akademik üretim. veri düzenleme ve sunum süreçlerindeki kullanımını işlevsel bir biçimde öğrenir.
3. Büyük dil modelleri (LLM'ler) başta olmak üzere, Yapay Zeka sistemlerinin nasıl çalıştığına dair temel bir kavrayış geliştirir.
4. Sosyal bilimlerde metin üretimi, özetleme, düzetme. çeviri, analiz ve görselleştirme gibi
süreçlerde sıklıkla kullanılan yapay zeka araçlarının potansiyel kullanım alanlarını tanır.
5. Yapay zekanın "yardımcı araç" ve "ortak yazar" gibi farklı rollerde kullanımı ile intihal arasındaki sınırları tartışır ve akademik etik konusunda bilinç elde eder
6. Güncel yapay zeka teknolojilerinin toplumsal, kültürel ve etik etkilerini eleştirel biçimde değerlendirmeye yönelik çok disiplinli bir düşünme pratiği kazanır.
1. Hafta: Giriş
2. Hafta: Dijital Araçlara Erişim: 'Abonelikler' ve 'Açık Kaynak' arasında
3. Hafta: Microsoft Word I: Temel metin hazırlama yetkinlikleri
4. Hafta: Microsoft Word II: Akademik içeriğin sunumuna dair başlıca kurallar
5. Hafta: Microsoft Excel I: Tablo hazırlama ve veri toplama
6. Hafta: Microsoft Excel II: Fonksiyonlarla veri düzenleme ve görselleştirme
7. Hafta: Microsoft Excel III: Nicel analiz için veri toplamanın ve düzenlemenin önemi
8. Hafta: Microsoft PowerPoint I: Sunum tasarlama
9. Hafta: Microsoft PowerPoint II: Görselleştirme ve etkili sunum teknikleri
10. Hafta: Yapay Zekaya Giriş: Geniş Dil Modelleri ve onların işlevsel kullanımı
11. Hafta: Akademik Üretimi Destekleyici Yapay Zeka Uygulamaları
12. Hafta: Yapay Zeka Üzerine Etik Tartışmalar: "Yardımcı" mı? "Ortak yazar" ml? - 'Kullanıcı" mıyız?" ''Veri" miyiz?
Referans Değerlendime Ölçütleri
|
Program Çıktısı
*
|
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
|
Ders Çıktısı
|
|---|
| 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|