Konu
Mühendislik e臒itiminde üretken yapay zeka destekli ö臒retim tasar谋m谋
Amaç
Üretken yapay zekâ araçlar谋, özellikle yüksekö臒retim ortamlar谋nda; ö臒renciler, ö臒retim elemanlar谋, akademik dan谋艧manlar ve yöneticiler taraf谋ndan e臒itsel süreçleri dönü艧türme potansiyeli aç谋s谋ndan h谋zla benimsenmi艧tir. ÜYZ uygulamalar谋; metin, görsel, video, ses, müzik ve yaz谋l谋m kodu gibi farkl谋 formatlarda içerik üretebilen sistemler ile bu sistemlerin birle艧ik formlar谋n谋 kapsamaktad谋r. Bu sistemler, veri setlerindeki yap谋sal kal谋plar谋 ve stilistik özellikleri tan谋y谋p taklit edebilmek amac谋yla, makine ö臒renmesi, do臒al dil i艧leme ve özellikle de derin ö臒renme gibi teknolojileri etkin biçimde kullanmaktad谋r (Baidoo-Anu & Ansah, 2023; Kaplan-Rakowski et al., 2023). Tüm bu geli艧meler, yüksekö臒retimde yaln谋zca mevcut ders içeriklerinin desteklenmesiyle yetinilmemesi gerekti臒ini, bunun ötesine geçilerek insan-yapay zekâ i艧 birli臒ine dayal谋 yeni ö臒renme modellerinin geli艧tirilmesinin elzem oldu臒unu göstermektedir. Ancak akademisyenlerin bu tür becerilere yeterince sahip olmamas谋, ö臒rencilerin bu teknolojileri verimli biçimde kullanmas谋n谋 engellemekte ve yüksekö臒retim kurumlar谋n谋n küresel ölçekte rekabet gücünü zay谋flatabilmektedir. Türkiye’de Strateji ve Bütçe Ba艧kanl谋臒谋’n谋n (2023) dijital teknolojilerin ve özellikle üretken yapay zekân谋n e臒itim alan谋nda yayg谋nla艧t谋r谋lmas谋n谋 stratejik bir hedef olarak belirlemesine kar艧谋n, ÜYZ’nin yüksekö臒retimdeki kullan谋m谋 henüz ba艧lang谋ç düzeyindedir ve akademisyenlerin bu araçlar谋 pedagojik ba臒lamda etkili biçimde kullanma yeterlikleri s谋n谋rl谋d谋r. Bu nedenle, akademisyenlerin ÜYZ’ye yönelik fark谋ndal谋klar谋n谋 art谋rmak, bu araçlar谋 derslerine etik ve etkili biçimde entegre etme becerilerini geli艧tirmek hem yüksekö臒retimin niteli臒ini yükseltmek hem de sistematik dönü艧ümü desteklemek için temel bir gereklilik olarak ortaya ç谋kmaktad谋r.
Projenin amac谋, mühendislik e臒itiminde lisanüstü e臒itim gören ara艧t谋rmac谋lar谋n ö臒renme ve ö臒retme süreçlerinde ÜYZ'nin kullan谋m谋na yönelik ÜYZ’nin entegre edildi臒i ö臒retim tasar谋mlar谋 olu艧turmakt谋r.
Kapsam
Üretken yapay zekâ (ÜYZ) teknolojilerinin, özellikle ChatGPT gibi büyük dil modelleri sayesinde h谋zla yayg谋nla艧mas谋 ile bu araçlar谋n mühendislik e臒itimine sistematik bir biçimde dâhil edilmesini önemli hale gelmi艧tir. Mühendislik alan谋nda görev yapan akademisyenlerin ÜYZ araçlar谋n谋 yaln谋zca teknik düzeyde anlamalar谋 yeterli de臒ildir, ayn谋 zamanda bu sistemleri pedagojik ba臒lamda etkili biçimde kullanabilmeleri için özel bilgi ve beceriler geli艧tirerek ürettikleri ç谋kt谋lar谋 yönlendirme yetkinli臒ine de sahip olmalar谋 gerekmektedir (UNESCO, 2023). Bu gereklilik, mühendislik programlar谋nda ö臒retim tasar谋m谋n谋n yeniden yap谋land谋r谋lmas谋n谋, yani teknolojiyi do臒rudan entegre eden stratejik bir dönü艧üm sürecini gündeme getirmektedir. Ö臒retim süreçlerinin ÜYZ ile desteklenmesi, mühendislik e臒itiminde yaln谋zca içerik de臒il, ayn谋 zamanda pedagojik yöntemlerin de dönü艧mesini sa臒layacakt谋r. Dolay谋s谋yla, ÜYZ’nin yüksekö臒retimdeki yükseli艧i, e臒itimcilerin bu teknolojilere eri艧imini sa臒laman谋n ötesinde, onlar谋n bu araçlar谋 e臒itim süreçlerine entegre edebilecek donan谋ma sahip olmalar谋n谋 da zorunlu k谋lmaktad谋r. Bu entegrasyon s谋ras谋nda, etik ve teknik s谋n谋rlamalar谋n fark谋nda olunmas谋 ve sistemlerin kontrollü biçimde test edilmesi büyük önem ta艧谋maktad谋r (Chiang et al., 2023; Johri et al., 2023).
Bu kapsamda mühendislik e臒itimine yönelik geli艧tirilecek üretken yapay zekâ destekli ö臒retim tasar谋mlar谋; yenilikçi, veri temelli ve uyarlanabilir yakla艧谋mlar谋n temellerini olu艧turacak, mühendislik e臒itiminin gelece臒ine yönelik çözüm önerileri sunacakt谋r. Literatürde, bu alana yönelik çe艧itli katk谋 ve öneriler yer almaktad谋r (Ilieva et al., 2023; UNESCO, 2024; Crompton & Burke, 2023; Lee & Moore, 2024). Bu öneriler do臒rultusunda ÜYZ teknolojilerinin a艧a臒谋daki alanlarda katk谋 sunabilece臒i öne ç谋kmaktad谋r:
· Farkl谋 disiplinler özelinde ÜYZ destekli ders tasar谋mlar谋n谋n olu艧turulmas谋 ve ö臒renme hedeflerinin belirlenmesi,
· Etkili ö臒retim yakla艧谋mlar谋n谋n, yöntemlerinin ve tekniklerinin seçilmesi,
· Zengin ve çoklu ortam içeren ö臒retim materyallerinin geli艧tirilmesi,
· Ö臒renci kat谋l谋m谋n谋n izlenmesi ve ö臒retim sürecinin de臒erlendirilmesi,
· Ö臒renci performans谋n谋n ölçülmesi ve de臒erlendirme süreçlerinin optimize edilmesi.
Bu görevlerin ÜYZ ile desteklenmesi, e臒itimcilerin ö臒retimin daha kritik bile艧enlerine odaklanmalar谋n谋 mümkün k谋lacakt谋r. Ancak bu noktada, insan denetimi ile üretken yapay zekâ deste臒inin hangi düzeyde olaca臒谋, e臒itimcilerin rollerini nas谋l sürdürecekleri gibi sorular gündeme gelmektedir. 贰臒颈迟颈肠颈濒别谤in kendi pedagojik kararlar谋n谋 koruyarak, ÜYZ sistemlerinden gelen önerileri anlamland谋rabilmeleri, etik ilkelere ba臒l谋 ve sorumlu bir kullan谋m geli艧tirmeleri, ayn谋 zamanda üretken yapay zekâ okuryazar谋 olmalar谋 bu ba臒lamda büyük önem ta艧谋maktad谋r (Felix & Webb, 2024). Bununla birlikte, yüksekö臒retim düzeyinde ÜYZ’ye ili艧kin kullan谋m politikalar谋 henüz istikrarl谋 bir yap谋ya kavu艧mam谋艧t谋r. Bu durum, farkl谋 disiplinlerde ö臒retim süreçlerinde çe艧itlendirilmi艧 çal谋艧malar yap谋lmas谋 gerekti臒ini ortaya koymaktad谋r. Bu ba臒lamda yürütülecek etkinlikte, ö臒retim tasar谋m谋 temelli bir yakla艧谋m ile üretken yapay zekân谋n mühendislik alan谋ndaki derslere nas谋l entegre edilebilece臒ini ortaya koyan özgün bir etkinlik niteli臒i ta艧谋yacakt谋r.
Etkinlik sürecinde, yüz yüze e臒itim modeli esas al谋narak ara艧t谋rmac谋lara ÜYZ e臒itimleri sunulacak, atölye çal谋艧malar谋 ile disipline özgü ÜYZ destekli ö臒retim tasar谋mlar谋 senaryolar谋 geli艧tireceklerdir.
Koordinatör
Ö臒r. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ Karadeniz Teknik Üniversitesi Ö臒retme ve Ö臒renme Merkezi
Düzenleme Kurulu
Prof. Dr. Ali TEM陌Z Karadeniz Teknik Üniversitesi, Orman Endüstri Mühendisli臒i
Prof. Dr. Yüksel GÖKTA艦 Atatürk Üniversitesi, Yaz谋l谋m Mühendisli臒i
Prof. Dr. Özcan ÖZYURT Karadeniz Teknik Üniversitesi, Yaz谋l谋m Geli艧tirme
Prof. Dr. Faik Özgür Karata艧 Trabzon Üniversitesi, Fen ve Matematik E臒itimi
Doç. Dr. Selen AYAS Karadeniz Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisli臒i
Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ Trabzon Üniversitesi, Yönetim Bili艧im Sistemleri
Ö臒r. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ Karadeniz Teknik Üniversitesi, Ö臒retme ve Ö臒renme Merkezi
贰臒颈迟颈肠颈濒别谤
Prof. Dr. Yüksel GÖKTA艦 Atatürk Üniversitesi, Yaz谋l谋m Mühendisli臒i
Prof. Dr. Faik Özgür Karata艧 Trabzon Üniversitesi, Fen ve Matematik E臒itimi
Prof. Dr. Özcan ÖZYURT Karadeniz Teknik Üniversitesi, Yaz谋l谋m Geli艧tirme
Doç. Dr. Selen AYAS Karadeniz Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisli臒i
Doç. Dr. Gökhan AKÇAPINAR Hacettepe Üniversitesi, Bilgisayar ve Ö臒retim Teknolojileri E臒itimi
Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ Trabzon Üniversitesi, Yönetim Bili艧im Sistemleri
Doç Dr. 陌lknur RE陌SO臑LU Recep Tayyip Erdo臒an Üniversitesi, Bilgisayar ve Ö臒retim Teknolojileri E臒itimi
Ö臒r. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ Karadeniz Teknik Üniversitesi, Ö臒retme ve Ö臒renme Merkezi
Yard谋mc谋 Personel
Ö臒r. Gör. Dr. Yasemin GÜNER KTÜ Ö臒retme ve Ö臒renme Merkezi
Ö臒r. Gör Dr. Elif K谋l谋ç GÜNER KTÜ T谋p Fakültesi
Ba艧vuru Ko艧ullar谋
Bu bilimsel e臒itim etkinli臒i, mühendislik e臒itimi alan谋nda lisansüstü düzeyde (yüksek lisans veya doktora) e臒itimine devam eden ara艧t谋rmac谋lara yöneliktir. Etkinli臒e ba艧vuracak adaylar谋n a艧a臒谋daki ko艧ullar谋 sa臒lamas谋 beklenmektedir:
Ba艧vuru Ko艧ullar谋:
碍补迟谋濒谋尘c谋 Seçim Süreci:
碍补迟谋濒谋尘c谋 seçiminde;
碍补迟谋濒谋尘c谋 Say谋s谋:
Etkinlik, birebir etkile艧imi ve uygulamal谋 oturumlar谋n verimlili臒ini art谋rmak amac谋yla 20 kat谋l谋mc谋 ile s谋n谋rl谋 olacakt谋r.
碍补迟谋濒谋尘
Bu a艧amada 20 asil ve 10 yedek kat谋l谋mc谋 listesi olu艧turulacakt谋r. Asil adaylardan birinin kat谋lmamas谋 durumunda birinci yede臒e kat谋l谋m imkân谋 sa臒lanacakt谋r.
Etkinlik Tarihi
18 - 20 Mart 2026
Etkinlik Program谋
4.1. Etkinlik Program谋 ve Bütçesi
|
SAAT/GÜN |
1. GÜN |
SAAT/GÜN |
2. GÜN |
SAAT/GÜN |
3. GÜN |
|
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: Tan谋艧ma ve Aç谋l谋艧 |
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: Üretken Yapay Zekâ Destekli Senaryo Geli艧tirme |
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: Üretken Yapay Zekâ ile Yarat谋c谋 Problem Çözme |
|
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Ö臒r. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ |
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Prof. Dr. Özcan ÖZYURT |
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Prof. Dr. Özcan ÖZYURT |
|||
|
DERS KONUSU: 碍补迟谋濒谋尘c谋larla Tan谋艧ma, Bilgilendirme ve E臒itimcilerin Tan谋t谋m谋 |
DERS KONUSU: Mühendislik e臒itimi ba臒lam谋nda ö臒retim tasar谋m谋 süreçlerine yönelik, üretken yapay zekâ araçlar谋 kullan谋larak ö臒retim senaryolar谋n谋n geli艧tirilmesi. |
DERS KONUSU: Üretken yapay zekâ araçlar谋n谋n mühendislik ba臒lam谋nda yarat谋c谋 problem çözme süreçlerine entegrasyonu ve bu süreçlerin ö臒retim tasar谋m谋yla ili艧kilendirilmesi, ChatGPT, Gemini, Claude gibi üretken yapay zekâ modelleriyle problem analizi yapma |
|||
|
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Aç谋l谋艧谋n yap谋lmas谋, hedefler ve etkinlikler hakk谋nda bilgi, kat谋l谋mc谋larla tan谋艧ma ve e臒itmenlerin tan谋t谋m谋 |
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Ö臒retim sürecinin temel bile艧enlerinden biri olan senaryo geli艧tirme çal谋艧malar谋n谋 ÜYZ deste臒iyle ele alma, mühendislik derslerine özgü ö臒retim senaryolar谋n谋 olu艧tururken ÜYZ teknolojilerinden nas谋l yararlanabilecekleri teorik ve uygulamal谋 olarak gösterme, senaryo geli艧tirme sürecinde ö臒renme hedefleri, ö臒retim stratejileri ve de臒erlendirme yöntemlerinin entegrasyonu |
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: ÜYZ araçlar谋 ile senaryo tabanl谋 problem çözme etkinlikleri, Mühendislikte “design thinking” süreçlerinin ÜYZ ile desteklenmesi |
|||
|
10:00 - 11:30 |
DERS ADI: Mühendislik E臒itiminde Dönü艧üm |
10:00 - 11:30 |
DERS ADI: Üretken yapay zekâ ve Padagoji |
10:00 - 11:30 |
DERS ADI: Üretken Yapay Zekâ ile Ö臒renci Merkezli Ö臒retim Tasar谋mlar谋 |
|
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Prof. Dr. Faik Özgür KARATA艦 |
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Prof. Dr. Yüksel GÖKTA艦 |
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Doç. Dr. Gökhan AKÇAPINAR |
|||
|
DERS KONUSU: Mühendislikte ö臒renmenin do臒as谋 ve tasar谋m temelli ö臒retim |
DERS KONUSU: Mühendislik e臒itiminde üretken yapay zekâ kullan谋m谋 ve padagojik yakla艧谋mlar, ö臒rencilerin yarat谋c谋l谋臒谋n谋 art谋ran ÜYZ araçlar谋n谋n pedagojik rolü |
DERS KONUSU: Ö臒renci merkezli ö臒retim tasar谋mlar谋 ve geri bildirim mekanizmalar谋 |
|||
|
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Disipline özgü ö臒renme hedefleri, Tasar谋m temelli ö臒renmenin kuramsal temelleri ve mühendislik e臒itimiyle ili艧kisi, mühendislikte ö臒renmenin do臒as谋 ve alan谋n kendine özgü bili艧sel gereksinimleri, Üretken yapay zekân谋n, bu dönü艧üm süreçlerindeki potansiyel rolü ve katk谋s谋 üzerine kavramsal tart谋艧malar |
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Mühendislik e臒itiminde üretken yapay zekan谋n kullan谋m谋na yönelik pedagojik yakla艧谋mlar, yenilikçi ö臒renme ortamlar谋 geli艧tirme, ders izlencesi haz谋rlama. |
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Ö臒renci merkezli ö臒retim tasar谋m谋n谋n kuramsal temelleri (yap谋land谋rmac谋l谋k, öz düzenleme, aktif ö臒renme), ÜYZ’nin bireyselle艧tirilmi艧 ö臒renme deneyimlerinin olu艧turulmas谋ndaki i艧levi, geri bildirim türleri (anl谋k, özelle艧tirilmi艧, etkile艧imli) ve ÜYZ ile dinamik geri bildirim üretimi, ö臒renme analitikleri ve ÜYZ tabanl谋 sistemlerle ö臒renci ihtiyaçlar谋n谋n izlenmesi ve analiz edilmesi |
|||
|
11:45 -13:15 |
DERS ADI: Üretken Yapay Zekan谋n Mühendislik E臒itimde Kullan谋m谋 ve Etik Çerçeve |
11:45 -13:15 |
DERS ADI: Ö臒retim Tasar谋m谋 ve ÜYZ |
11:45 -13:15 |
DERS ADI: Üretken Yapay Zekâ Destekli Ölçme ve De臒erlendirme |
|
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Doç. Dr. Selen AYAS |
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Doç. Dr. 陌lknur RE陌SO臑LU |
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ |
|||
|
DERS KONUSU: Mühendislik e臒itiminde yapay zeka uygulamalar谋, üretken yapay zekan谋n kullan谋m谋 ve uygulama örnekleri |
DERS KONUSU: ÜYZ’nin kullan谋laca臒谋 Ö臒retim Tasar谋m谋 Süreçleri |
DERS KONUSU: ÜYZ araçlar谋n谋n ölçme ve de臒erlendirme süreçlerine entegrasyonu, soru üretimi, rubrik geli艧tirme, akademik etik boyutlar谋. |
|||
|
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Mühendislik e臒itimi ba臒lam谋nda yapay zekâ uygulamalar谋n谋n geli艧imi ve güncel örnekler, Üretken yapay zekâ araçlar谋n谋n (ör. ChatGPT, Copilot, Gemini) mühendislik derslerinde kullan谋m谋, Üretken yapay zekâ sistemlerinin e臒itimdeki rolü: yard谋mc谋 araç m谋, karar verici sistem mi?, 碍补迟谋濒谋尘c谋larla birlikte ÜYZ destekli mühendislik uygulamalar谋n谋n etik de臒erlendirmesine yönelik örnek vaka analizi, prompt mühendisli臒i |
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Ö臒retim tasar谋m sürecinin a艧amalar谋 (analiz, tasar谋m, geli艧tirme, uygulama, de臒erlendirme), ö臒retim tasar谋m谋 modelleri ba臒lam谋nda üretken yapay zekâ araçlar谋n谋n i艧levi (ADDIE, TPACK vb.), ö臒retim tasar谋m谋nda ÜYZ entegrasyonu, |
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Ölçme ve de臒erlendirme türleri: bili艧sel, performansa dayal谋, otantik ve formatif de臒erlendirme, ÜYZ ile çoktan seçmeli test, aç谋k uçlu soru ve vaka tabanl谋 senaryo üretimi, ChatGPT, Gemini ve benzeri araçlarla rubrik ve de臒erlendirme kriteri olu艧turma, Akademik dürüstlük, yapay zekâ destekli kopya tespiti, intihal ve özgünlük sorunlar谋 |
|||
|
13:15-14:00 Ö臒le Aras谋 |
|||||
|
14:00 -15:30 |
DERS ADI: Yapay Zekâ Destekli Yenilikçi Ö臒retim Yakla艧谋mlar谋 |
14:00 -15:30 |
DERS ADI: Ö臒retim Tasar谋m谋 Sürecinde Kullan谋labilecek Üretken Yapay Zekâ Araçlar谋 |
14:00 -15:30 |
DERS ADI: Atölye Çal谋艧mas谋- III |
|
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Ö臒r. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ |
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Ö臒r. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ |
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Prof. Dr. Özcan ÖZYURT, Doç. Dr. Gökhan AKÇAPINAR, Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ |
|||
|
DERS KONUSU: Ö臒retim tasar谋m谋nda üratken yapay zekan谋n entegrasyonu için kuramsal çerçeve |
DERS KONUSU: ÜYZ Araçlar谋n谋n Materyal ve Etkinlik Geli艧tirme Süreçlerinde I艧levsel Kullan谋m谋 |
DERS KONUSU: Üretken Yapay Zekâ Destekli Ö臒retim Tasar谋mlar谋n谋n Geli艧tirilmesi |
|||
|
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Yeterlikler çerçevesi, Yüksekö臒retimde ÜYZ kullan谋m谋na dair ulusal ve uluslararas谋 etik ilkeler ve politika çerçeveleri (YÖK, UNESCO, OECD, vb.), ö臒renme yakla艧谋mlar谋, yöntem ve teknikler, yenilikçi ö臒retim tasar谋mlar谋 |
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Ö臒reti m tasar谋m谋nda kullan谋lacak ÜYZ araçlar谋n谋n tan谋t谋m谋 ve içerik tasar谋m谋 için bu araçlar谋n kullan谋m谋, ChatGPT, Bing Copilot, Gemini, Perplexity, DALL·E, Canva AI gibi araçlar谋n tan谋t谋m谋 ve s谋n谋f içi uygulama senaryolar谋 |
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Mühendislik Dersi için Yapay Zekâ Destekli ö臒retim tasar谋m谋 senaryosu geli艧tirme sürecinde ö臒renme yöntem ve tekniklerin seçilmesi, de臒erlendirme yakla艧谋mlar谋n谋n belirlenmesi ve geli艧tirme sürecinin tamamlanmas谋 |
|||
|
15:45 -17:15 |
DERS ADI: Atölye Çal谋艧mas谋- I |
15:45 -17:15 |
DERS ADI: Atölye Çal谋艧mas谋- II |
15:45 -17:15 |
DERS ADI: Ö臒retim Tasar谋m谋 Sunumlar谋 |
|
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Ö臒r. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ, Prof. Dr. Faik Özgür KARATA艦, Doç. Dr. Selen AYAS |
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Prof. Dr. Yüksel GÖKTA艦, Prof. Dr. Özcan ÖZYURT, Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ, Doç. Dr. 陌lknur RE陌SO臑LU, Doç. Dr. Memnüne KOKOÇ, |
DERS VERECEK Ö臑RET陌M ÜYES陌: Prof. Dr. Özcan ÖZYURT, Doç. Dr. Gökhan AKÇAPINAR, Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ, Doç. Dr. Selen AYAS, Ö臒r. Gör. Dr. Memnüne KOKOÇ |
|||
|
DERS KONUSU: Gruplar谋n ö臒retim tasar谋m谋 için konu, hedef kitle, ö臒renme hedefleri, ö臒retim stratejisi, yöntem ve teknik belirlemesi ve üretken yapay zeka ile ili艧kilendirilmesi |
DERS KONUSU: ÜYZ araçlar谋 ile 陌çerik Tasar谋m谋, 陌çeriklerin Olu艧turulmas谋 |
DERS KONUSU: Gruplar谋n ö臒retim tasar谋mlar谋n谋 sunmas谋 ve de臒erlendirme |
|||
|
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Bu uygulama odakl谋 atölye çal谋艧mas谋nda kat谋l谋mc谋lar küçük gruplar hâlinde çal谋艧arak, üretken yapay zekâ (ÜYZ) destekli ö臒retim tasar谋mlar谋 geli艧tirmeye yönelik ilk ad谋mlar谋 atma, mühendislik e臒itimi ba臒lam谋nda ders planlamas谋n谋n temel bile艧enlerini belirleyerek, bu bile艧enleri ÜYZ araçlar谋yla nas谋l entegre edebileceklerine dair fark谋ndal谋k ve uygulama becerisi kazand谋rma |
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Üretken yapay zekâ araçlar谋yla (ör. ChatGPT, Gemini, Bing Copilot, Canva AI) içerik üretim süreci, belirlenen ö臒retim hedeflerine uygun içerik (ör. ders metni, soru seti, vaka çal谋艧mas谋, infografik) tasar谋m谋, disipline özgü içerik ihtiyaçlar谋n谋n belirlenmesi ve bu ihtiyaçlara uygun araç-amaç e艧le艧tirmesi, kat谋l谋mc谋 gruplar谋n谋n senaryo, ö臒renme materyali ya da etkinlik tasar谋m谋 üretmesi |
DETAYLI DERS 陌ÇER陌臑陌: Her grubun haz谋rlad谋臒谋 ö臒retim tasar谋m谋 ürününü (ders plan谋, içerik örne臒i, de臒erlendirme etkinli臒i vb.) 10-15 dakikal谋k sunumla payla艧mas谋, Sunumlar谋n pedagojik yap谋, ö臒renme hedefi uyumu, yöntem-teknik seçimi, ÜYZ entegrasyonu ve etik duyarl谋l谋k aç谋s谋ndan de臒erlendirilmesi, Sunum sonras谋 jüri üyelerinin yap谋land谋r谋lm谋艧 de臒erlendirme formuna göre geri bildirim vermesi |
|||
|
Toplam Ders Say谋s谋=9 |
Toplam Ders Say谋s谋=9 |
Toplam Ders Say谋s谋=9 |
|||
Etkinlik Yeri ve Konaklama
Etkinlik Yeri
Etkinli臒inin teorik e臒itimi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisli臒inde gerçekle艧tirilecektir. Buras谋 ö臒len yemeklerinin organize edilece臒i Koru Otel’e 10 dakikal谋k mesafededir. Teorik dersler 50 ki艧ilik seminer salonunda, atölye çal谋艧malar谋 40 ki艧ilik teknik yap谋l谋 (bilgisayar, projeksiyon cihaz谋) bilgisayar laboratuvar谋nda gerçekle艧tirilecektir.
Konaklama
Tüm kat谋l谋mc谋lar谋n ia艧e ile Trabzon d谋艧谋ndan gelen kat谋l谋mc谋lar谋n konaklama hizmetleri, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Turizm E臒itim ve Uygulama Merkezi 陌ktisadi 陌艧letmesi Karadeniz Teknik Üniversitesi, Turizm E臒itim ve Uygulama Merkezi 陌ktisadi 陌艧letmesi Koru Otel bünyesinde sa臒lanacakt谋r. KTÜ Koru Otel; KTÜ merkez kampüsü içerisinde olup havaliman谋 ve otobüs terminaline 5 dakika uzakl谋ktad谋r. Bünyesinde 10 Junior süit, 4 aile süiti,13 double (french), 12 adet triple,70 standart (single) oda ve 1 engelli odas谋 olmak üzere 110 adet oda mevcuttur ve 245 ki艧iye konaklama hizmeti sunabilmektedir. Bunun yan谋nda 120 ki艧ilik ana restoran, 100 ki艧ilik kafeterya ve 35 ki艧ilik 2 adet seminer salonu mevcuttur. Ayr谋ca havaliman谋 ve otobüs terminaline 5 dakika uzakl谋ktad谋r. Odalarda klima, LCD televizyon, telefon, elektronik kasa, internet, mini bar, çay, kahve set up hizmeti mevcuttur. Merkezi 谋s谋nma sistemi ile 24 saat s谋cak su bulunmaktad谋r.
08 A臒ustos 2025
