Bilgisayar Programcılığı
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Ticaret ve Sanayi Meslek Yüksekokulu
Bilgisayar Programcılığı Programı
Ders Bolognaları
Ticaret ve Sanayi Meslek Yüksekokulu
Bilgisayar Programcılığı Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 03841202 | Bilişimde Güncel Teknolojiler | 2025 | Bahar | 4 | 2+2+0 | 5 | 5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Önlisans (TYYÇ: 5. Düzey / QF-EHEA: Kısa Düzey / EQF-LLL: 5. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | 1. Teorik Anlatım: Konular ders kapsamında teorik olarak anlatılır. Öğrenciler programlamanın temel kavramlarını ve algoritmaların mantığını kavrayabilmeleri için konu anlatımları dinler. 2. Uygulamalı Çalışmalar: Öğrenciler, teorik olarak anlatılan konuların uygulamasını yapmak için ders eğitmeni mentorlüğünde çeşitli örneklerle çalışmalar gerçekleştirir. Kazanımlar elde edilmeye çalışılır. 3. Adım Adım Çözümleme: Karşılaşılan problemler adım adım çözülerek her adımın nasıl işlediği açıklanır. Bu yöntemle öğrencilerin konulara daha hakim olması sağlanır. 4.Gerçek Hayat Örnekleri: Konuların daha iyi anlaşılması için gerçek hayattan örnekler ve problem senaryoları sunulur. Böylece öğrenciler öğrendiklerini pratikte nasıl kullanacağını görür. 5. Laboratuvar Föyleri ve Quizler: Haftalık laboratuvar föyleri ve sınav öncesi quizler ile öğrencilerin ilerlemesi değerlendirilir, konuların anlaşılıp anlaşılmadığı takip edilir. |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | Dersin herhangi bir ön koşulu bulunmamaktadır. Tüm öğrencilere temel seviyeden başlanarak eğitim verilmektedir. |
| Dersin Koordinatörü | - |
| Dersi Veren(ler) | Öğr.Gör. Uğur POLAT |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı
| Adı Soyadı | Oda No. | E-Posta Adresi | Dahili | Görüşme Saatleri |
|---|---|---|---|---|
| Öğr.Gör. Uğur POLAT | C-129 | [email protected] | 7860 | Perşembe 14.00-16.00 |
Dersin İçeriği
Dijital Dönüşüm kavramı, Endüstri 4.0 ve Endüstri 5.0 felsefesi; Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi temel kavramları ve Üretken Yapay Zeka (Generative AI) modelleri; Bulut Bilişim (Cloud Computing) mimarileri ve Sınır Bilişim (Edge Computing); Açık kaynak ve kapalı kaynak yazılım ekosistemleri; Büyük Veri (Big Data) analitiği, KVKK/GDPR kapsamında veri mahremiyeti ve güvenliği; Siber güvenlik temel ilkeleri, saldırı ve savunma stratejileri; Blokzincir (Blockchain) teknolojisi, akıllı sözleşmeler ve kripto varlıklar; Nesnelerin İnterneti (IoT), sensör ağları ve Akıllı Şehir uygulamaları; 5G, 6G ve yeni nesil iletişim altyapıları; Metaverse, Artırılmış Gerçeklik (AR) ve Sanal Gerçeklik (VR) teknolojileri; Yeşil Bilişim (Green IT), sürdürülebilirlik ve karbon ayak izi; Geleceğin çalışma modelleri, uzaktan çalışma ekosistemleri ve dijital göçebelik; Bilişim teknolojilerinde etik vizyon, yasal düzenlemeler ve geleceğin teknoloji trendleri.
Dersin Amacı
Bu dersin amacı; öğrencilere bilişim sektöründe öne çıkan yenilikçi teknolojileri, dijital dönüşüm süreçlerini ve modern bilişim ekosistemini bütüncül bir perspektifle kavratmaktır. Ders kapsamında; Dijital Dönüşüm (Endüstri 4.0/5.0), Yapay Zeka ve Üretken Modeller (Generative AI), Bulut ve Edge Bilişim, Büyük Veri ve Veri Mahremiyeti, Siber Güvenlik, Blokzincir, Nesnelerin İnterneti (IoT), Yeni Nesil İletişim Teknolojileri (5G/6G), Metaverse/AR/VR, Yeşil Bilişim (Green IT) ve Geleceğin Çalışma Modelleri gibi teknolojilerin temel ilkeleri, kullanım alanları, etki analizleri ve etik boyutları incelenerek öğrencilerin teknolojik gelişmeleri takip etme, değerlendirme ve mesleki vizyon geliştirme yetkinliklerinin kazandırılması hedeflenmektedir.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | X |
| Destek Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | X |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Yeterlilikleri | Düzey |
|---|---|---|
| P4 | Mesleği ile ilgili bilişim teknolojilerini (yazılım, program, animasyon vb.) etkin kullanır. | 5 |
| P1 | Mesleği ile ilgili temel, güncel ve uygulamalı bilgilere sahip olur. | 5 |
| P2 | İş sağlığı ve güvenliği, çevre bilinci ve kalite süreçleri hakkında bilgi sahibi olur. | 3 |
| P3 | Mesleği için güncel gelişmeleri ve uygulamaları takip eder, etkin şekilde kullanır. | 5 |
| P5 | Mesleki problemleri ve konuları bağımsız olarak analitik ve eleştirel bir yaklaşımla değerlendirme ve çözüm önerisini sunabilme becerisine sahiptir. | 4 |
| P6 | Bilgi ve beceriler düzeyinde düşüncelerini yazılı ve sözlü iletişim yolu ile etkin biçimde sunabilir, anlaşılır biçimde ifade eder. | 3 |
| P9 | Alanı ile ilgili verilerin toplanması, uygulanması ve sonuçlarının duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere sahiptir. | 3 |
| P11 | Algoritma ve veri yapılarını oluşturur ve matematiksel hesapları yapar. | 4 |
| P14 | Yazılımları test eder ve hataları giderir. | 5 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Algoritma geliştirmeyi bilir ve algoritmaya uygun veri yapısı oluşturur. | P.4.1 | 1,7 |
| Ö2 | Yapay zeka modellerini ve yöntemlerini kullanabilme | P.4.4 | 1,7 |
| Ö3 | Güncel yazılım dilleri hakkında bilgi sahibi olur. | P.4.5 | 1,7 |
| Ö4 | Bilgisayar temel elemanlarını bilir. | P.1.1 | 1 |
| Ö5 | İnternet kullanımını ve araştırma yapmayı bilir. | P.1.2 | 1 |
| Ö6 | Mesleği ile ilgili temel matematiksel çözümlemeleri yapabilir. | P.1.3 | 1 |
| Ö7 | Bilgisayar ve Güvenliği hakkında bilgi sahibidir. | P.1.4 | 1 |
| Ö8 | Çevre koruma ve sürdürülebilirlik prensiplerini değerlendirir | P.2.2 | 1 |
| Ö9 | Veri analizi ile ilgili güncel teknikleri bilir. | P.3.1 | 1 |
| Ö10 | Güncel yazılım geliştirme platformlarını bilmeli ve kullanır. | P.3.2 | 1 |
| Ö11 | Karmaşık problemleri analiz eder ve çözüm stratejileri geliştirir | P.3.4 | 1 |
| Ö12 | Temel analiz bilgilerine sahip olur. | P.3.5 | 1 |
| Ö13 | Yazılımları test eder ve hataları giderir. | P.5.1 | 1 |
| Ö14 | Sorunların tespiti için analitik etkin araştırma ve çözüm tekniklerini bilir. | P.5.2 | 1 |
| Ö15 | Alternatif çözüm yollarını değerlendirir ve en uygun olanını seçer | P.5.3 | 1 |
| Ö16 | Eleştirel düşünme becerilerini kullanarak bilgisayar bilimiyle ilgili konuları ve algoritmaları değerlendirir | P.5.4 | 1 |
| Ö17 | Toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri göz önünde bulundurarak kararlar alır. | P.9.1 | 1 |
| Ö18 | Veri toplama ve analizinde etik standartları takip eder | P.9.2 | 1 |
| Ö19 | Güncel Bilişim Teknolojileri platformlarını bilir ve kullanır. | P.11.2 | 1,7 |
| Ö20 | Güncel programlama dilleri hakkında bilgi sahibidir. | P.11.3 | 1 |
| Ö21 | Yapay Zeka, Görüntü İşleme, Makine Öğrenmesi gibi güncel teknoloji konuları hakkında bilgi sahibidir. | P.11.6 | 1,7 |
| Ö22 | Gömülü sistemler ve temel elektronik alanlarında bilgi sahibidir. | P.11.8 | 1 |
| ** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7 | |||
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Dijital Dönüşüm ve Endüstri 4.0 / 5.0 |
| 2 | Yapay Zeka ve Üretken Modeller (Generative AI) |
| 3 | Bulut Bilişim (Cloud Computing) ve Edge Computing |
| 4 | Açık Kaynak vs. Kapalı Kaynak Yazılımlar |
| 5 | Büyük Veri (Big Data) ve Veri Mahremiyeti |
| 6 | Siber Güvenlik: Saldırı ve Savunma |
| 7 | Sınav Öncesi Quiz |
| 8 | Vize Sınavı |
| 9 | Blokzincir (Blockchain) ve Kripto Varlıklar |
| 10 | Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Akıllı Şehirler |
| 11 | 5G, 6G ve İletişim Teknolojileri |
| 12 | Metaverse, AR (Artırılmış Gerçeklik) ve VR (Sanal Gerçeklik) |
| 13 | Yeşil Bilişim (Green IT) ve Sürdürülebilirlik |
| 14 | Genel Değerlendirme ve Etik Vizyon |
| 15 | Sınav Öncesi Quiz, Genel Tekrar ve Konu Değerlendirmesi |
| 16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Stuart Russell ve Peter Norvig, "Artificial Intelligence: A Modern Approach" |
| Thomas Erl, Ricardo Puttini, Zaigham Mahmood, "Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture" |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | 1 | 20 (%) |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Seminer | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | 2 | 10 (%) |
| Dinleme | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 30 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 40 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 4 | 56 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav | 1 | 8 | 8 |
| Kısa Sınav | 2 | 5 | 10 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 14 | 1 | 14 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 1 | 6 | 6 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 14 | 14 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 150 | ||
| Toplam Yük / 30 | 5 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P1 | P2 | P3 | P4 | P5 | P9 | P11 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ö1 | Bilgisayar temel elemanlarını bilir. | 4 | - | - | - | - | - | - |
| Ö2 | İnternet kullanımını ve araştırma yapmayı bilir. | 4 | - | 3 | - | - | - | - |
| Ö3 | Mesleği ile ilgili temel matematiksel çözümlemeleri yapabilir. | 4 | - | - | - | 3 | - | - |
| Ö4 | Bilgisayar ve Güvenliği hakkında bilgi sahibidir. | 4 | - | - | - | - | - | - |
| Ö5 | Çevre koruma ve sürdürülebilirlik prensiplerini değerlendirir | - | 5 | - | - | - | - | - |
| Ö6 | Veri analizi ile ilgili güncel teknikleri bilir. | - | - | 4 | - | - | - | - |
| Ö7 | Güncel yazılım geliştirme platformlarını bilmeli ve kullanır. | - | - | 5 | - | - | - | - |
| Ö8 | Karmaşık problemleri analiz eder ve çözüm stratejileri geliştirir | - | - | - | - | 4 | - | - |
| Ö9 | Temel analiz bilgilerine sahip olur. | - | - | 5 | - | 3 | - | - |
| Ö10 | Algoritma geliştirmeyi bilir ve algoritmaya uygun veri yapısı oluşturur. | - | - | - | 5 | - | - | 4 |
| Ö11 | Yapay zeka modellerini ve yöntemlerini kullanabilme | - | - | - | 5 | - | - | 5 |
| Ö12 | Güncel yazılım dilleri hakkında bilgi sahibi olur. | - | - | - | 5 | - | - | 3 |
| Ö13 | Yazılımları test eder ve hataları giderir. | - | - | - | - | 5 | - | - |
| Ö14 | Sorunların tespiti için analitik etkin araştırma ve çözüm tekniklerini bilir. | - | - | - | - | 4 | - | - |
| Ö15 | Alternatif çözüm yollarını değerlendirir ve en uygun olanını seçer | - | - | 3 | - | 5 | - | - |
| Ö16 | Eleştirel düşünme becerilerini kullanarak bilgisayar bilimiyle ilgili konuları ve algoritmaları değerlendirir | - | - | - | - | 5 | - | - |
| Ö17 | Toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri göz önünde bulundurarak kararlar alır. | - | - | - | - | - | 5 | - |
| Ö18 | Veri toplama ve analizinde etik standartları takip eder | - | - | - | - | - | 5 | - |
| Ö19 | Güncel Bilişim Teknolojileri platformlarını bilir ve kullanır. | - | - | 4 | - | - | - | - |
| Ö20 | Güncel programlama dilleri hakkında bilgi sahibidir. | - | - | 3 | 4 | - | - | - |
| Ö21 | Yapay Zeka, Görüntü İşleme, Makine Öğrenmesi gibi güncel teknoloji konuları hakkında bilgi sahibidir. | - | - | 4 | - | - | - | 5 |
| Ö22 | Gömülü sistemler ve temel elektronik alanlarında bilgi sahibidir. | - | - | 3 | - | - | - | - |