Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|
| İŞLETMECİLİKTE YAPAY ZEKA OKUR YAZARLIĞI VE İŞ UYG. | ITF3117696 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Ders Programı | Çarşamba 20:30-21:15 Çarşamba 21:30-22:15 Çarşamba 22:30-23:15 Cumartesi 20:30-21:15 Cumartesi 21:30-22:15 Cumartesi 22:30-23:15 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. Fatih PINARBAŞI |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. Fatih PINARBAŞI |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, öğrencilerin yapay zekânın temel kavram ve çalışma prensiplerini anlamalarını ve yapay zekâ araçlarını akademik ve işletmecilik bağlamlarında etkili, eleştirel ve sorumlu biçimde kullanabilmelerini sağlamaktır. Ders ayrıca öğrencilerin yapay zekâ uygulamalarını farklı işletme fonksiyonları açısından değerlendirmelerini ve yapay zekâ destekli araçları gerçek yaşam işletme problemlerinin çözümünde uygulayabilmelerini amaçlamaktadır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Oryantasyon, Ekip Oluşturma ve Yapay Zekâya Giriş,Büyük Dil Modelleri ve Çalışma Prensipleri,Yapay Zekâ Okuryazarlığı ve Yükseköğretimde Kullanımı,İşletmecilikte Yapay Zekâ: Yönetim ve Strateji,İşletmecilikte Yapay Zekâ: Pazarlama ve Satış,İşletmecilikte Yapay Zekâ: İnsan Kaynakları,İşletmecilikte Yapay Zekâ: Finans Yönetimi,Ara Sınav Ödev Sunumları,Gerçek Yaşam Durumlarının İşletme Problemlerine Dönüştürülmesi,Prompt Mimarisi Geliştirme ve Kalibrasyon,Custom GPT'ler ile Özelleştirilmiş Sektör Çözümleri,Yapay Zekâ Destekli Çözümlerin Doğrulanması, Karşılaştırılması ve Raporlanması,Dönem Sonu Vakalarının Proje Gruplarıyla Paylaşılması ve Örnek Raporlamalar,Ortak Final Sunumları ve Değerlendirme; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Yapay zekâ ve yapay zekâ destekli sistemlerin temel kavramlarını ve çalışma prensiplerini açıklayabilecektir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 1.1. Yapay zekânın temel kavramlarını açıklar. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 1.2. Büyük dil modellerinin temel çalışma prensiplerini açıklar. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 1.3. Yapay zekâ destekli sistemlerin temel yeteneklerini ve sınırlılıklarını ayırt eder. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 2. Yapay zekâ araçlarını akademik ve işletmecilik bağlamlarında etkili, eleştirel ve sorumlu biçimde kullanabilecektir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 2.1. Farklı amaçlara uygun yapay zekâ araçlarını seçer. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 2.2. Yapay zekâ tarafından üretilen çıktıları eleştirel biçimde değerlendirir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 2.3. Yapay zekâ kullanımına ilişkin etik hususları ve riskleri değerlendirir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 3. Yapay zekânın farklı işletme fonksiyonlarındaki uygulamalarını analiz edebilecektir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 3.1. Yapay zekânın yönetim ve strateji alanındaki uygulamalarını analiz eder. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 3.2. Yapay zekânın pazarlama ve satış alanındaki uygulamalarını analiz eder. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 3.3. Yapay zekânın insan kaynakları ve finans yönetimi alanlarındaki uygulamalarını analiz eder. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 4. Yapay zekâ destekli araçları gerçek yaşam işletme problemlerinin çözümünde uygulayabilecektir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 4.1. Gerçek yaşam durumlarını yapılandırılmış işletme problemlerine dönüştürür. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 4.2. İşletme problemlerine yönelik uygun prompt mimarileri geliştirir ve kalibre eder. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 4.3. Custom GPT'leri kullanarak işletme problemlerine yönelik özelleştirilmiş çözümler geliştirir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 5. Yapay zekâ destekli işletme çözümlerini değerlendirebilecek ve elde edilen sonuçları raporlayabilecektir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 5.1. Alternatif yapay zekâ destekli çözümleri karşılaştırır. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 5.2. Yapay zekâ destekli çözümlerin uygunluğunu ve güvenilirliğini doğrular. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 5.3. Elde edilen sonuçları yapılandırılmış biçimde raporlar ve sunar. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | C: Çoktan Seçmeli Sınav, F: Proje Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|
| 1 | Oryantasyon, Ekip Oluşturma ve Yapay Zekâya Giriş | |
| 2 | Büyük Dil Modelleri ve Çalışma Prensipleri | |
| 3 | Yapay Zekâ Okuryazarlığı ve Yükseköğretimde Kullanımı | |
| 4 | İşletmecilikte Yapay Zekâ: Yönetim ve Strateji | |
| 5 | İşletmecilikte Yapay Zekâ: Pazarlama ve Satış | |
| 6 | İşletmecilikte Yapay Zekâ: İnsan Kaynakları | |
| 7 | İşletmecilikte Yapay Zekâ: Finans Yönetimi | |
| 8 | Ara Sınav Ödev Sunumları | |
| 9 | Gerçek Yaşam Durumlarının İşletme Problemlerine Dönüştürülmesi | |
| 10 | Prompt Mimarisi Geliştirme ve Kalibrasyon | |
| 11 | Custom GPT'ler ile Özelleştirilmiş Sektör Çözümleri | |
| 12 | Yapay Zekâ Destekli Çözümlerin Doğrulanması, Karşılaştırılması ve Raporlanması | |
| 13 | Dönem Sonu Vakalarının Proje Gruplarıyla Paylaşılması ve Örnek Raporlamalar | |
| 14 | Ortak Final Sunumları ve Değerlendirme | |
| Kaynak |
| AI in Business: Creating Value Responsibly by Patrick J. Johanns, James W. Chaffee and Jackie Rees Ulmer, McGraw Hill, 2026, ISBN10: 1264859740 | ISBN13: 9781264859740 |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı |
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 1 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında teorik bilgileri tanımlar. | | | | | |
| 2 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | | | | | |
| 3 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli en az bir bilgisayar programı kullanır. | | | | | |
| 4 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | | | | | |
| 5 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında projeler hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | | | | | |
| 6 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir. | | | | | |
| 7 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır | | | | | |
| 8 | En az A1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar. | | | | | |
| 9 | Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır. | | | | | |
| 10 | Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır. | | | | | |
| 11 | Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde (ekonomi, finans, sosyoloji, hukuk, işletme) temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | | | | | |
| 12 | Öğrenciler, küresel ticaret, ihracat-ithalat işlemleri, gümrük işlemleri ve dış ticaretin finansmanı alanlarında uzmanlık elde eder. | | | | | |
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | | 40 |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | | 60 |
| Toplam | | 100 |
| AKTS / İşyükü Tablosu |
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Rehberli Problem Çözme | 6 | 2 | 12 |
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 10 | 2 | 20 |
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 |
| Proje Sunumu / Seminer | 3 | 5 | 15 |
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 3 | 3 | 9 |
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 5 | 2 | 10 |
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 10 | 2 | 20 |
| Performans Görevi, Bakım Planı | 5 | 5 | 25 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 153 |
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(153/30) | 5 |
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. |
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|
| İŞLETMECİLİKTE YAPAY ZEKA OKUR YAZARLIĞI VE İŞ UYG. | ITF3117696 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Ders Programı | Çarşamba 20:30-21:15 Çarşamba 21:30-22:15 Çarşamba 22:30-23:15 Cumartesi 20:30-21:15 Cumartesi 21:30-22:15 Cumartesi 22:30-23:15 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. Fatih PINARBAŞI |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. Fatih PINARBAŞI |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, öğrencilerin yapay zekânın temel kavram ve çalışma prensiplerini anlamalarını ve yapay zekâ araçlarını akademik ve işletmecilik bağlamlarında etkili, eleştirel ve sorumlu biçimde kullanabilmelerini sağlamaktır. Ders ayrıca öğrencilerin yapay zekâ uygulamalarını farklı işletme fonksiyonları açısından değerlendirmelerini ve yapay zekâ destekli araçları gerçek yaşam işletme problemlerinin çözümünde uygulayabilmelerini amaçlamaktadır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Oryantasyon, Ekip Oluşturma ve Yapay Zekâya Giriş,Büyük Dil Modelleri ve Çalışma Prensipleri,Yapay Zekâ Okuryazarlığı ve Yükseköğretimde Kullanımı,İşletmecilikte Yapay Zekâ: Yönetim ve Strateji,İşletmecilikte Yapay Zekâ: Pazarlama ve Satış,İşletmecilikte Yapay Zekâ: İnsan Kaynakları,İşletmecilikte Yapay Zekâ: Finans Yönetimi,Ara Sınav Ödev Sunumları,Gerçek Yaşam Durumlarının İşletme Problemlerine Dönüştürülmesi,Prompt Mimarisi Geliştirme ve Kalibrasyon,Custom GPT'ler ile Özelleştirilmiş Sektör Çözümleri,Yapay Zekâ Destekli Çözümlerin Doğrulanması, Karşılaştırılması ve Raporlanması,Dönem Sonu Vakalarının Proje Gruplarıyla Paylaşılması ve Örnek Raporlamalar,Ortak Final Sunumları ve Değerlendirme; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Yapay zekâ ve yapay zekâ destekli sistemlerin temel kavramlarını ve çalışma prensiplerini açıklayabilecektir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 1.1. Yapay zekânın temel kavramlarını açıklar. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 1.2. Büyük dil modellerinin temel çalışma prensiplerini açıklar. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 1.3. Yapay zekâ destekli sistemlerin temel yeteneklerini ve sınırlılıklarını ayırt eder. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 2. Yapay zekâ araçlarını akademik ve işletmecilik bağlamlarında etkili, eleştirel ve sorumlu biçimde kullanabilecektir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 2.1. Farklı amaçlara uygun yapay zekâ araçlarını seçer. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 2.2. Yapay zekâ tarafından üretilen çıktıları eleştirel biçimde değerlendirir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 2.3. Yapay zekâ kullanımına ilişkin etik hususları ve riskleri değerlendirir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 3. Yapay zekânın farklı işletme fonksiyonlarındaki uygulamalarını analiz edebilecektir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 3.1. Yapay zekânın yönetim ve strateji alanındaki uygulamalarını analiz eder. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 3.2. Yapay zekânın pazarlama ve satış alanındaki uygulamalarını analiz eder. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 3.3. Yapay zekânın insan kaynakları ve finans yönetimi alanlarındaki uygulamalarını analiz eder. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 4. Yapay zekâ destekli araçları gerçek yaşam işletme problemlerinin çözümünde uygulayabilecektir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 4.1. Gerçek yaşam durumlarını yapılandırılmış işletme problemlerine dönüştürür. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 4.2. İşletme problemlerine yönelik uygun prompt mimarileri geliştirir ve kalibre eder. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 4.3. Custom GPT'leri kullanarak işletme problemlerine yönelik özelleştirilmiş çözümler geliştirir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 5. Yapay zekâ destekli işletme çözümlerini değerlendirebilecek ve elde edilen sonuçları raporlayabilecektir. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 5.1. Alternatif yapay zekâ destekli çözümleri karşılaştırır. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 5.2. Yapay zekâ destekli çözümlerin uygunluğunu ve güvenilirliğini doğrular. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| 5.3. Elde edilen sonuçları yapılandırılmış biçimde raporlar ve sunar. | 10, 12, 13, 16, 9 | C, F |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | C: Çoktan Seçmeli Sınav, F: Proje Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|
| 1 | Oryantasyon, Ekip Oluşturma ve Yapay Zekâya Giriş | |
| 2 | Büyük Dil Modelleri ve Çalışma Prensipleri | |
| 3 | Yapay Zekâ Okuryazarlığı ve Yükseköğretimde Kullanımı | |
| 4 | İşletmecilikte Yapay Zekâ: Yönetim ve Strateji | |
| 5 | İşletmecilikte Yapay Zekâ: Pazarlama ve Satış | |
| 6 | İşletmecilikte Yapay Zekâ: İnsan Kaynakları | |
| 7 | İşletmecilikte Yapay Zekâ: Finans Yönetimi | |
| 8 | Ara Sınav Ödev Sunumları | |
| 9 | Gerçek Yaşam Durumlarının İşletme Problemlerine Dönüştürülmesi | |
| 10 | Prompt Mimarisi Geliştirme ve Kalibrasyon | |
| 11 | Custom GPT'ler ile Özelleştirilmiş Sektör Çözümleri | |
| 12 | Yapay Zekâ Destekli Çözümlerin Doğrulanması, Karşılaştırılması ve Raporlanması | |
| 13 | Dönem Sonu Vakalarının Proje Gruplarıyla Paylaşılması ve Örnek Raporlamalar | |
| 14 | Ortak Final Sunumları ve Değerlendirme | |
| Kaynak |
| AI in Business: Creating Value Responsibly by Patrick J. Johanns, James W. Chaffee and Jackie Rees Ulmer, McGraw Hill, 2026, ISBN10: 1264859740 | ISBN13: 9781264859740 |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı |
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 1 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında teorik bilgileri tanımlar. | | | | | |
| 2 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | | | | | |
| 3 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli en az bir bilgisayar programı kullanır. | | | | | |
| 4 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | | | | | |
| 5 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında projeler hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | | | | | |
| 6 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir. | | | | | |
| 7 | Uluslararası ticaret ve finansman alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır | | | | | |
| 8 | En az A1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar. | | | | | |
| 9 | Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır. | | | | | |
| 10 | Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır. | | | | | |
| 11 | Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde (ekonomi, finans, sosyoloji, hukuk, işletme) temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | | | | | |
| 12 | Öğrenciler, küresel ticaret, ihracat-ithalat işlemleri, gümrük işlemleri ve dış ticaretin finansmanı alanlarında uzmanlık elde eder. | | | | | |
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | | 40 |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | | 60 |
| Toplam | | 100 |
Sayısal Veriler
Yayınlanma Tarihi: 06/07/2022 - 15:05Son Güncelleme Tarihi: 07/10/2026 - 16:30
