Course Detail
Course Detail
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİSTİK | İM3112038 | Güz Dönemi | 2+0 | 2 | 2 |
| Course Program |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | Türkçe |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Kapanan Kaldırılmış |
| Course Coordinator | Dr.Öğr.Üye. Esra YEMENLİ |
| Name of Lecturer(s) | |
| Assistant(s) | Arş.Gör. Nisa GÖKÇE |
| Aim | Örneklem, verilerin düzenlenmesi ve analizi, örnekleme dağılımı ve tahmin etme, güven aralığı, iki kitle ortalamasının farkı için aralık tahmini, iki kitle varyansının oranı için aralık tahmini, binom parametresi p için aralık tahmini; hipotez testleri, korelasyon ve regresyon gibi temel istatistiksel kavramların öğrenci tarafından tanımlanması, karşılaştırılması, çeşitli analizler ve hesaplar yapılması amaçlanmaktadır. |
| Course Content | Bu ders; Temel kavramlar ,Verilerin düzenlenmesi ve analizi ,Ölçme ve ölçeklerin incelenmesi,Merkezi eğilim ölçüleri,Frekans dağılımları ve grafiklerin incelenmesi,Merkezi dağılım ölçüleri,Örnekleme dağılımlarının incelenmesi ,Örnekleme dağılımlarının incelenmesi ,Binom dağılımı ,Güven aralığı tahmini ,Güven aralığı tahmini,Hipotez testleri ,Korelasyon ve regresyon ,Korelasyon ve regresyon ; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
| Betimsel istatistikleri hesaplar. | 12, 16, 6, 9 | C |
| Bilimsel araştırmalarda yer alan betimsel istatistikleri yorumlar. | 10, 16, 6 | C |
| Merkezi eğilim ölçülerini uygular. | 10, 12, 16, 6, 9 | C |
| Çeşitli konularda elde edilen verileri tanımlar. | 10, 16, 6, 9 | C |
| Merkezi dağılım ölçülerini uygular. | 10, 12, 16, 6, 9 | C |
| Çıkarımsal istatistikleri hesaplar. | 12, 16, 6, 9 | C |
| Korelasyon ve regresyon analizleri uygular. | 10, 12, 16, 6, 9 | C |
| Teaching Methods: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Assessment Methods: | C: Çoktan Seçmeli Sınav |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 1 | Temel kavramlar | İlgili kaynaklar |
| 2 | Verilerin düzenlenmesi ve analizi | İlgili kaynaklar |
| 3 | Ölçme ve ölçeklerin incelenmesi | İlgili kaynaklar |
| 4 | Merkezi eğilim ölçüleri | İlgili kaynaklar |
| 5 | Frekans dağılımları ve grafiklerin incelenmesi | İlgili kaynaklar |
| 6 | Merkezi dağılım ölçüleri | İlgili kaynaklar |
| 7 | Örnekleme dağılımlarının incelenmesi | İlgili kaynaklar |
| 8 | Örnekleme dağılımlarının incelenmesi | İlgili kaynaklar |
| 9 | Binom dağılımı | İlgili kaynaklar |
| 10 | Güven aralığı tahmini | İlgili kaynaklar |
| 11 | Güven aralığı tahmini | İlgili kaynaklar |
| 12 | Hipotez testleri | İlgili kaynaklar |
| 13 | Korelasyon ve regresyon | İlgili kaynaklar |
| 14 | Korelasyon ve regresyon | İlgili kaynaklar |
| Resources |
| 1. Olasılık ve İstatistik (20. Baskı), Prof. Dr. Fikri Akdeniz (2016) Akademisyen Kitabevi, Ankara ISBN: 978-605-9942-62-1 2. Herkes İçin TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLERİ ve Uygulamaları, Prof. Dr. Adnan Mazmanoğlu (2016) Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara. 3. İstatistik, Tuncer Özdil-Adil Oguzhan-Metin Çakıcı, (2020) 4. Baskı, Ekin Yayınevi Bursa. |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | İlköğretim matematik öğretmenliği alanındaki temel kuramsal çerçeveleri (yapılandırmacılık, bilişsel gelişim kuramları, matematiksel düşünme modelleri) güçlü ve zayıf yönleriyle karşılaştırır. | ||||||
| 2 | Ulusal matematik öğretim programını (MEB) ve uluslararası çerçeveleri (NCTM, PISA, TIMSS) kazanım hiyerarşileri ve içerik alanları bakımından karşılaştırır. | ||||||
| 3 | Mesleğiyle ilgili ölçme ve değerlendirme ilkelerini, araştırma yöntemlerini ve etik kuralları ve bunların uygulamadaki işlevlerini açıklar. | ||||||
| 4 | İlköğretim matematik öğretmenliği alanında karşılaştığı öğretimsel durum ve sorunlara ilişkin aldığı eğitimle bağlantılı olarak uygun pedagojik müdahaleyi uygular. | ||||||
| 5 | Öğrencilerin matematiksel kavram yanılgılarını ve öğrenme güçlüklerini analiz ederek bunlara yönelik uygun öğretim stratejileri ve materyaller tasarlar. | ||||||
| 6 | Matematik öğretimine ilişkin mesleki bir problemi bilimsel yöntemlere dayalı olarak ilgili problemleri bağımsız olarak çözer. | ||||||
| 7 | Mesleki problemlere ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan paydaşlara anlatır. | ||||||
| 8 | Mesleki bir konuda araştırma sorusu oluşturarak uygun araştırma yöntemini planlar. | ||||||
| 9 | Mesleki açıdan kendi görev ve sorumlulukları kapsamında olan durumlar ile olmayanları ayırt eder. | ||||||
| 10 | Sorumluluğu altındaki öğrencilerin gelişimine yönelik öğretim etkinliklerini ve yürütme sürecini denetler. | ||||||
| 11 | Matematik eğitimindeki ulusal ve uluslararası gelişmeleri ve araştırma bulguları doğrultusunda mesleki gelişim sürecini bu bilgileri ilişkilendirerek yönlendirir. | ||||||
| 12 | Kendi öğretim uygulamalarına ilişkin sonuçları yorumlayarak mesleki gelişim için öneriler geliştirir. | ||||||
| 13 | Mesleki problemlere ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan paydaşlara anlatır. | ||||||
| 14 | Mesleki uygulamalarında araştırma etiğine, öğretmenlik meslek etiğine ve ulusal eğitim mevzuatına uygunluğu kontrol eder. | ||||||
| 15 | Matematik sınıfında eşitlikçi ve kapsayıcı bir öğrenme ortamı, her öğrencinin matematiksel potansiyelini destekleyen etkinlikler ve çevre ile iş güvenliği konularında gerekli önlemleri planlar. | ||||||
| 16 | Matematik öğretiminde dinamik yazılımları (GeoGebra, Desmos vb.), öğrenme yönetim sistemlerini ve diğer bilişim ile iletişim teknolojilerini en az ECDL İleri Düzeyinde kullanarak ders tasarlar ve uygular. | ||||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 40 | |
| Rate of Final Exam to Success | 60 | |
| Total | 100 | |
| ECTS / Workload Table | ||||||
| Activities | Number of | Duration(Hour) | Total Workload(Hour) | |||
| Ders Saati | 1 | 2 | 2 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 0 | 0 | 0 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 1 | 2 | 2 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Total Workload(Hour) | 4 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(4/30) | 0 | |||||
| ECTS of the course: 30 hours of work is counted as 1 ECTS credit. | ||||||
Detail Informations of the Course
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İSTATİSTİK | İM3112038 | Güz Dönemi | 2+0 | 2 | 2 |
| Course Program |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | Türkçe |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Kapanan Kaldırılmış |
| Course Coordinator | Dr.Öğr.Üye. Esra YEMENLİ |
| Name of Lecturer(s) | |
| Assistant(s) | Arş.Gör. Nisa GÖKÇE |
| Aim | Örneklem, verilerin düzenlenmesi ve analizi, örnekleme dağılımı ve tahmin etme, güven aralığı, iki kitle ortalamasının farkı için aralık tahmini, iki kitle varyansının oranı için aralık tahmini, binom parametresi p için aralık tahmini; hipotez testleri, korelasyon ve regresyon gibi temel istatistiksel kavramların öğrenci tarafından tanımlanması, karşılaştırılması, çeşitli analizler ve hesaplar yapılması amaçlanmaktadır. |
| Course Content | Bu ders; Temel kavramlar ,Verilerin düzenlenmesi ve analizi ,Ölçme ve ölçeklerin incelenmesi,Merkezi eğilim ölçüleri,Frekans dağılımları ve grafiklerin incelenmesi,Merkezi dağılım ölçüleri,Örnekleme dağılımlarının incelenmesi ,Örnekleme dağılımlarının incelenmesi ,Binom dağılımı ,Güven aralığı tahmini ,Güven aralığı tahmini,Hipotez testleri ,Korelasyon ve regresyon ,Korelasyon ve regresyon ; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
| Betimsel istatistikleri hesaplar. | 12, 16, 6, 9 | C |
| Bilimsel araştırmalarda yer alan betimsel istatistikleri yorumlar. | 10, 16, 6 | C |
| Merkezi eğilim ölçülerini uygular. | 10, 12, 16, 6, 9 | C |
| Çeşitli konularda elde edilen verileri tanımlar. | 10, 16, 6, 9 | C |
| Merkezi dağılım ölçülerini uygular. | 10, 12, 16, 6, 9 | C |
| Çıkarımsal istatistikleri hesaplar. | 12, 16, 6, 9 | C |
| Korelasyon ve regresyon analizleri uygular. | 10, 12, 16, 6, 9 | C |
| Teaching Methods: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Assessment Methods: | C: Çoktan Seçmeli Sınav |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 1 | Temel kavramlar | İlgili kaynaklar |
| 2 | Verilerin düzenlenmesi ve analizi | İlgili kaynaklar |
| 3 | Ölçme ve ölçeklerin incelenmesi | İlgili kaynaklar |
| 4 | Merkezi eğilim ölçüleri | İlgili kaynaklar |
| 5 | Frekans dağılımları ve grafiklerin incelenmesi | İlgili kaynaklar |
| 6 | Merkezi dağılım ölçüleri | İlgili kaynaklar |
| 7 | Örnekleme dağılımlarının incelenmesi | İlgili kaynaklar |
| 8 | Örnekleme dağılımlarının incelenmesi | İlgili kaynaklar |
| 9 | Binom dağılımı | İlgili kaynaklar |
| 10 | Güven aralığı tahmini | İlgili kaynaklar |
| 11 | Güven aralığı tahmini | İlgili kaynaklar |
| 12 | Hipotez testleri | İlgili kaynaklar |
| 13 | Korelasyon ve regresyon | İlgili kaynaklar |
| 14 | Korelasyon ve regresyon | İlgili kaynaklar |
| Resources |
| 1. Olasılık ve İstatistik (20. Baskı), Prof. Dr. Fikri Akdeniz (2016) Akademisyen Kitabevi, Ankara ISBN: 978-605-9942-62-1 2. Herkes İçin TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLERİ ve Uygulamaları, Prof. Dr. Adnan Mazmanoğlu (2016) Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara. 3. İstatistik, Tuncer Özdil-Adil Oguzhan-Metin Çakıcı, (2020) 4. Baskı, Ekin Yayınevi Bursa. |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | İlköğretim matematik öğretmenliği alanındaki temel kuramsal çerçeveleri (yapılandırmacılık, bilişsel gelişim kuramları, matematiksel düşünme modelleri) güçlü ve zayıf yönleriyle karşılaştırır. | ||||||
| 2 | Ulusal matematik öğretim programını (MEB) ve uluslararası çerçeveleri (NCTM, PISA, TIMSS) kazanım hiyerarşileri ve içerik alanları bakımından karşılaştırır. | ||||||
| 3 | Mesleğiyle ilgili ölçme ve değerlendirme ilkelerini, araştırma yöntemlerini ve etik kuralları ve bunların uygulamadaki işlevlerini açıklar. | ||||||
| 4 | İlköğretim matematik öğretmenliği alanında karşılaştığı öğretimsel durum ve sorunlara ilişkin aldığı eğitimle bağlantılı olarak uygun pedagojik müdahaleyi uygular. | ||||||
| 5 | Öğrencilerin matematiksel kavram yanılgılarını ve öğrenme güçlüklerini analiz ederek bunlara yönelik uygun öğretim stratejileri ve materyaller tasarlar. | ||||||
| 6 | Matematik öğretimine ilişkin mesleki bir problemi bilimsel yöntemlere dayalı olarak ilgili problemleri bağımsız olarak çözer. | ||||||
| 7 | Mesleki problemlere ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan paydaşlara anlatır. | ||||||
| 8 | Mesleki bir konuda araştırma sorusu oluşturarak uygun araştırma yöntemini planlar. | ||||||
| 9 | Mesleki açıdan kendi görev ve sorumlulukları kapsamında olan durumlar ile olmayanları ayırt eder. | ||||||
| 10 | Sorumluluğu altındaki öğrencilerin gelişimine yönelik öğretim etkinliklerini ve yürütme sürecini denetler. | ||||||
| 11 | Matematik eğitimindeki ulusal ve uluslararası gelişmeleri ve araştırma bulguları doğrultusunda mesleki gelişim sürecini bu bilgileri ilişkilendirerek yönlendirir. | ||||||
| 12 | Kendi öğretim uygulamalarına ilişkin sonuçları yorumlayarak mesleki gelişim için öneriler geliştirir. | ||||||
| 13 | Mesleki problemlere ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan paydaşlara anlatır. | ||||||
| 14 | Mesleki uygulamalarında araştırma etiğine, öğretmenlik meslek etiğine ve ulusal eğitim mevzuatına uygunluğu kontrol eder. | ||||||
| 15 | Matematik sınıfında eşitlikçi ve kapsayıcı bir öğrenme ortamı, her öğrencinin matematiksel potansiyelini destekleyen etkinlikler ve çevre ile iş güvenliği konularında gerekli önlemleri planlar. | ||||||
| 16 | Matematik öğretiminde dinamik yazılımları (GeoGebra, Desmos vb.), öğrenme yönetim sistemlerini ve diğer bilişim ile iletişim teknolojilerini en az ECDL İleri Düzeyinde kullanarak ders tasarlar ve uygular. | ||||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 40 | |
| Rate of Final Exam to Success | 60 | |
| Total | 100 | |