ÇİZGİ FİLM VE ANİMASYON | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
BME3005 | Biyoistatistik | Bahar | 2 | 2 | 3 | 6 |
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Öğretim Dili: | İngilizce |
Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
Dersin Seviyesi: | LİSANS |
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL |
Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL |
Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
Dersin Amacı: | - Ders, biyoistatistiksel kavramlar ve muhakeme konularında seçilen önemli konulara giriş sağlar. Bu ders, alana bir giriş niteliğindedir ve veri tipleri arasındaki farklılıkları da öğretmeyi amaçlar. Merkezi eğilim ve değişkenlik ; Örneklemlerle popülasyon ve oranlarına ilişkin çıkarım yapmak için yöntemler; istatistiksel hipotez testleri ve grup karşılaştırmalarına uygulanması; Deney tasarımlarında güç ve örneklem büyüklüğü; ve rastgele örneklem ve diğer çalışma türleri; regresyon analizi, güven aralığı, lineer ve logaritmik korelasyon gibi konuları içerir. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; - Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler; I. İstatistiksel sonuçları doğru, etkili ve bağlam içinde yorumlar. II. İki veya daha fazla popülasyonu karşılaştırmak için uygun bir test seçebilir ve bir p değerini yorumlayıp ve açıklayabilir. III. Deney tasarımlarında güç kavramını anlar. IV. Güven aralık hesapları yapabilir ve yorumlayabilir. V. Regresyon analizi ve değişkenlerin korelasyonunu anlayabilir. |
Deneylerin tasarımı, İstatistiksel programlamaya giriş: Veri Analizi ve Tanımlayıcı İstatistikler, Olasılık Teorisi, Örneklem Dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi, Olasılık, İstatistiksel Çıkarım, Parametrik olmayan Testler, Güç ve örneklem büyüklüğü, ANOVA, korelasyon ve regresyon, Lojistik regresyon, Survival Analizi Tasarımı, biyolojik verilerde uygulamalar. |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Bioistatistiğe giriş | |
2) | Tanımlayıcı istatistik | |
3) | Olasılık teorisi | |
4) | Örnekleme Dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi | |
5) | ANOVA | |
6) | t-test: İki Grup Özel Durumu | |
7) | İhtimal tabloları | |
8) | İhtimal tabloları | |
9) | Güç ve örneklem büyüklüğü | |
10) | Eşli t-test, Tekrarlı ANOVA Testi, Mc Nemar's Testi | |
11) | Parametrik olmayan testler: Mann-Whitney Rank-Sum Test, Wilcoxon Signed-Rank Test | |
12) | Parametrik Olmayan Testler: Kruskal-Wallis Testi, Friedman Testi | |
13) | Güven aralığı | |
14) | Korelasyon ve regresyon |
Ders Notları / Kitaplar: | Primer of Biostatistics, Stanton A. Glantz, McGraw-Hill, 7th Edition Fundamental of Biostatistics, Bernard Rosner, Cengage Learning, 8th Edition |
Diğer Kaynaklar: |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Küçük Sınavlar | 5 | % 30 |
Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
Final | 1 | % 40 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 7 | 98 |
Küçük Sınavlar | 5 | 1 | 5 |
Ara Sınavlar | 1 | 3 | 3 |
Final | 1 | 3 | 3 |
Toplam İş Yükü | 151 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Çizgi film ve animasyon alanında kuramsal ve uygulamalı bilgilere ve becerilere sahip olmak. | |
2) | Çizgi film ve animasyon alanında araştırma, gözlem-deneyim, değerlendirme becerisi geliştirebilmek ve her yönüyle çizgi film ve animasyon ve performans ilkelerini kullanarak fikirleri, inandırıcı eylem ve duyguları etkili bir şekilde iletebilmek. | |
3) | Çeşitli sanatsal stiller ve teknikler içeren animasyon filmler yapmak. | |
4) | Çizgi film ve animasyon yapım sürecini inisiyatif kullanarak tasarlamak, yaratıcılık ile uygulamak ve kişisel stili yansıtarak sunmak. | |
5) | Çizgi film ve animasyon üretim sürecinde ekip üyesi olup, sorumluluk alabilmek ve sorumluğu altında çalışanları yönetebilmek, onlara liderlik yapabilmek. | |
6) | Çizgi film ve animasyona ilişkin çalışmaları edindiği bilgi ve beceriler çerçevesinde değerlendirebilmek. | |
7) | Çizgi film ve animasyon alanında öğrenme gereksinimlerini tanımlayabilmek ve öğrenmeyi yönetebilmek. | |
8) | Çizgi film ve animasyon alanındaki bilimsel ve sanatsal çalışmalara katılarak ilgili kuruluşlarla iletişime geçebilmek ve alandaki bilgi ve becerilerini paylaşabilmek. | |
9) | Yabancı dil kullanarak çizgi film ve animasyon alanındaki gelişmeleri izlemek ve yabancı meslektaşları ile iletişim kurabilmek. | |
10) | Çizgi film ve animasyonda kullanılan her türlü teknik araç-gereç ve bilgisayar yazılımları ile birlikte genel bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanabilmek. | |
11) | Gelişim ve üretimin her boyutunda eleştirel düşünme becerileri ve problem çözme stratejileri kullanmak, fikirleri, duyguları ve niyetleri görsel, sözlü ve yazılı olarak etkili bir şekilde iletmek ve çizgi film ve animasyon projelerinin geliştirilmesinde teknolojiyi etkin bir şekilde dahil etmek. | |
12) | Çizgi film ve animasyon alanında etik değerlere ve evrensel değerler konusunda yeterli bilince sahip olmak. |