PSİKOLOJİ | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
ISM5206 | Karar Analizi | Güz | 3 | 0 | 3 | 12 |
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Öğretim Dili: | Türkçe |
Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
Dersin Seviyesi: | LİSANS |
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
Dersin Koordinatörü: | Öğ.Gör. ÖZLEM KANGA |
Dersi Veren(ler): |
Doç. Dr. SEROL BULKAN |
Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
Dersin Amacı: | Karar analizinde kullanılan grafiksel modelleri sunmak ve karar vericiye kararını vermede yardımcı olacak sistematik araçları sağlamaktır. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; - Karar analizinde kullanılan grafiksel modelleri tanır. - Verilen belirsiz bir durumu Bayes ağları kullanarak modeller. - Bayes ağlarında kesin ve yaklaşık çıkarımları hesaplar. - Verilen belirsiz bir karar problemini etki diagramları kullanarak modeller. - Karar ağlarında çıkarımlar yapar. - Bilgi edinmenin değerini hesaplar. |
Beklenen fayda, Nedensel ve Bayes ağları, Bayes ağlarında kesin çıkarım, Bayes ağlarında yaklaşık çıkarım, Bayes ağlarını öğrenme, Etki ve karar ağları, Bilginin değeri |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Olasılık tekrarı | |
2) | Beklenen yararlılık | |
3) | Nedensel ve Bayes ağları | |
4) | Bayes modellerin kurulumu | |
5) | Bayes ağlarında kesin çıkarım | |
6) | Bayes ağlarında kesin çıkarım | |
7) | Bayes ağlarında yaklaşık çıkarım | |
8) | Bayes ağlarında yaklaşık çıkarım | |
9) | Arasınav | |
10) | Bayes ağlarını öğrenme | |
11) | Etki ve karar ağları | |
12) | Etki ve karar ağları | |
13) | Bilginin değeri | |
14) | Proje sunumları |
Ders Notları / Kitaplar: | F.V. Jensen, 2001. Bayesian networks and decision graphs, New York : Springer |
Diğer Kaynaklar: | Robert T. Clemen, 1996. Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis, 2nd edition, Duxbury Press |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Ödev | 4 | % 10 |
Projeler | 1 | % 20 |
Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
Final | 1 | % 40 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 2 | 28 |
Sunum / Seminer | 1 | 10 | 10 |
Proje | 1 | 40 | 40 |
Ödevler | 4 | 10 | 40 |
Ara Sınavlar | 1 | 15 | 15 |
Final | 1 | 20 | 20 |
Toplam İş Yükü | 195 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | İnsan zihnine ve davranışlarına karşı yakın bir ilgi uyandırmak, hem eleştirel düşünme becerileri elde etmek (özellikle psikolojik teorileri deneysel kanıt kullanarak değerlendirme becerisi), hem de psikolojiyi kanıta dayalı bir bilim olarak algılamak. | |
2) | İnsan davranışı hakkında biyopsikososyal bir bakış açısı kazanmak. Yani, davranışın biyolojik, psikolojik, ve sosyal değişkenlerini anlamak. | |
3) | Teorik ve uygulama bilgisi edinmek ve temel psikolojik kavram ve bakış açılarını öğrenmek. | |
4) | Bilimsel araştırma yöntemlerini takip ederek yöntem ve veri değerlendirme tekniklerini tanımak (örneğin korelasyona dayalı çalışmalar, deneysel, boylamsal, vaka çalışması). | |
5) | Ölçme ve araştırma yaparken veya gruplarla çalışırken etik duyarlılık göstermek. | |
6) | Psikolojinin temel alanlarını tanımak (bilişsel, gelişim, klinik, sosyal, davranışsal ve biyolojik). | |
7) | Niceliksel ve niteliksel bulguları değerlendirirken, raporlar yazarken ve onları sunarken gerekli becerileri edinmek. | |
8) | Psikolojik ölçme ve değerlendirme için gerekli temel bilgiyi kazanmak. | |
9) | Psikolojiye katkıda bulunacak diğer disiplinlere (sosyoloji, tarih, siyaset bilimi, iletişim, felsefe, antropoloji, edebiyat, hukuk, sanat vd.) ait temel bilgilerin alınması ve bu bilgiyi psikolojik süreçlerin anlaşılması ve yorumlanmasında kullanabilmek. | 3 |