| YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| FTV3952 | Radyo Prodüksiyonu | Bahar | 3 | 0 | 3 | 5 |
| 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: | Prof. Dr. NİLAY ULUSOY |
| Dersi Veren(ler): |
Öğ.Gör. ERHAN KONUK |
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı radyo prodüksiyonunun genel kuralları hakkında bir vizyon oluşturmaktır. Bu ders, bir radyo programı oluşturmaya ilişkin olmamasına karşın, öğrenciler aynı zamanda bir radyo programı yapma deneyimini de yaşayacaklardır. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1. Bir radyo istasyonu hakkında sahip olunması gereken temel bilgilere sahip olurlar 2. Radyo prodüksiyonu kavramını tanımlayabilir ve prodüksiyonun genel kurallarını öğrenirler 3. Prodüksiyon departmanında çalışanların (yapımcı, program yapımcısı, host, dj, editör vs) iş tanımlarını bilirler 4. Yayıncılıki montaj ve prodüksiyon stüdyoları konusunda temel bilgilere hâkim olurlar 5. Program türlerini ve canlı yayınla bant yayını arasındaki farkları bilirler 6. Bir radyo programı üretme deneyimi yaşarlar 7. Ünlü radyo programcılarının deneyimlerini paylaşma olanağı bulurlar. |
| Ders İçeriği (Türkçe): Ders, radyo istasyonlarının temel bilgileri, radyo prodüksiyon kavramı, prodüksiyon departmanı çalışanlarının görev tanımları, yayıncılık montaj ve prodüksiyon stüdyoları ile program türleri ve canlı yayının bant yayından farklarını kapsamaktadır. Öğrenciler, bir radyo programı üretme deneyimi kazanırken, ünlü radyo programcılarının deneyimlerinden de yararlanırlar. Öğretme ve Değerlendirme Yöntemi (Türkçe): Öğretim, interaktif ders anlatımları, vaka analizleri ve proje tabanlı öğrenme yöntemleriyle yapılırken, öğrenci performansı yazılı sınavlar ve uygulamalı projelerle değerlendirilmektedir. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Prodüksiyon nedir? Prodüksiyonun genel kuralları. | |
| 2) | Ekipman | |
| 3) | Stüdyo | |
| 4) | Kurgu | |
| 5) | Program Türleri | |
| 6) | Radyo programı yapımı | |
| 7) | Stüdyoda pratik (Farklı sunum stilleri) | |
| 8) | Radyo istasyonu ziyareti | |
| 9) | Stüdyoda pratik (Farklı sunum stilleri) | |
| 10) | Farklı radyo yayıncılığı türleri (internet radyosu..) | |
| 11) | Stüdyoda pratik | |
| 12) | Ünlü Türk radyo programcılarıyla buluşma | |
| 13) | Radyo istasyonu ziyareti | |
| 14) | Stüdyoda pratik |
| Ders Notları / Kitaplar: | |
| Diğer Kaynaklar: | McLeish, R. (2013). The Radio Production Handbook (3. Baskı). New York: Routledge. |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 14 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 2 | % 30 |
| Final | 1 | % 50 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 50 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 50 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama | 4 | 3 | 12 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınavlar | 2 | 8 | 16 |
| Final | 1 | 5 | 5 |
| Toplam İş Yükü | 117 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik, Fen Bilimleri ve Yapay Zeka Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilir. | |
| 2) | Karmaşık Yapay Zeka sistemleri, platformları, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. | |
| 3) | Karmaşık Yapay Zeka Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. | |
| 4) | Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. | |
| 5) | Karmaşık Yapay Zeka Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için sayısal veya fiziksel deney tasarlar ve yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | |
| 6) | İngilizce ve Türkçe (eğer Türk vatandaşı ise) sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde İngilizce dil bilgisi (Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyi) kazanır; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır. | |
| 7) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerilerine sahip olur. | |
| 8) | Etik ilkelerine uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk bilinci sahibidir; Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgilidir. | |
| 9) | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir. | |
| 10) | Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; Yapay Zeka Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır. | |
| 11) | Yapay Zeka Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde bireysel ve ilgili çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır. |