Eğitsel Veri Madenciliği ve Sosyal Ağ Analizi

Ders Kodu:

CET 492

Ders Dönemi:

Güz

Ders Tipi:

Alan Seçmeli

Teori Saati:

3

Uygulama Saati:

0

Kredi:

3

AKTS:

5

Dersin Dili:

İngilizce

Dersin Amacı:

Bu ders, internet üzerinden erişilebilien sosyal ve bilgi ağlarını anlamak için sosyal ağ analizinin teorik bileşenleri ve uygulama araçlarını kullanır. Bu derste, eğitsel veriyi Öğrenme Yönetim Sistemlerinden veri almayı, sosyal ağ anlizi ve görselleştirmeyi öğreneceksiniz.

Dersin İçeriği:

Eğitsel verileri görselleştirme, Web tabanlı öğrenme ortamlarından veri alarak istatistiksel analiz yapma, EDM topluluğu: PSLC Veri marketi, Eğitsel very madenciliği için sınıflayıcılar, Eğitsel veriyi kümeleme, Öğrenme Yönetim sistemlerinde Kural madenciliği.

Dersin Öğretim Yöntemleri:

1: Anlatım, 2: Soru-Cevap, 3: Tartışma, 4: Bireysel Çalışma, 5: Gösteri Yöntemi

Dersin Ölçme Yöntemleri:

A: Sınav , C: Ödev D: Portfolyo, E: Proje

Dikey Sekmeler

Dersin Öğrenme Çıktıları

Dersin Öğrenme Çıktıları	Program Öğrenme Çıktıları	Öğretim Yöntemleri	Ölçme Yöntemleri
1. Sosyal ağların ve very madenciliğinin özelliklerini tanımlar	1,2,3,6	1,2,3	A,C
2. Sosyal ağ analizi yapabilir	1,2,3,6	2,4	C,D,E
3. Eğitsel very madenciliğini ve görselleştirmeyi açıklar ve uygular.	1,2,3,6	1,2,3,4	C,D,E
4. Eğitsel very madenciliği için sınıflayıcıları tanımlar ve kullanır	1,2,3,6	1,2,3,4	C,D,E
5. Öğrenme Yönetim sistemerinde “Rule Mining” kavramını anlar ve uygular.	1,2,3,6	1,2,3,4	C, D, E

Dersin Akışı

Hafta	Konular	Ön Hazırlık
1	Veri madenciliği-Eğitsel very madenciliği, Öğrenen analitiği
2	Veri nedir, very analizi araçları
3	Sosyal ağ analizinin temelleri
4	Öğrenme bağlamında sosyal ağ analizi, kullanım alanları
5	Çıkarım modelleme
6	Veri mühendisliği, davranış tanımlama.
7	Arasınav
8	Öğrenci sunumları
9	Bilgi arayüzü, bilgi yapıları
10	İlişki madenciliği
11	Metin madenciliği
12	Veri görselleştirme
13	Kümeleme ve faktör analizi
14	Dersin değerlendirmesi

Kaynaklar

Ders Notu	Handbook of Educational Data Mining Cristóbal Romero, Sebastian Ventura, Mykola Pechenizkiy, and Ryan S.J.d. Baker, Taylor & Francis Group, Handbook of Data-Based Decision Making in Education, Theodore J. Kowalski and Thomas J. Lasley II, 2009 by Routledge.
Diğer Kaynaklar

Materyal Paylaşımı

Dökümanlar
Ödevler	4 Ödev
Sınavlar	1 Arasınav, 1 Final Projesi

Değerlendirme Sistemi

YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI	ADET	KATKI YÜZDESİ
Ara Sınav	1	30
Kısa Sınav	-	-
Ödev	4	30
Toplam		100
Finalin Başarıya Oranı		40
Yıl içinin Başarıya Oranı		60
Toplam		100

DERS KATEGORİSİ

Uzmanlık / Alan Dersleri

Dersin Program Çıktılarına Katkısı

No	Program Öğrenme Çıktıları	Katkı Düzeyi
No	Program Öğrenme Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Öğretim teknolojilerini ve materyallerini ve bunların derslerde nasıl kullanılacağını bilir; eğitim yazılımı, e-öğrenme, uzaktan eğitim gibi uygulamalarda rol alır ve gerektiğinde çevresindekilere destek olur					X
2	Eğitim teknolojilerinin tasarlanması, planlanması, yürütülmesi ve yönetilmesi sürecini verimli ve etkili kullanır; bu süreçleri inceleyerek gerekli ürünleri, değişiklikleri ve güncellemeleri tasarlar ve hazırlar.					X
3	Öğrencilerin bireysel, sosyal, kültürel farklılıklarını, özel ilgi ve gereksinimlerini dikkate alarak en üst düzeyde öğrenmeleri için uygun teknoloji destekli eğitim ortamları düzenler.				X
4	Öğretim süreci içinde ve dışında bilgi ve iletişim teknolojilerini etkili kullanma becerilerine sahip olur.		X
5	Öğretim ihtiyaçlarını karşılayacak teknoloji destekli öğretim materyalleri tasarlayıp geliştirir.		X
6	İhtiyaca yönelik uygun bilgisayar sistemini kurarak, gerekli yazılım ve çevre birimlerini tanımlayarak kullanır.			X
7	Öğrenme öğretme sürecini planlar, uygular ve yönetebilir.	X
8	Proje yönetim süreçlerini bilerek elektronik ortamda proje yürütebilir.		X
9	Bilgisayar donanımı, yaygın kullanılan paket programlar, işletim sistemleri, bilgisayar ağları ve programlama dilleri konularında bilgi, beceri ve yetkinlik sahibidir.		X
10	Öğretmenlik mesleği ve bu mesleği gerçekleştirmeyle ilgili konularda yeterli düzeyde bilgi, beceri ve yetkinlik sahibidir.
11	Güncel ve yenilikçi bilişim teknolojilerini (donanım ve yazılım) kullanıp bunları eğitim ve öğretim sürecine entegre eder.
12	Alana özgü kullanılabilecek öğrenme-öğretme yaklaşımları, kuramları, öğrenme-öğretme stratejileri, yöntem ve tekniklerini bilir ve uygular.	X

AKTS İş Yükü Tablosu

Etkinlik	SAYISI	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati)	16	3	48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)	9	1	9
Ara Sınav	1	3	3
Ödev	4	4	16
Final (Proje)	1	40	40
Toplam İş Yükü			116
Toplam İş Yükü / 25 (s)			4,64
Dersin AKTS Kredisi			5

Arama formu