| School/Faculty/Institute | Faculty of Economics, Administrative and Social Sciences | ||||
| Course Code | MGMT 346 | ||||
| Course Title in English | Decision-Making in the Age of Artificial Intelligence (AI) | ||||
| Course Title in Turkish | Yapay Zeka Çağında Karar Verme | ||||
| Language of Instruction | TR | ||||
| Type of Course | Flipped Classroom | ||||
| Level of Course | Select | ||||
| Semester | Fall | ||||
| Contact Hours per Week |
|
||||
| Estimated Student Workload | 128 hours per semester | ||||
| Number of Credits | 5 ECTS | ||||
| Grading Mode | Standard Letter Grade | ||||
| Pre-requisites | None | ||||
| Expected Prior Knowledge | None | ||||
| Co-requisites | None | ||||
| Registration Restrictions | Only Undergraduate Students | ||||
| Overall Educational Objective | To understand the historical and modern perspectives on decision making and be able to analyze the interplay between AI technologies and managerial decision-making processes. | ||||
| Course Description | This course delves into the evolution of managerial decision-making from its origins in ancient philosophy to its modern interpretations in the age of artificial intelligence (AI). Leveraging insights from management theory, cognitive psychology, behavioral economics, and neuroscience, students will gain a comprehensive understanding of decision-making processes. | ||||
| Course Description in Turkish | Bu ders, antik felsefede kökleri bulunan yönetimsel karar almanın evrimini, yapay zeka çağında modern yorumlarına kadar ele almaktadır. Yönetim teorisi, bilişsel psikoloji, davranışsal ekonomi ve nörobilimden elde edilen içgörülerle öğrenciler karar verme süreçleri hakkında kapsamlı bir anlayış kazanacaklardır. |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) karar verme teorilerinin tarihsel bağlamını ve gelişimini tartışmak; 2) yönetimsel kararların altında yatan bilişsel süreçleri analiz etmek; 3) yapay zeka teknolojilerinin modern yönetim uygulamaları üzerindeki rolünü ve etkisini değerlendirmek; 4) yapay zeka odaklı karar vermede etik ve toplumsal hususları incelemek; 5) yapay zeka destekli karar vermede gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için çeşitli alanlardaki bilgileri sentezlemek. |
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | |||||
| 2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | |||||
| 3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | |||||
| 4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | |||||
| 5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | |||||
| 6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | |||||
| 7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | |||||
| 8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | |||||
| 9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | |||||
| 10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | |||||
| 11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | |||||
| 12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | |||||
| 13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
| N None | S Supportive | H Highly Related |
| Program Outcomes and Competences | Level | Assessed by | |
| 1) | Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | N | |
| 2) | Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Exam,HW,Participation |
| 4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
| 6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | N | |
| 7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | N | |
| 8) | Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | N | |
| 9) | Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | S | Participation |
| 10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | HW,Participation |
| 11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | N | |
| 12) | Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | S | Exam,HW |
| 13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Exam,HW |
| Prepared by and Date | , |
| Course Coordinator | BÜŞRA AYAN |
| Semester | Fall |
| Name of Instructor | Prof. Dr. SEMEN SON TURAN |
| Hafta | Konu |
| 1) | Derse Giriş |
| 2) | Bilgelik ve Saf Zeka (AI) – Gerçeklik Nedir? |
| 3) | Bildiğimizi nasıl biliyoruz? |
| 4) | Bilişsel Süreçler ve Karar Verme |
| 5) | Davranışsal Ekonomi ve Rasyonalite |
| 6) | Nörobilim ve Karar Verme |
| 7) | Sınav 1 |
| 8) | Yapay Zeka Nedir? |
| 9) | Yönetim Teorileri |
| 10) | Yönetim Teorileri |
| 11) | Etik Nedir? |
| 12) | Çok fazla seçenek… Karar Yorgunluğu |
| 13) | Sınav 2 |
| 14) | Yapay Zeka ile Yönetsel Karar Vermenin Geleceği |
| 15) | Final Sınav Haftası |
| 16) | Final Sınav Haftası |
| Required/Recommended Readings | Required:
The required textbook is available through Blackboard | |||||||||||||||
| Teaching Methods | Videos, articles, presentations, cases, guest speakers. The students are expected to come each session having read and watched the course material. The course involves cases, quizzes, homework, and exams. Students are expected to engage in the class discussion and apply the knowledge acquired in a team setting. | |||||||||||||||
| Homework and Projects | Homework, if assigned, must be submitted on time and in the requested format. Quizzes/in-class exercises may or may not be announced and can be cumulative in terms of coverage or may cover material from the upcoming topic only. Missed homework and missed quizzes will result in a score of 0. | |||||||||||||||
| Laboratory Work | None | |||||||||||||||
| Computer Use | Each session requires use of Blackboard; therefore, use of a computer is a must. | |||||||||||||||
| Other Activities | Guest speakers may be invited for giving practical aspects of related theoretical concepts. | |||||||||||||||
| Assessment Methods |
|
|||||||||||||||
| Course Administration |
|
|||||||||||||||
| Activity | No/Weeks | Hours | Calculation | ||||
| No/Weeks per Semester | Preparing for the Activity | Spent in the Activity Itself | Completing the Activity Requirements | ||||
| Ders Saati | 14 | 2 | 3 | 1 | 84 | ||
| Ödevler | 5 | 4 | 20 | ||||
| Ara Sınavlar | 1 | 10 | 10 | ||||
| Final | 1 | 12 | 2 | 14 | |||
| Total Workload | 128 | ||||||
| Total Workload/25 | 5.1 | ||||||
| ECTS | 5 | ||||||