| School/Faculty/Institute |
Faculty of Economics, Administrative and Social Sciences |
| Course Code |
FEASS 103 |
| Course Title in English |
AI Literacy for FEASS |
| Course Title in Turkish |
FEASS için Yapay Zeka Okuryazarlığı |
| Language of Instruction |
EN |
| Type of Course |
Flipped Classroom |
| Level of Course |
Introductory |
| Semester |
Spring,Fall |
| Contact Hours per Week |
| Lecture: 2 |
Recitation: |
Lab: |
Other: |
|
| Estimated Student Workload |
56 hours per semester |
| Number of Credits |
2 ECTS |
| Grading Mode |
Standard Letter Grade
|
| Pre-requisites |
None |
| Co-requisites |
None |
| Expected Prior Knowledge |
None |
| Registration Restrictions |
Only Undergraduate Students |
| Overall Educational Objective |
To learn how artificial intelligence reflects human decisions, raises ethical dilemmas, and shapes academic and professional fields—and to engage with AI tools critically, reflectively, and creatively through applied learning. |
| Course Description |
This course provides students in the social sciences with a foundational understanding of artificial intelligence and supports critical thinking about its ethical, disciplinary, and societal impact. Students will explore how AI systems reflect human values, require oversight, and influence fields such as psychology, economics, political science, and business. They will examine how AI systems are trained, apply ethical principles to real-world dilemmas, and reflect on their own use of AI tools as learners. Through applied activities, portfolio work, and guided reflection, students will be equipped to engage with AI thoughtfully and responsibly in both academic and professional contexts. |
Course Learning Outcomes and Competences
Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) Yapay zeka sistemlerinin insan kararlarını ve değerlerini nasıl yansıttığını açıklamak ve gerçek dünya uygulamalarında sorumluluğun insan ve makine ajansı arasında nasıl değiştiğini analiz etmek.
2) Yapay zeka kullanımındaki etik ikilemleri belirlemek ve sorumlu yapay zeka uygulamalarını değerlendirmek ve yönlendirmek için adalet, hesap verebilirlik ve şeffaflık gibi temel ilkeleri uygulamak.
3) Yapay zekanın ne olduğunu açıklamak, veriler ve algoritmalar kullanılarak nasıl eğitildiğini açıklamak ve yapay zeka araçlarının sosyal bilim disiplinlerini nasıl etkilediğini analiz etmek.
|
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes |
1 |
2 |
3 |
| 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. |
|
|
|
Relation to Program Outcomes and Competences
| 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. |
N |
|
| 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. |
H |
Sunum
|
| 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. |
S |
Derse Katılım
|
| 9) |
Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. |
N |
|
| 10) |
Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. |
H |
Sunum
|
| 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 |
Derse Katılım
|
| 13) |
Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
N |
|
| Prepared by and Date |
CAROLINE KURBAN , |
| Course Coordinator |
HIZIR KONUK |
| Semester |
Spring,Fall |
| Name of Instructor |
|
Course Contents
| Hafta |
Konu |
| 1) |
Yapay Zeka Okuryazarlığına Giriş ve Yapay Zeka CFS (Anlama Düzeyi): Yapay Zekayı Sosyal Bir Güç Olarak Anlamak |
| 2) |
İnsanlar Yapay Zekayı Nasıl Şekillendiriyor, Kontrol Ediyor ve Sorumlu Tutuyor |
| 3) |
İnsan Kararları Yapay Zeka Sistemlerini Nasıl Şekillendiriyor |
| 4) |
Yapay Zeka Destekli Kararlarda Denetime İhtiyaç Var |
| 5) |
İnsan ve Makine Faaliyetleri Arasındaki Bulanık Sınırlar |
| 6) |
Yapay Zekayı Anlamak İçin Etik Düşünmenin Önemi |
| 7) |
Yapay Zeka Kullanımında Etik İkilemlerin Tanınması |
| 8) |
Yapay Zeka Sistemlerini Değerlendirmek İçin Etik İlkelerin Uygulanması |
| 9) |
Mesleki ve Sosyal Bağlamlarda Etik Üzerine Düşünceler |
| 10) |
Her Sosyal Bilimcinin Yapay Zeka Hakkında Bilmesi Gerekenler |
| 11) |
Yapay Zeka Nedir ve Nerelerde Karşılaşırız |
| 12) |
Yapay Zeka Sistemleri Nasıl Eğitilir ve Bu Neden Önemlidir |
| 13) |
Yapay Zekanın Sosyal Bilimler Alanındaki Disiplinlerarası Etkisi |
| 14) |
Her Şeyi Bir Araya Getirmek: Portföy Sentezi |
| 15) |
Final Değerlendirme Dönemi |
| 16) |
Final Değerlendirme Dönemi |
| Required/Recommended Readings | Required:
UNESCO AI Competency Framework for Students – Understand Level (provided via Blackboard)
Additional Readings:
Students are expected to independently locate and engage with relevant sources related to artificial intelligence and its impact on their discipline (e.g., psychology, economics, political science, or business). These readings will support portfolio development and in-class discussions. Guidance on how to find, evaluate, and cite credible sources will be provided during the course.
|
| Teaching Methods | This course is delivered through a Flipped Learning approach. Students are responsible for engaging with curated readings, short videos, and interactive materials outside of class to build a foundational understanding of artificial intelligence—focusing on how it reflects human decisions, raises ethical dilemmas, and affects their discipline. Pre-class quizzes support preparation and self-assessment.
In-class sessions are dedicated to applying this knowledge through structured discussion, ethical case analysis, collaborative critique of AI tools, and creative exercises aligned with the AI Competency Framework for Students (Understand level).
A central component of the course is a creative, multimodal portfolio, in which learners explore AI’s role in their field through concept mapping, visual explanation, video reflection, and critical use of AI tools. The final reflection invites students to evaluate how they used AI throughout the course, fostering ethical awareness and digital responsibility.
Success in this course depends on individual responsibility, regular attendance, consistent preparation, and a willingness to explore how AI is shaping academic, personal, and professional life within one’s discipline.
|
| Homework and Projects | Portfolio development |
| Laboratory Work | None |
| Computer Use | Students are required to bring their own devices. |
| Other Activities | None |
| Assessment Methods |
| Assessment Tools |
Count |
Weight |
| Uygulama |
5 |
% 30 |
| Küçük Sınavlar |
6 |
% 30 |
| Projeler |
1 |
% 40 |
| TOTAL |
% 100 |
|
| Course Administration |
kurbanc@mef.edu.tr
Caroline Kurban, CELT Office, A Block, 5th Floor, office hours 9am – 5pm. Please email for an appointment: kurbanc@mef.edu.tr
Course Policies
1. Attendance and Participation
Attendance and active participation are essential for success in this course. Since many assessments occur during class, you must:
• Attend at least 70% of sessions.
• Complete at least 70% of in-class activities.
Failure to meet these requirements will result in not passing the course.
2. Pre-Class Preparation
You are expected to engage with pre-class videos and materials available in the Blackboard before each session. These resources provide necessary background knowledge for discussions and in-class activities.
3. In-Class Assessments
There are 6 in-class assessments (activities) throughout the semester. If you miss an assessment, you will receive a zero unless the absence is officially documented (e.g., illness). In such cases:
• You may complete the assessment at a later date, if feasible.
• If rescheduling is not possible, your grade will be adjusted to the average of your other in-class assessments.
4. Final Portfolio
The final portfolio is a mandatory requirement and will be developed progressively throughout the semester. Submission of the portfolio is necessary to receive a passing grade. Failure to submit the portfolio will result in failure of the course, regardless of performance in other assessments.
5. Use of AI Tools
AI tools will be used in this course; however, their usage will be restricted in certain cases. You must follow the instructor’s guidelines on when AI tools are allowed.
• Unauthorized AI use will be considered plagiarism and will be subject to disciplinary action under Article 54 of the Law on Higher Education.
• If you have questions about AI usage, you should seek clarification before using such tools.
6. Academic Integrity and Conduct
You are expected to:
• Engage respectfully and collaboratively in class discussions.
• Follow all academic integrity guidelines, including appropriate AI usage in line with the MEF AI Policy.
• Breaches of academic integrity, including plagiarism or misrepresentation of work, will result in disciplinary action in accordance with Article 54 of the Law on Higher Education.
• Contribute to a positive and inclusive learning environment.
If you face difficulties on this course, you are encouraged to reach out to the instructor or utilize available university support services.
This is a flipped course where each student is expected to read assigned material and watch videos in advance, follow class and Blackboard, and actively participate.
According to MEF University regulations, officially excused absences from exams and assessments must be submitted to the faculty within 3 business days after the exam via the following link: https://www.cognitoforms.com/MEFUniversity/MazeretBildirimFormu.
If you have any questions, please contact our faculty secretary, Selin Taşçı.
Academic integrity: All students of MEF University are expected to be honest and comply with academic integrity. Students are expected to do their own work and neither give nor receive unauthorized assistance. Disciplinary procedures are carried out in accordance with Article 54 of the Higher Education Law No. 2547.
IMPORTANT: As stated in the "Attendance to Courses and Practices (Article 24)" section of the MEF University Undergraduate Rules and Regulations, students are required to attend at least 70% of the courses and participate in all exams and other activities determined by the course instructor, in accordance with the principles set by the Council of Higher Education.
Within the framework of MEF University's Artificial Intelligence Policy, it is aimed to integrate artificial intelligence into educational processes and promote its ethical use.
|