School/Faculty/Institute | Faculty of Engineering | ||||||
Course Code | IE 104 | ||||||
Course Title in English | Computational Methods for IE | ||||||
Course Title in Turkish | Endüstri Mühendisliği için Hesaplama Yöntemleri | ||||||
Language of Instruction | EN | ||||||
Type of Course | Flipped Classroom | ||||||
Level of Course | Select | ||||||
Semester | Spring | ||||||
Contact Hours per Week |
|
||||||
Estimated Student Workload | 152 hours per semester | ||||||
Number of Credits | 6 ECTS | ||||||
Grading Mode | Standard Letter Grade | ||||||
Pre-requisites |
COMP 103 - Computer Programming | COMP 105 - Computer Programming (C) | COMP 109 - Computer Programming (JAVA) |
||||||
Expected Prior Knowledge | Prior knowledge on computer programming fundamentals and structures | ||||||
Co-requisites | None | ||||||
Registration Restrictions | Only Undergraduate Students | ||||||
Overall Educational Objective | |||||||
Course Description | This course explores the design and implementation of decision support systems (DSS) using Excel & VBA. The following topics are covered: Excel basics & formatting; referencing & names for cells, worksheets, workbooks; R1C1 notation; functions & formulas; auditing; creating charts & sparklines; chart tools; pivot tables & charts; performing statistical analysis & solving mathematical models using Excel; working with large data in Excel; Visual Basic environment; recording macros; properties, methods, referencing & formulas in VBA; objects & variables; sub & function procedures; programming structures; arrays; debugging; creating user interface; DSS development process; graphical user interface design; case studies in DSS | ||||||
Course Description in Turkish | Bu ders, Excel & VBA kullanarak karar destek sistemlerinin (KDS) tasarımını ve uygulamaya konulmasını inceler. Ders boyunca Excel’in temel öğeleri & biçimlendirme; hücre, çalışmasayfası, çalışma kitabı için referanslama & isimler; R1C1 notasyonu; fonksiyonlar & formüller; denetim; şema & küçük grafikler oluşturma; şema araçları; özet tablo & şemalar; Excel kullanarak istatistiksel analiz yapma & matematiksel modeller çözme; Excel’de büyük veri ile çalışma; Visual Basic ortamı; makro kaydetme; VBA’da özellikler, yöntemler, referanslama & formüller; nesne & değişkenler; alt & fonksiyon prosedürleri; programlama yapıları; dizinler;hata ayıklama; kullanıcı arayüzü oluşturma; KDS geliştirme süreci; grafiksel kullanıcı arayüzü tasarımı; KDS’de vaka çalışmaları konuları işlenir. |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) Identify, define and explain key concepts and problem-solving processes in a given complex business case 2) Design a spread-sheet based solution framework to a given engineering problem; 3) Prepare a project report to demonstrate his/her spread-sheet knowledge and analysis skills 4) Function effectively as a member of a team and demonstrate team leadership during term project 5) Present the report and the results of the project 6) Apply, use and show basic spreadsheet features, functions, and methods 7) Demonstrate his/her coding skills using VBA. |
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
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 | EVREN GÜNEY , April 2021 |
Course Coordinator | EVREN GÜNEY |
Semester | Spring |
Name of Instructor | Doç. Dr. EVREN GÜNEY |
Hafta | Konu |
1) | Introduction to decision support systems (DSS), Excel Basics and Formatting |
2) | Referencing and Names, Functions and Formulas |
3) | Functions and formulas (continued) |
4) | Charts and Sparklines, Pivot Tables |
5) | Statistical Analysis |
6) | The Solver & other tools, working with large data |
7) | Introduction to VBA, Recording Macros |
8) | Objects and Variables |
9) | Objects and Variables, Sub procedures and function procedures |
10) | Programming structures |
11) | Programming structures, Arrays |
12) | User Interface |
13) | DSS Development Process, GUI Design |
14) | GUI Design and case studies |
15) | Final Exam/Project/Presentation Period |
16) | Final Exam/Project/Presentation Period |
Required/Recommended Readings | Ekşioğlu, S. D., Şeref, M.M.H., Ahuja, R.K., Winston, W.L. (2011). Developing Spreadsheet-Based Decision Support Systems (2nd Edition). Belmont, Massachusetts: Dynamic Ideas | ||||||||||||||||||
Teaching Methods | Lectures/contact hours using “flipped classroom” as an active learning technique | ||||||||||||||||||
Homework and Projects | weekly assignments over Pearson My ITLAB, 1 group project (consisting of 2-3 students | ||||||||||||||||||
Laboratory Work | Computer laboratory | ||||||||||||||||||
Computer Use | MS Excel (preferably 2016 or later version), Visual Basic for Applications | ||||||||||||||||||
Other Activities | none | ||||||||||||||||||
Assessment Methods |
|
||||||||||||||||||
Course Administration |
guneye@mef.edu.tr Rules for attendance: Minimum attendance requirement is 70%. Missing a Homework/Project: N/A. Missing the Midterm: You are expected to be present without exception and to plan any travel around these dates accordingly. Medical emergencies are of course excluded if accompanied by a doctor’s note. A note indicating that you were seen at the health center on the day of the exam is not a sufficient documentation of medically excused absence from the exam. The note must say that you were medically unable to take the exam. Provided that proper documents of excuse are presented, a make-up exam will be given for each missed midterm. If you fail to take the exam on the assigned day and do not have a valid excuse, you will be given zero (0) on the exam. Employment interviews, employer events, weddings, vacations, etc. are not excused absences. Missing the Final: Faculty regulations. Eligibility to enter the final exam: Students are required to achieve 40% success rate in midterm and assignment. A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations Statement on plagiarism: YÖK Regulations (http://3fcampus.mef.edu.tr/uploads/cms/webadmin.mef.edu.tr/4833_2.pdf ) Disclaimer: The instructor reserves the right, when necessary, to alter the grading policy, change examination dates, and modify the syllabus and course content. Modifications will be announced in class. Students are responsible for the announced changes. |
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 | 1 | 3 | 1 | 70 | ||
Proje | 1 | 20 | 10 | 30 | |||
Ödevler | 10 | 1 | 2 | 30 | |||
Ara Sınavlar | 1 | 20 | 2 | 22 | |||
Total Workload | 152 | ||||||
Total Workload/25 | 6.1 | ||||||
ECTS | 6 |