Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Psikoloji | |||||
| Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü | Mühendislik Fakültesi | ||||
| Ders Kodu | MATH 227 | ||||
| Ders Adı İngilizce | Probability and Statistics for Engineering I | ||||
| Ders Adı Türkçe | Mühendislik için Olasılık ve İstatistik I | ||||
| Öğretim Dili | EN | ||||
| Ders Türü | Ters-Yüz Öğrenme | ||||
| Dersin Düzeyi | Başlangıç | ||||
| Dönem | Güz | ||||
| Haftalık İletişim Saatleri |
|
||||
| Tahmini Öğrenci İş Yükü | Dönem boyunca 174 saat | ||||
| Ders Kredileri | 7 AKTS | ||||
| Değerlendirme | Standart Harf Notu | ||||
| Ön Koşul | Yok | ||||
| Yan Koşul | Yok | ||||
| Beklenen Ön Bilgi | Yok | ||||
| Kayıt Kısıtlamaları | Yok | ||||
| Genel Eğitim Hedefi | |||||
| Ders Açıklaması | Bu ders olasılık olasılık modelleri ve teorisini giriş ersi olarak tasarlanmıştır. Dersin amacı belirsizlik altında karar verme ve endüstri mühendisliği problemlerini çözme konularında öğrencileri geliştirmektir. Ders içeriğini olasılığın temel kuralları, koşullu olasılık, beklendik değer ve varyans. Kesikli ve sürekli rassal değişkenler, birleşik dağılımlar, koşullu beklendik değer, momentler ve limit kuramları oluşturmaktadır. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve YeterliliklerBu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:1) olasılığın temel kavramlarını kullanarak gerçek hayattaki olasılık problemlerini çözer, 2) önemli ayrık olasılık dağılımlarının özelliklerini tanır ve ayırt eder, 3) önemli sürekli olasılık dağılımlarının özelliklerini tanır ve ayırt eder, 4) çok değişkenli rastgele değişkenlerin ortak olasılık dağılımlarının özelliklerini anlar, |
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları | 1 | 2 | 3 | 4 |
|---|---|---|---|---|
| 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. |
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok | S Destekleyici | H Çok İlgili |
| Program Çıktıları ve Yeterlilikler | Düzey | Değerlendirme | |
| 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 | Sınav,Ödev,Derse Katılım |
| 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 | Derse Katılım |
| 10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | Ödev,Derse Katılım |
| 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 | Sınav,Ödev |
| 13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Sınav,Ödev |
| Hazırlayan ve Tarih | UTKU KOÇ , December 2020 |
| Ders Koordinatörü | UTKU KOÇ |
| Dönem | Güz |
| Dersi Veren(ler) | Prof. Dr. YANİ SKARLATOS |
Ders İçeriği
| Hafta | Konu |
| 1) | Introduction to probability and randomness. Definition of sample spaces, events and probability, Counting rules |
| 2) | Conditional probability, independence, Bayes’ theorem, Random variables (RV), discrete RVs and distributions. |
| 3) | Functions of RVs. Expected value and variance of RVs. Important Discrete RVs (discrete uniform, Bernoulli, binomial)) |
| 4) | Important Discrete RVs (geometric, negative binomial, hypergeometric, Poisson) |
| 5) | Moment Generating functions of Discrete RVs |
| 6) | Continuous RVs. Cumulative distribution functions, mean, variance and generating functions for continuous RVs |
| 7) | Important Continuous RVS (uniform, normal) |
| 8) | Normal approximation to binomial and Poisson |
| 9) | Normal approximation to binomial and Poisson |
| 10) | Relationships between continuous and discrete RVs |
| 11) | Moment Generating functions of continuous RVs, Joint probability distributions, |
| 12) | Marginal and conditional distributions, Functions of RVs. |
| 13) | Independent RVs, conditional expectation, |
| 14) | Covariance, Correlation |
| 15) | Final Exam/Project Presentation period |
| 16) | Final Exam/Project Presentation period |
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | ||||||||||
| Öğretme Teknikleri | ||||||||||
| Ödev ve Projeler | ||||||||||
| Laboratuvar Çalışması | ||||||||||
| Bilgisayar Kullanımı | ||||||||||
| Diğer Aktiviteler | ||||||||||
| Değerlendirme Yöntemleri |
|
|||||||||
| Ders Yönetimi |
utku.koc@mef.edu.tr; sirin.ozlem@mef.edu.tr |
|||||||||
AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini
| AKtivite | Hafta Sayısı | Saat | Hesaplama | ||||
| Yarıyıl Başına Hafta Sayısı | Etkinliğe Hazırlık | Etkinliğin Kendisinde Harcanan | Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama | ||||
| Ders Saati | 14 | 2 | 3 | 2 | 98 | ||
| Laboratuvar | 14 | 1 | 1 | 28 | |||
| Ara Sınavlar | 4 | 10 | 2 | 48 | |||
| Toplam İş Yükü | 174 | ||||||
| Toplam İş Yükü/25 | 7.0 | ||||||
| AKTS | 7 | ||||||