DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U+L (saat/hafta) | Türü (Z / S) | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Hesaplamalı Düşünme | KHAS 109 | Güz | 03+00+00 | Seçmeli | 3 | 5 |
| Akademik Birim: | Çekirdek Program |
| Öğrenim Türü: | Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar | - |
| Öğrenim Dili: | İngilizce |
| Dersin Düzeyi: | Lisans |
| Dersin Koordinatörü: | İPEK İLİ ERDOĞMUŞ |
| Dersin Amacı: | Hesaplamalı Düşünme dersi, karmaşık problem çözme görevleri için algoritmik düşünmeye uygulamalı bir şekilde giriş yapmayı hedeflemektedir. Ayrıca bu ders ile hesaplama, matematik, mantık ve tasarım tabanlı farklı disiplinler arasında problem çözme becerileri ve yetkinliklerin oluşturulması amaçlamaktadır. Öğrencilerin gruplar halinde çalışacakları örüntü tanıma, soyutlama ve tümevarım/tümdengelim gibi birçok konu ve kazanacakları problem çözme becerinin yanı sıra, heyecan verici bilmeceleri ve sorunları çözmek için verilerle çalışarak, Python gibi programlama arayüzlerini kullanabilmeleri için öğrencilere bir alt yapı oluşturacaktır. Genel olarak, öğrenciler bu ders ile üniversite yaşamları ve haricinde de karşılaşabilecekleri sorunlara yönelik onları hazırlayacaktır. |
| Dersin İçeriği: | • Mantıksal ve Eleştirel Düşünme • Problem Ayrıştırma • Örüntü tanıma • Soyutlama • Veri türleri, formları ve amaçları • Python'a Giriş • Algoritmalar, Veri Analizi ve Görselleştirme |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | 1,5 saatlik ders, temel hesaplama kavramlarına giriş olarak tasarlanmıştır. 1,5 saatlik laboratuvar çalışması ve grup projeleri üzerinedir. |
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş ve Ders Oryantasyonu | |
| 2 | Mantıksal Düşünme – Hüseyin Sungur Kuyumcuoğlu | |
| 3 | Eleştirel Düşünme – Hüseyin Sungur Kuyumcuoğlu | |
| 4 | Problem Ayrıştırma - Sabri Gökmen | |
| 5 | Örüntü Tanıma – Sabri Gökmen | |
| 6 | Soyutlama – Sabri Gökmen | |
| 7 | Veriye Giriş – İpek İli | |
| 8 | Ara Sınav I | |
| 9 | Python'a Giriş I – Şebnem Eşsiz | |
| 10 | Python'a Giriş II – Şebnem Eşsiz | |
| 11 | Algoritmalarla Eğlence – Şebnem Eşsiz - Hüseyin Sungur Kuyumcuoğlu | |
| 12 | Veri Analizi- Ertunç Hünkar | |
| 13 | Veri Görselleştirme – Ertunç Hünkar | |
| 14 | Gözden Geçirme |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
| • Curzon, Paul, and Peter W. McOwan. The power of computational thinking: Games, magic and puzzles to help you become a computational thinker. World Scientific Publishing Company, 2017. • Riley, David, and Kenny A. Hunt. Computational thinking for the modern problem solver. Chapman and Hall/CRC, 2014. • Ferragina, Paolo, and Fabrizio Luccio. Computational Thinking: First Algorithms, Then Code. Springer, 2018. |
DİĞER KAYNAKLAR
| 1. R. Kowalski, Computational Logic and Human Thinking: How to be Artificially Intelligent Cambridge University Press; first edition (August 22, 2011). 2. M. Badger, Scratch 1.4: A Beginner’s Guide. Packt Publishing (July 17, 2009). 3. T. Gaddis, Starting Out with Alice: A Visual Introduction to Programming. Addison-Wesley, 2nd Edition(2010) 4. J. Zelle, Python Programming: An Introduction to Computer Science, Franklin, Beedle & Associates, Second edition (May 18, 2010) 5. S. Welch, From Idea to App: Creating iOS UI, animations, and gestures (Voices That Matter), New Riders Press (2011) 6. Appropriate articles from Communications of the ACM, IEEE Computer and IEEE Spectrum. (Approximately 1 article per 1-2 lectures). 7. Guzdial, Mark (2008). "Education: Paving the way for computational thinking". Communications of the ACM. 51 (8): 25 8. Edwin Kooge, Natasha Walk, and Peter C. Verhoef, (2016) Creating Value with Big Data Analytics: Making Smarter Marketing Decisions 9. http://people.scs.carleton.ca/~lanthier/teaching/ProcessingNotes |
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
|---|---|---|
| Laboratuvar | 10 | 60 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 1 | 20 |
| Final Sınavı | 1 | 20 |
| Total: | 12 | 100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 1 | 14 |
| Laboratuvar | 12 | 2 | 24 |
| Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler | 10 | 6 | 60 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 2 | 9 | 18 |
| Final Sınavı | 1 | 9 | 9 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 125 | ||
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 | PY10 |
| OC1 | ||||||||||
| OC2 | ||||||||||
| OC3 | ||||||||||
| OC4 | ||||||||||
| OC5 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek