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 Zorunlu 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):
  • 1- Problem çözme maksadıyla hesaplamalı düşünme öğelerini tanımlayıp uygulayabileceklerdir.
  • 2- Ellerindeki problemle ilgili gerekli kodu ilgili kod kütüphanesinde arayıp bulabileceklerdir.
  • 3- Algoritmaları verimlilik, doğruluk ve netliklerine göre değerlendirebileceklerdir.
  • 4- Mantık, programlama ve algoritmik düşünce konularında uygulamalı temel kazanacaklardır.
  • 5- Farklı disiplinlerden oluşan gruplarda çalışabilme yetisi kazanacaklar hem bireysel hem de takım sorumluluğu almayı öğreneceklerdir.
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

HaftaKonularÖn 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


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 ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Laboratuvar 10 60
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar 1 20
Final Sınavı 1 20
Total: 12 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati14114
Laboratuvar12224
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler10660
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar2918
Final Sınavı199
Toplam İş Yükü (saat):125


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5
OC1   1      
OC2     1    
OC3     1    
OC4     1    
OC5         2