SAAT/GÜN

1. GÜN

BİLGİSAYAR LAB

2. GÜN

BİLGİSAYAR LAB

08:00-08:45
Ders Saati: 1

DERS ADI: Proje Tanıtımı ve Açılış

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Öğr. Üyesi Habibe GÜNEŞ

DERS KONUSU:  Proje Tanıtımı ve Açılış

09:00-09:45
Ders Saati: 1

DERS ADI: Üretken Yapay Zekâ ve Araştırma Etiği: Eleştirel Değerlendirme ile Akademik Sorumluluk (Online)

DERS ADI: Akademik Yazımda Doğru Denge: YZ Destekli Dil Kullanımı ve Kontrolü

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Arş. Gör. Dr. Gülçin AYITGU METİN

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Öğr. Üyesi Ayşe MERZİFONLUOĞLU

DERS KONUSU: Üretken yapay zekâ araçlarının akademik araştırma süreçlerinde etik çerçeveler, sorumluluk ilkeleri ve eleştirel değerlendirme perspektifi içinde incelenmesi

DERS KONUSU: Akademik yazım süreçlerinde yapay zekâ araçlarının etik, eleştirel bakış açısıyla bilinçli kullanımına odaklanılacaktır.

10:00-10:45
Ders Saati: 1

DERS ADI: Akademik Yazımın Anatomisi:  Neyi, Nasıl Araştırıyoruz?    Araştırma Sorusu Belirleme, Alan yazın Tarama ve Yöntem

DERS ADI:                SSCI Yayın Süreçleri Eğitimi: Dergi Seçimi, Editör Beklentileri, Revizyonlar ve Yapay Zekâ Desteği (Online)

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Prof. Dr. Yüksel GÖKTAŞ

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Prof. Dr. Hatice YILDIZ DURAK

DERS KONUSU: Akademik yazımın aşamaları sırasıyla işlenecek ve güncel araştırma soru/sorunları üzerinde durulacaktır.

DERS KONUSU: Bu eğitim, SSCI kapsamındaki dergilerde yayın yapma sürecini teknik bir yükleme prosedürü olarak değil, stratejik bir akademik konumlandırma ve editoryal uyum süreci olarak ele almaktadır. Katılımcıların yalnızca “nasıl gönderilir?” sorusuna değil, “neden bu dergi?”, “editör ne bekliyor?” ve “revizyon süreci nasıl yönetilir?” sorularına yanıt üretebilmesi hedeflenmektedir.

11:00-11:45
Ders Saati: 1

DERS ADI: Yapay Zekâ Araçlarının Çalışma Mantığı ve Doğru Promptu Oluşturma (Online)

DERS ADI: Uzun Lafın Kısası: Veriyi YZ Araçları ile Görselleştirmek

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Öğr. Üyesi Serkan GÜLDAL

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Öğr. Üyesi Habibe GÜNEŞ

DERS KONUSU: Makine öğrenmesi ve yapay zekâdan büyük dil modellerine uzanan temel kavramlar ele alınarak modellerin veri temelli çalışma prensipleri, öğrenme süreçleri, sınırlılıkları ve olası hataları nedenleriyle birlikte açıklanacak; ardından promptun ne olduğu, türleri, etkili bir promptun nasıl yazılacağı, rol atama, bağlam verme, örnek kullanma ve istenen formatı tanımlama gibi stratejilerle desteklenen kapsamlı bir istem tasarım yaklaşımı sunulacaktır.

DERS KONUSU: Bu derste katılımcıların bilimsel yazım süreçlerinde kullanmak üzere yapay zekâ destekli tasarım programı Canva ve diğer YZ araçları ile veri görselleştirmesi ve kuramsal çerçevelerin görselleştirilmesi üzerine bir eğitim gerçekleştirilecektir.

12:00-12:45
Ders Saati: 1

DERS ADI: Veri Analizi Nasıl Olmalı? Raporlama Süreçlerinde YZ Desteği

DERS ADI: Akademik Yazım Araçlarının Tanıtımı

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Ömer KOÇAK

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Süleyman Eren YÜRÜK

DERS KONUSU: Makalelerde yönteme özgü bir şekilde veri analiz süreçlerinin nasıl yapılandırılması gerektiğine ilişkin iyi örnekler verilerek, genellikle makalelerde ret olan yazım şekillerinin ise uygun olmayan örnekler şeklinde gösterileceği bu derste yapay zekâ araçları analiz ve yazım süreçlerinde nasıl çalışmayı destekleyebilir sorusu üzerinde durulacaktır.

DERS KONUSU: YZ destekli akademik yazım asistanlarının tanıtımı ve bu araçların akademik üretim süreçlerine etkili, eleştirel ve etik olarak kullanımına değinilecektir.

14:00-14:45
Ders Saati: 1

DERS ADI: Akademik Yazımda Bulguları, Sonuç ve Tartışmayı YZ ile Desteklemek

DERS ADI: Etkinlik Boyunca Ortaya Çıkan Ürünlerin Değerlendirilmesi ve Tartışılması-I. Oturum

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Mehmet KOKOÇ

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Öğr. Üyesi Büşra ÖZMEN-YAĞIZ

DERS KONUSU: Bu derste katılımcılarla YZ desteğiyle bulguları, sonuç ve tartışmayı yazma sürecinin akademik yazım ilkeleri doğrultusunda nasıl yapılandırılması gerektiğine ilişkin iyi örnekler ve kabul görmeyen revize gerektiren örnekler sunularak soru-cevap ve tartışma yöntemine dayalı bir ders işlenecektir.

DERS KONUSU: Bu derste, katılımcıların etkinlik süresi boyunca edindikleri teorik ve pratik bilgiler ışığında, yapay zekâ araçları (Canva, veri analiz araçları vb.) desteğiyle ürettikleri akademik çıktıların; bilimsel yazım standartları, öğretim tasarımı ilkeleri ve etik rehberler çerçevesinde metodolojik değerlendirmesi yapılacaktır.

15:00-15:45
Ders Saati: 1

DERS ADI: YZ Destekli Referans Yönetimi

DERS ADI: Etkinlik Boyunca Ortaya Çıkan Ürünlerin Değerlendirilmesi ve Tartışılması-II. Oturum

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Arif AKÇAY

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Prof. Dr. Oğuzhan ÖZDEMİR

DERS KONUSU: EndNote Research Assistant ve Mendeley Reading Assistant bir referans yönetim yazılımında kaynaklardan bilgi edinmek amacıyla kullanılacak yapay zekâ araçları uygulamalı bir şekilde tanıtılacaktır.

DERS KONUSU: Bu derste, katılımcıların etkinlik süresi boyunca edindikleri teorik ve pratik bilgiler ışığında, yapay zekâ araçları (Canva, veri analiz araçları vb.) desteğiyle ürettikleri akademik çıktıların; bilimsel yazım standartları, öğretim tasarımı ilkeleri ve etik rehberler çerçevesinde metodolojik değerlendirmesi yapılacaktır.

16:00-16:45
Ders Saati: 1

DERS ADI: Projelerin Anatomisi: Proje Değerlendirme İlkeleri Işığında Bir Projeyi Hayata Geçirmede YZ Desteği

DERS ADI: Atölye Çalışması ve Kapanış Töreni

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Prof. Dr. Sevda KÜÇÜK

DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Tüm Eğitmenler

DERS KONUSU: Bu eğitimin amacı, TÜBİTAK ve Avrupa Birliği projelerinde başvuru formatına uygun, değerlendirme kriterleriyle uyumlu ve uygulanabilir projeler geliştirebilmek için katılımcılara sistematik bir yazım ve planlama yaklaşımı kazandırmaktır.

DERS KONUSU: Tüm eğitim sürecinde gerçekleştirilen uygulamalar ışığında yeni araştırmaları ve projeleri başlatmak veya hali hazırda var olan problem yaşanan yayın türlerine ilişkin uygulamalı örnekler yapılarak değerlendirilecektir.

Toplam Ders Sayısı=8

Toplam Ders Sayısı=18