Ders Detayı
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|
KARAR VERME | SSMD2161730 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Hakan TOZAN |
Dersi Verenler | Prof.Dr. Hakan TOZAN |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Ders aşağıdaki amaçlar doğrultusunda tasarlanmıştır. Karmaşık karar problemlerine istatistik modellerin uygulanması. Eleştirel düşünme , modelleme ve karar vermede rasyonel akıl yürütme. Karar problerinin analizi ve yapılandırılması.G erçek dünyanın karmaşık karar problemlerine çözüm bulmak için kullandığımız bilimsel kuramların (olasılık kuramı, vb.) limitlerini anlamak. |
Dersin İçeriği | Bu ders; Dersin tanıtımı, Karar Analizi ve Karar Vermeye Giriş,Analitik Hiyerarşi Prosesi,TOPSIS YÖNTEMİ,VIKOR YÖNTEMİ,KARAR AĞAÇLARINA GİRİŞ,KARAR AĞAÇLARI ve BEKLENEN PARASAL DEĞER,RİSK PROFİLLERİ ve BASKINLIK,ÇOK AMAÇLI KARAR VERME,BELİRSİZLİK ALTINDA KARAR VERME,BELİRSİZLİK ALTINDA KARAR VERME 2,Bilginin Değeri: Mutlak Bilgi,Bilginin Değeri: Mutlak Olmayan Bilgi,DÖNEM PROJELERİ SUNUMU,DÖNEM PROJELERİ SUNUMU; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
1. Risk çözümlemeleri ve beklenen değer hesaplarını birlikte yorumlayarak en akılcı karar seçeneğini saptar. | 1, 2 | A, B, D |
2. Karar Kuramı temel kavramlarını ve modelleme aşamalarını tanır. | 1, 2, 4 | A, B |
3. Karar problemlerinin yapısal modellemesini karar ağaçları yardımıyla gerçekleştirebilir. | 1, 2 | A, B, D |
4. Karar vericinin tercihlerini probleme uyarlar. Öznel veya nesnel tercihlerin karşılaştırmasını yaparak sonuca etkilerini
gösterir. | 1, 2, 4 | A, B, D |
5. Gerçek bir karar problemin tüm karar verme süreci aşamalarını uygular ve çözümlemesini yapar. | 1, 2, 3, 4 | A, B, D |
Öğretim Yöntemleri: | 1: Tam Öğrenme Modeli, 2: Proje Temelli Öğrenme Modeli, 3: Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, B: Kısa Cevaplı Yazılı Sınav, D: Sözlü Sınav |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|
1 | Dersin tanıtımı, Karar Analizi ve Karar Vermeye Giriş | Ders Notları |
2 | Analitik Hiyerarşi Prosesi | Ders Notları |
3 | TOPSIS YÖNTEMİ | Ders Notları |
4 | VIKOR YÖNTEMİ | Ders Notları |
5 | KARAR AĞAÇLARINA GİRİŞ | Ders Notları |
6 | KARAR AĞAÇLARI ve BEKLENEN PARASAL DEĞER | Ders Notları |
7 | RİSK PROFİLLERİ ve BASKINLIK | Ders Notları |
8 | ÇOK AMAÇLI KARAR VERME | Ders Notları |
9 | BELİRSİZLİK ALTINDA KARAR VERME | Ders Notları |
10 | BELİRSİZLİK ALTINDA KARAR VERME 2 | Ders Notları |
11 | Bilginin Değeri: Mutlak Bilgi | Ders Notları |
12 | Bilginin Değeri: Mutlak Olmayan Bilgi | Ders Notları |
13 | DÖNEM PROJELERİ SUNUMU | Proje Sunumları |
14 | DÖNEM PROJELERİ SUNUMU | Proje Sunumları |
Kaynak |
Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis by Robert T. Clemen& T. Reilly South –Western Cengage Learning Academic Press. ISBN 0-495-01508 W. L. Winston, Operations Research: Applications and Algorithms, Thompson Brooks/Cole, 2004. H. A. Taha, Operations Research: An Introduction, Pearson Education, 2007. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı |
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
1 | Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir. | | | | X | |
2 | Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır. | | | | | X |
3 | Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir. | | | | | |
4 | Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar. | | | | X | |
5 | Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur. | | | | X | |
6 | Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır. | | | X | | |
7 | Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir. | | | X | | |
8 | Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır | | | X | | |
9 | Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar. | | | | | |
10 | Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler. | | | | | |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | | 50 |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | | 50 |
Toplam | | 100 |
AKTS / İşyükü Tablosu |
Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Rehberli Problem Çözme | 0 | 0 | 0 |
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 6 | 5 | 30 |
Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 |
Proje Sunumu / Seminer | 6 | 8 | 48 |
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 5 | 6 | 30 |
Ara Sınav ve Hazırlığı | 7 | 6 | 42 |
Genel Sınav ve Hazırlığı | 7 | 7 | 49 |
Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 |
Toplam İş Yükü (Saat) | 241 |
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(241/30) | 8 |
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. |
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|
KARAR VERME | SSMD2161730 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Hakan TOZAN |
Dersi Verenler | Prof.Dr. Hakan TOZAN |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Ders aşağıdaki amaçlar doğrultusunda tasarlanmıştır. Karmaşık karar problemlerine istatistik modellerin uygulanması. Eleştirel düşünme , modelleme ve karar vermede rasyonel akıl yürütme. Karar problerinin analizi ve yapılandırılması.G erçek dünyanın karmaşık karar problemlerine çözüm bulmak için kullandığımız bilimsel kuramların (olasılık kuramı, vb.) limitlerini anlamak. |
Dersin İçeriği | Bu ders; Dersin tanıtımı, Karar Analizi ve Karar Vermeye Giriş,Analitik Hiyerarşi Prosesi,TOPSIS YÖNTEMİ,VIKOR YÖNTEMİ,KARAR AĞAÇLARINA GİRİŞ,KARAR AĞAÇLARI ve BEKLENEN PARASAL DEĞER,RİSK PROFİLLERİ ve BASKINLIK,ÇOK AMAÇLI KARAR VERME,BELİRSİZLİK ALTINDA KARAR VERME,BELİRSİZLİK ALTINDA KARAR VERME 2,Bilginin Değeri: Mutlak Bilgi,Bilginin Değeri: Mutlak Olmayan Bilgi,DÖNEM PROJELERİ SUNUMU,DÖNEM PROJELERİ SUNUMU; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
1. Risk çözümlemeleri ve beklenen değer hesaplarını birlikte yorumlayarak en akılcı karar seçeneğini saptar. | 1, 2 | A, B, D |
2. Karar Kuramı temel kavramlarını ve modelleme aşamalarını tanır. | 1, 2, 4 | A, B |
3. Karar problemlerinin yapısal modellemesini karar ağaçları yardımıyla gerçekleştirebilir. | 1, 2 | A, B, D |
4. Karar vericinin tercihlerini probleme uyarlar. Öznel veya nesnel tercihlerin karşılaştırmasını yaparak sonuca etkilerini
gösterir. | 1, 2, 4 | A, B, D |
5. Gerçek bir karar problemin tüm karar verme süreci aşamalarını uygular ve çözümlemesini yapar. | 1, 2, 3, 4 | A, B, D |
Öğretim Yöntemleri: | 1: Tam Öğrenme Modeli, 2: Proje Temelli Öğrenme Modeli, 3: Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, B: Kısa Cevaplı Yazılı Sınav, D: Sözlü Sınav |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|
1 | Dersin tanıtımı, Karar Analizi ve Karar Vermeye Giriş | Ders Notları |
2 | Analitik Hiyerarşi Prosesi | Ders Notları |
3 | TOPSIS YÖNTEMİ | Ders Notları |
4 | VIKOR YÖNTEMİ | Ders Notları |
5 | KARAR AĞAÇLARINA GİRİŞ | Ders Notları |
6 | KARAR AĞAÇLARI ve BEKLENEN PARASAL DEĞER | Ders Notları |
7 | RİSK PROFİLLERİ ve BASKINLIK | Ders Notları |
8 | ÇOK AMAÇLI KARAR VERME | Ders Notları |
9 | BELİRSİZLİK ALTINDA KARAR VERME | Ders Notları |
10 | BELİRSİZLİK ALTINDA KARAR VERME 2 | Ders Notları |
11 | Bilginin Değeri: Mutlak Bilgi | Ders Notları |
12 | Bilginin Değeri: Mutlak Olmayan Bilgi | Ders Notları |
13 | DÖNEM PROJELERİ SUNUMU | Proje Sunumları |
14 | DÖNEM PROJELERİ SUNUMU | Proje Sunumları |
Kaynak |
Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis by Robert T. Clemen& T. Reilly South –Western Cengage Learning Academic Press. ISBN 0-495-01508 W. L. Winston, Operations Research: Applications and Algorithms, Thompson Brooks/Cole, 2004. H. A. Taha, Operations Research: An Introduction, Pearson Education, 2007. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı |
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
1 | Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir. | | | | X | |
2 | Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır. | | | | | X |
3 | Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir. | | | | | |
4 | Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar. | | | | X | |
5 | Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur. | | | | X | |
6 | Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır. | | | X | | |
7 | Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir. | | | X | | |
8 | Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır | | | X | | |
9 | Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar. | | | | | |
10 | Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler. | | | | | |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | | 50 |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | | 50 |
Toplam | | 100 |
Sayısal Veriler
Ekleme Tarihi: 31/01/2023 - 16:14Son Güncelleme Tarihi: 31/01/2023 - 16:15