FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ
Matematik
SOSYAL MEDYA
IE 342 | Ders Tanıtım Bilgileri
| Dersin Adı |
Karar Teorisi
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
IE 342
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
5
|
| Ön-Koşul(lar) |
|
|||||||
| Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||||
| Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||||
| Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||||
| Dersin Veriliş Şekli | - | |||||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Anlatım / Sunum | |||||||
| Dersin Koordinatörü | ||||||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||||
| Yardımcı(ları) | - | |||||||
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı öğrencilere belirsizlik, risk, belirlilik ve çokölçütlülük ortamlarında karar verme durumlarında karşılaşılan problemlerin modellenmesi, çözüm önerilerinin geliştirilmesi ve analizi hakkında giriş niteliğinde bilgiler vermektir |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Bu ders, yöneylem araştırması kursunun en önemli bölümlerinden biri olup, birden fazla alternatif içinden en iyisini seçmenin mantıklı yollarını öğrenir. Seçilmiş olan alternatifin "iyilik" derecesi, karar durumunu tanımlayan verilerin kalitesine bağlı olmaktadır. Bu açıdan yola çıkarak bir karar verme sürecinin, aşağıdaki kategorilerden biri çerçevesinde değerlendirilebileceği söylenebilir:\n1. Belirsizlik ortamında karar verme problemlerinde eldeki verilerin karar süreci ile ne derecede ilişkili olduğu kesin olarak bilinmemektedir.\n2. Risk ortamında karar verme problemlerinde eldeki veriler, belirli bir olasılık dağılımı ile tanımlanamamaktadır.\n3. Belirlilik ortamında karar verme problemlerinde verilerin deterministik bir şekilde tanımlandığı varsayılır.\n4. Çok ölçütlülük ortamında karar verme problemlerinde etkin çözümlerin belirlennmesi, birden fazla ölçütün aynı anda eniyilenmesi koşulu altında gerçekleştirilir.\nBu derste öğrencilere, içinde bulundukları karar durumlarının tespiti, bu duruma bağlı karar kurallarının belirlenmesi ve kullanımı, karar ağaçları, fayda teorisi, bilgi ve ek bilgi kullanımının değerlendirilmesi yöntemleri, çok ölçütlü karar modelleri, bu modeller için çözüm kavramları ve çözümlerin hesaplanması yöntemleri, hedef programlama problemleri ve onların çözümlerinin analizi yöntemleri öğretilmektedir. |
|
|
Temel Ders | |
| Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Derse giriş. Karar teorisine giriş. Davranışsal karar analizi. | |
| 2 | Kesinlik durumunda karar verme. Belirsizlik durumunda karar verme. Risk durumunda karar verme. | |
| 3 | Fayda Teorisi. Tek nitelikli fayda. Olasılık-Denklik yaklaşımı. | |
| 4 | Fayda fonsksiyonlarının yorumlanması. Parasal olmayan atribütler için fayda fonksiyonlarının oluşturulması. | |
| 5 | Fayda teorisinin aksiomları. Kesinlik-Eşitlik yaklaşımı | |
| 6 | Risk tutumları. Risk değer payı. Azalan ve sabit riskten kaçınma. | |
| 7 | Ara sınav | |
| 8 | Bilginin değeri | |
| 9 | Tam bilginin beklenen değeri. | |
| 10 | Örnek bilginin beklenen değeri | |
| 11 | Çok kriterli karar verme. Hedef programlama. | |
| 12 | Çözümsel sıradüzen süreci. | |
| 13 | Çok nitelikli fayda teorisi | |
| 14 | Ağır basma ilişkileri | |
| 15 | Tekrar | |
| 16 | Tekrar |
| Ders Kitabı | Ders notları |
| Önerilen Okumalar/Materyaller | 1. Robert T. Clemen, Terence Reilly, Making Hard Decisions With Decision Tools, Duxbury Thomson Learning, 2001; ISBN13: 9780495015086; ISBN10: 0495015083. 2. Wayne L. Winston, Operations Research. Applications and Algorithms, Duxbury Press, Belmont, California, 1994. |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım |
1
|
5
|
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
1
|
30
|
| Portfolyo | ||
| Ödev | ||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
| Proje | ||
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav |
1
|
30
|
| Final Sınavı |
1
|
35
|
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
3
|
65
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
35
|
| Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
3
|
42
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
1
|
20
|
20
|
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
0
|
||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
| Proje |
0
|
||
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
1
|
20
|
20
|
| Final Sınavı |
1
|
20
|
20
|
| Toplam |
150
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
| 1 | Temel matematik, uygulamalı matematik veya istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hâkim olur. |
|||||
| 2 | Matematik veya istatistik alanlarında edindiği ileri düzey bilgi ve becerilerini kullanarak verileri yorumlar, sorunları tanımlar, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir. |
|||||
| 3 | Disiplinler arası yaklaşımla, matematik veya istatistiği gerçek yaşamda uygular ve kendi potansiyelini keşfeder. |
X | ||||
| 4 | Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir. |
X | ||||
| 5 | Kuramsal ve teknik bilgilerini detaylı olarak uzman olan veya olmayan kişilere rahatça aktarır. |
X | ||||
| 6 | Matematik veya istatistik alanlarında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olur, karar verme sürecine katılır, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapar. |
|||||
| 7 | Matematik veya istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olur ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki en az bir programı etkin şekilde kullanır. |
|||||
| 8 | Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygular. |
X | ||||
| 9 | Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur. |
|||||
| 10 | Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar. |
X | ||||
| 11 | Bir yabancı dili kullanarak Matematik veya İstatistik ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. |
|||||
| 12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
|||||
| 13 | İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir. |
|||||
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
SOSYAL MEDYA
HABER |TÜM HABERLER
48 Saatlik ‘Matematik’ Maratonu
Milli Eğitim Bakanlığı’nın matematik derslerini keyifli hale getirerek öğrenmeyi kolaylaştırmak hedefiyle başlattığı ‘Matematik Seferberliği’ne İzmir’den destek geldi.
İEÜ’lü profesöre Yunanistan’dan büyük onur
Matematik ve istatistik alanında Türkiye’nin önde gelen isimlerinden biri olan İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Fen-Edebiyat Fakültesi Dekanı Prof. Dr. İsmihan Bayramoğlu, Yunanistan
‘Dünya Matematik ve Pi Günü’ne özel etkinlik
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Matematik Bölümü, farklı üniversitelerden akademisyen ve öğrencilerin katılımıyla online olarak “Dünya Matematik ve Pi Günü” kutlaması gerçekleştirdi.