Millî Eğitim Bakanlığı (MEB) tarafından ortaokul 7. ve 8. sınıflar için geliştirilen Yapay Zekâ Uygulamaları Dersi Öğretim Programı, öğrencileri yapay zekâ teknolojileriyle tanıştırarak geleceğin yenilikçi bireylerini yetiştirmeyi hedefliyor. 72 saatlik seçmeli bir ders olarak tasarlanan bu program, blok tabanlı programlama, makine öğrenmesi, yapay sinir ağları ve etik ilkeler gibi konuları kapsıyor. Bu makalede, dersin müfredat yapısını, ünite adlarını, kazanımları, ders saatlerini ve öngörülen sürelerin yüzdelerini detaylı bir şekilde ele alacağız. Ayrıca, öğrencilerin bu dersle kazanacağı beceriler ve teknolojinin günlük hayatta nasıl kullanılacağı, giriş seviyesindeki kullanıcılar için anlaşılır bir şekilde açıklanacak.
Yapay Zekâ Uygulamaları Dersi: Genel Bakış
Yapay Zekâ Uygulamaları Dersi, öğrencilerin yapay zekâ kavramlarını anlamalarını, bu teknolojileri etkili ve etik ilkelere uygun bir şekilde kullanmalarını ve günlük yaşam problemlerine yönelik projeler geliştirmelerini amaçlıyor. Ders, iki düzeyde sunuluyor: Yapay Zekâ Uygulamaları-I (7. sınıf) ve Yapay Zekâ Uygulamaları-II (8. sınıf). Her iki düzey de 72 ders saatinden oluşuyor ve Türkiye Yeterlilikler Çerçevesi’ne uygun olarak bilimsel süreç, yaşam becerileri ve mühendislik becerileri gibi yetkinlikleri geliştirmeyi hedefliyor. Ders, bilişim teknolojileri sınıflarında veya etkileşimli tahtalar üzerinden uygulamalı olarak işleniyor, böylece her öğrenci en az bir proje geliştirme fırsatı buluyor.
Müfredatın Yapısı ve Üniteler
Dersin müfredatı, ünitelere göre numaralandırılmış kazanımlarla yapılandırılmış. Her kazanım, dersin kodu, düzeyi, ünite numarası, konu numarası ve kazanım numarasına göre sistematik bir şekilde düzenlenmiş. Aşağıda, her iki düzeyin ünite adları, kazanım sayıları, ders saatleri ve yüzdeleri detaylı bir şekilde açıklanıyor.
Yapay Zekâ Uygulamaları-I: 7. Sınıf Müfredatı
Birinci düzey, öğrencilerin yapay zekâya giriş yapmasını ve temel kavramları öğrenmesini sağlıyor. Toplam 72 ders saati, altı üniteye dağıtılmış ve her ünite belirli becerilere odaklanıyor. Üniteler, kazanım sayıları, ders saatleri ve yüzdeleri şu şekilde:
- Yapay Zekâya Giriş
- Kazanım Sayısı: 5
- Ders Saati: 8 (Yüzde %11)
- Açıklama: Bu ünite, öğrencilerin yapay zekâ kavramlarını anlamasını sağlıyor. Örneğin, yapay zekânın ne olduğu, nasıl çalıştığı ve merhamet, empati gibi insani duyguların yapay zekâda bulunmamasının olası etkileri tartışılıyor. Öğrenciler, teknolojinin temel prensiplerini giriş seviyesinde öğreniyor.
- Yapay Zekânın Kullanım Alanları ve Alt Boyutları
- Kazanım Sayısı: 6
- Ders Saati: 12 (Yüzde %17)
- Açıklama: Bu ünite, üretken yapay zekâ uygulamalarının günlük hayatta nasıl kullanıldığını öğretiyor. Örneğin, metin oluşturma, görüntü işleme veya dil tercüme gibi alanlar örneklerle açıklanıyor. Öğrenciler, yapay zekânın sağlık, eğitim ve güvenlik gibi sektörlerdeki uygulamalarını keşfediyor.
- Yapay Zekâ ve Etik
- Kazanım Sayısı: 7
- Ders Saati: 12 (Yüzde %17)
- Açıklama: Etik ilkeler ve kişisel veri güvenliği, bu ünitenin odak noktası. Öğrenciler, veri madenciliği kaynaklı etik ihlalleri ve bilişim güvenliği ilkelerini öğreniyor. Örneğin, bir yapay zekâ uygulamasının yanlış veri kullanımıyla nasıl zarar verebileceği uygulamalı örneklerle tartışılıyor.
- Yapay Zekânın Önemi
- Kazanım Sayısı: 2
- Ders Saati: 4 (Yüzde %5)
- Açıklama: Bu ünite, yapay zekânın bireysel ve toplumsal etkilerini ele alıyor. Öğrenciler, teknolojinin günlük yaşamda nasıl fark yarattığını ve gelecekteki önemini öğreniyor.
- Blok Tabanlı Geliştirme Ortamları
- Kazanım Sayısı: 6
- Ders Saati: 18 (Yüzde %25)
- Açıklama: Öğrenciler, Scratch veya Blockly gibi blok tabanlı programlama ortamlarını kullanarak temel programlama becerileri kazanıyor. Bu ünite, öğrencilerin algoritmik düşünme becerilerini geliştirmesine olanak tanıyor.
- Blok Tabanlı Örnek Proje Geliştirme
- Kazanım Sayısı: 12
- Ders Saati: 18 (Yüzde %25)
- Açıklama: Öğrenciler, gerçek hayat problemlerine yönelik projeler geliştiriyor. Örneğin, yazıyı sese çevirme veya dil algılama gibi projelerle hem teknik beceriler hem de yaratıcılıklarını geliştiriyorlar.
Toplam: 38 kazanım, 72 ders saati, %100.
Yapay Zekâ Uygulamaları-II: 8. Sınıf Müfredatı
İkinci düzey, daha ileri teknolojilere odaklanarak öğrencileri makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları gibi konularla tanıştırıyor. Toplam 72 ders saati, dört üniteye dağıtılmış:
- Makine Öğrenmesi ve Örüntü Tanıma
- Kazanım Sayısı: 6
- Ders Saati: 12 (Yüzde %17)
- Açıklama: Öğrenciler, yapay zekânın verilerden öğrenme sürecini ve örüntü tanıma tekniklerini öğreniyor. Örneğin, bir görüntü tanıma sisteminin nasıl çalıştığı basit örneklerle açıklanıyor.
- Yapay Sinir Ağları
- Kazanım Sayısı: 3
- Ders Saati: 6 (Yüzde %8)
- Açıklama: İnsan beyninden esinlenen yapay sinir ağları, giriş seviyesinde anlaşılır bir şekilde öğretiliyor. Öğrenciler, bu teknolojinin temel prensiplerini keşfediyor.
- Bulanık Mantık
- Kazanım Sayısı: 2
- Ders Saati: 4 (Yüzde %5)
- Açıklama: Bulanık mantık, belirsiz durumları değerlendiren bir sistem olarak tanıtılıyor. Öğrenciler, bu teknolojinin günlük hayatta nasıl kullanıldığını örneklerle öğreniyor.
- Blok Tabanlı Ortamda Örnek Projeler Geliştirme
- Kazanım Sayısı: 30
- Ders Saati: 50 (Yüzde %70)
- Açıklama: Bu ünite, dersin en yoğun uygulama kısmını oluşturuyor. Öğrenciler, sesi yazıya çevirme, güvenlik odaklı görüntü işleme veya dil tercüme gibi karmaşık projeler geliştiriyor. 50 ders saati, öğrencilerin yaratıcı projeler üretmesine olanak tanıyor.
Toplam: 41 kazanım, 72 ders saati, %100.
Dersin Uygulama Yöntemleri
Ders, bilişim teknolojileri sınıflarında veya etkileşimli tahtalar üzerinden uygulamalı olarak yürütülüyor. Öğretmenler, öğrencilerin keşfetme, sorgulama, argüman oluşturma ve ürün tasarlama süreçlerinde rehberlik ediyor. Her öğrenci, en az bir proje geliştirme fırsatı buluyor. Örneğin, bir öğrenci dil algılama projesi üzerinde çalışırken, blok tabanlı programlama araçlarıyla algoritma tasarlıyor ve uyguluyor. Bu süreç, öğrencilerin problem çözme becerilerini ve algoritmik düşünme yeteneklerini güçlendiriyor.
Etik ve İş Birlikli Çalışma
Yapay zekâ ve etik, dersin temel taşlarından biri. Öğrenciler, kişisel verilerin korunması, veri madenciliği ve etik ihlaller gibi konuları öğrenerek teknolojiyi sorumluluk bilinciyle kullanmayı kavrıyor. Örneğin, bir yapay zekâ uygulamasının yanlış veri kullanımıyla nasıl zarar verebileceği, gerçek hayattan örneklerle tartışılıyor. Ayrıca, ders iş birlikli çalışma becerilerini teşvik ediyor. Öğrenciler, grup projeleriyle sosyal ortamlardan faydalanmayı ve öğrendiklerini paylaşmayı öğreniyor. Bu süreç, yaşam boyu öğrenme bilincini de güçlendiriyor.
Dersin Önemi ve Geleceğe Katkısı
Yapay Zekâ Uygulamaları Dersi, öğrencileri teknolojiyle donanımlı, etik değerlere bağlı ve yaratıcı bireyler olarak yetiştirmeyi hedefliyor. Türkiye Yeterlilikler Çerçevesi’nde yer alan anahtar yetkinliklerin yanı sıra bilimsel süreç, yaşam becerileri ve mühendislik becerileri gibi alanlarda gelişim sağlıyor. Öğrenciler, web kaynaklarını kullanarak öğrenme fırsatlarını araştırıyor ve algoritma tasarımı ile teknolojiyi üretken bir şekilde kullanmayı öğreniyor. Bu ders, Türkiye’nin eğitimde teknoloji entegrasyonu konusunda attığı önemli bir adım olarak öne çıkıyor.
Yapay Zekâ Uygulamaları Dersi, ortaokul öğrencilerini geleceğin teknolojilerine hazırlayan vizyoner bir eğitim programı. Blok tabanlı programlama, makine öğrenmesi, yapay sinir ağları ve etik ilkeler gibi konuları kapsayan bu ders, öğrencilerin teknolojiyi yalnızca tüketici olarak değil, üretici olarak kullanmalarını sağlıyor. Problem çözme, iş birlikli çalışma ve yaşam boyu öğrenme gibi becerilerle donatılan öğrenciler, yapay zekâ çağında fark yaratacak. Bu program, Türkiye’nin teknoloji odaklı eğitimde lider bir konuma ulaşmasına katkı sağlayacak.
yapay zekâ uygulamaları dersi, ortaokul müfredatı, MEB yapay zekâ, yapay zekâ eğitimi, blok tabanlı programlama, makine öğrenmesi, yapay sinir ağları, bulanık mantık, yapay zekâ ve etik, kişisel veri güvenliği, görüntü ve ses işleme, proje geliştirme, algoritmik düşünme, problem çözme becerileri, iş birlikli çalışma, yaşam boyu öğrenme, bilişim teknolojileri, etik ihlaller, veri madenciliği, yazıyı sese çevirme, sesi yazıya çevirme, dil algılama, dil tercüme, bilişim güvenliği, Türkiye Yeterlilikler Çerçevesi, bilimsel süreç becerileri, yaşam becerileri, mühendislik becerileri, seçmeli ders