T.C. MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI
.......... OKUL SEÇ ..........
2026-2027 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 11. SINIF YAPAY ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENMESİ DERSİ DERS PLANI

Öğretmen Adı

Ders Öğretmeni

Müdür Adı

Okul Müdürü

Hafta 8 / 37

2026-2027 günlük plan ana yapı tablosu — 37 hafta
Hafta	Tarih	Saat	Tema / ÜniteÜnite / Tema	Konu	Öğrenme Çıktısı KodlarıKazanım Kodları	Öğrenme KanıtlarıÖlçme-Değerlendirme	Bölüm / Durum
#	14-18 Eylül	3	Yapay Zekâya Giriş	Yapay Zekâ Kavramları	1.Yapay zekâ kavramlarını açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
1. Hafta — 14-18 Eylül — Tema: Yapay Zekâya Giriş Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Zekâya Giriş Konu Yapay Zekâ Kavramları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 14-18 Eylül Hafta 1. Hafta Belirli Gün ve Haftalar 15 Temmuz Demokrasi ve Millî Birlik Günü, Gaziler Günü (19 Eylül) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Yapay zekâ kavramlarını açıklar. Yapay zekâ tanımı açıklanır. Yapay zekânın hangi problemlerde kullanılacağı açıklanır. Yapay zekâ ile insan zekâsı arasındaki farklar anlatılır. Yapay zekâ örneği yaptırılır. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Ön Değerlendirme Süreci Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Köprü Kurma Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Yapay Zekâya Giriş ünitesine giriş: Yapay Zekâ Kavramları üzerine kısa bir sohbetle derse başlanır. 15 Temmuz Demokrasi ve Millî Birlik Günü ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Zekâ Kavramları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Zekâ Kavramları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Zekâ Kavramları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay zekâ örneği yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Zekâ Kavramları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Yapay Zekâya Giriş ünitesine giriş: Yapay Zekâ Kavramları üzerine kısa bir sohbetle derse başlanır. 15 Temmuz Demokrasi ve Millî Birlik Günü ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Zekâ Kavramları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Zekâ Kavramları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Zekâ Kavramları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay zekâ örneği yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Zekâya Giriş Konu Yapay Zekâ Kavramları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 14-18 Eylül Hafta 1. Hafta Belirli Gün ve Haftalar 15 Temmuz Demokrasi ve Millî Birlik Günü, Gaziler Günü (19 Eylül) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Yapay zekâ kavramlarını açıklar. Açıklamalar Yapay zekâ tanımı açıklanır. Yapay zekânın hangi problemlerde kullanılacağı açıklanır. Yapay zekâ ile insan zekâsı arasındaki farklar anlatılır. Yapay zekâ örneği yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Zekâ Kavramları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Zekâ Kavramları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Öğrencilerin konuyla ilgili ön bilgileri sorularla yoklanır. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Yapay zekâ kavramlarını açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay zekâ tanımı açıklanır. 2) Yapay zekânın hangi problemlerde kullanılacağı açıklanır. 3) Yapay zekâ ile insan zekâsı arasındaki farklar anlatılır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Yapay zekâ örneği yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	21-25 Eylül	3	Yapay Zekâya Giriş	Yapay Zekâ Kavramları	1.Yapay zekâ kavramlarını açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
2. Hafta — 21-25 Eylül — Tema: Yapay Zekâya Giriş Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Zekâya Giriş Konu Yapay Zekâ Kavramları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 21-25 Eylül Hafta 2. Hafta Belirli Gün ve Haftalar İlköğretim Haftası (Eylül ayının 3. haftası) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Yapay zekâ kavramlarını açıklar. Yapay zekânın tarihsel gelişimi anlatılır. Yapay zekâ etiği tanımlanır. Robot etiği açıklanır. Olası yapay zekâ problemleri açıklanır. Paket program kullanarak veri seti analiz örneği yaptırılır. Tema Özeti DPO Yapay Zekâya Giriş ünitesinin 2. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Zekâ Kavramları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Zekâ Kavramları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Zekâ Kavramları ile Yapay Zekâ Kavramları arasında ilişki kurulur; yapay Zekâ Kavramları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Zekâ Kavramları) kısa sorularla yoklanır; yapay Zekâ Kavramları konusuna dikkat çekilir. İlköğretim Haftası (Eylül ayının 3. haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Zekâ Kavramları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Zekâ Kavramları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Zekâ Kavramları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Paket program kullanarak veri seti analiz örneği yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Zekâ Kavramları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Zekâ Kavramları) kısa sorularla yoklanır; yapay Zekâ Kavramları konusuna dikkat çekilir. İlköğretim Haftası (Eylül ayının 3. haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Zekâ Kavramları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Zekâ Kavramları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Zekâ Kavramları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Paket program kullanarak veri seti analiz örneği yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Zekâya Giriş Konu Yapay Zekâ Kavramları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 21-25 Eylül Hafta 2. Hafta Belirli Gün ve Haftalar İlköğretim Haftası (Eylül ayının 3. haftası) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Yapay zekâ kavramlarını açıklar. Açıklamalar Yapay zekânın tarihsel gelişimi anlatılır. Yapay zekâ etiği tanımlanır. Robot etiği açıklanır. Olası yapay zekâ problemleri açıklanır. Paket program kullanarak veri seti analiz örneği yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Zekâ Kavramları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Zekâ Kavramları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Zekâ Kavramları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Yapay zekâ kavramlarını açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay zekânın tarihsel gelişimi anlatılır. 2) Yapay zekâ etiği tanımlanır. 3) Robot etiği açıklanır. 4) Olası yapay zekâ problemleri açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Paket program kullanarak veri seti analiz örneği yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	28 Eylül - 2 Ekim	3	Yapay Zekâya Giriş	Veri Seti Kavramları	2.Veri seti kavramlarını açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
3. Hafta — 28 Eylül - 2 Ekim — Tema: Yapay Zekâya Giriş Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Zekâya Giriş Konu Veri Seti Kavramları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 28 Eylül - 2 Ekim Hafta 3. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Hayvanları Koruma Günü (4 Ekim) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Veri seti kavramlarını açıklar. Veri seti özellikleri açıklanır. Veri seti deposunun ne amaçla kullanıldığı açıklanır. Makine öğrenmesi için gerekli olan veri kavramı ve veri seti oluşturmanın önemi üzerinde durulur. Tema Özeti DPO Yapay Zekâya Giriş ünitesinin 3. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Zekâ Kavramları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Zekâ Kavramları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Zekâ Kavramları ile Veri Seti Kavramları arasında ilişki kurulur; veri Seti Kavramları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Zekâ Kavramları) kısa sorularla yoklanır; veri Seti Kavramları konusuna dikkat çekilir. Hayvanları Koruma Günü (4 Ekim) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin veri Seti Kavramları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler veri Seti Kavramları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri Seti Kavramları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Makine öğrenmesi için gerekli olan veri kavramı ve veri seti oluşturmanın önemi üzerinde durulur" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Veri Seti Kavramları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Zekâ Kavramları) kısa sorularla yoklanır; veri Seti Kavramları konusuna dikkat çekilir. Hayvanları Koruma Günü (4 Ekim) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin veri Seti Kavramları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler veri Seti Kavramları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri Seti Kavramları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Makine öğrenmesi için gerekli olan veri kavramı ve veri seti oluşturmanın önemi üzerinde durulur" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Zekâya Giriş Konu Veri Seti Kavramları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 28 Eylül - 2 Ekim Hafta 3. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Hayvanları Koruma Günü (4 Ekim) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Veri seti kavramlarını açıklar. Açıklamalar Veri seti özellikleri açıklanır. Veri seti deposunun ne amaçla kullanıldığı açıklanır. Makine öğrenmesi için gerekli olan veri kavramı ve veri seti oluşturmanın önemi üzerinde durulur. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Veri Seti Kavramları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Veri Seti Kavramları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Zekâ Kavramları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Veri seti kavramlarını açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Veri seti özellikleri açıklanır. 2) Veri seti deposunun ne amaçla kullanıldığı açıklanır. 3) Makine öğrenmesi için gerekli olan veri kavramı ve veri seti oluşturmanın önemi üzerinde durulur. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; veri Seti Kavramları ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	5-9 Ekim	3	Yapay Zekâya Giriş	Veri Seti Kavramları	2.Veri seti kavramlarını açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
4. Hafta — 5-9 Ekim — Tema: Yapay Zekâya Giriş Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Zekâya Giriş Konu Veri Seti Kavramları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 5-9 Ekim Hafta 4. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Veri seti kavramlarını açıklar. Veri seti depoları tanımlanarak veri seti depoları kullanımı uygulanır. Veri seti hazırlamak için gerekli aşamalar yaptırılır. Tema Özeti DPO Yapay Zekâya Giriş ünitesinin 4. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Veri Seti Kavramları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Veri Seti Kavramları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Veri Seti Kavramları ile Veri Seti Kavramları arasında ilişki kurulur; veri Seti Kavramları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Veri Seti Kavramları) kısa sorularla yoklanır; veri Seti Kavramları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin veri Seti Kavramları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler veri Seti Kavramları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri Seti Kavramları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Veri seti hazırlamak için gerekli aşamalar yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Veri Seti Kavramları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Veri Seti Kavramları) kısa sorularla yoklanır; veri Seti Kavramları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin veri Seti Kavramları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler veri Seti Kavramları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri Seti Kavramları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Veri seti hazırlamak için gerekli aşamalar yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Zekâya Giriş Konu Veri Seti Kavramları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 5-9 Ekim Hafta 4. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Veri seti kavramlarını açıklar. Açıklamalar Veri seti depoları tanımlanarak veri seti depoları kullanımı uygulanır. Veri seti hazırlamak için gerekli aşamalar yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Veri Seti Kavramları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Veri Seti Kavramları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Veri Seti Kavramları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Veri seti kavramlarını açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Veri seti depoları tanımlanarak veri seti depoları kullanımı uygulanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Veri seti hazırlamak için gerekli aşamalar yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	12-16 Ekim	3	Makine Öğrenmesi	Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri	1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
5. Hafta — 12-16 Ekim — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 12-16 Ekim Hafta 5. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar. Makine öğrenmesi, tahmin, kestirim ve sınıflandırma kavramları açıklanır. Makine öğrenmesi türleri (denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme) açıklanır. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Ön Değerlendirme Süreci Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Köprü Kurma Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Makine Öğrenmesi ünitesine giriş: Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri üzerine kısa bir sohbetle derse başlanır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Makine öğrenmesi türleri (denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme) açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Makine Öğrenmesi ünitesine giriş: Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri üzerine kısa bir sohbetle derse başlanır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Makine öğrenmesi türleri (denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme) açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 12-16 Ekim Hafta 5. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar. Açıklamalar Makine öğrenmesi, tahmin, kestirim ve sınıflandırma kavramları açıklanır. Makine öğrenmesi türleri (denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme) açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Veri Seti Kavramları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Makine öğrenmesi, tahmin, kestirim ve sınıflandırma kavramları açıklanır. 2) Makine öğrenmesi türleri (denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme) açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	19-23 Ekim	3	Makine Öğrenmesi	Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri	1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
6. Hafta — 19-23 Ekim — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 19-23 Ekim Hafta 6. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Birleşmiş Milletler Günü (24 Ekim) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar. Makine öğrenmesi için kullanılacak yazılımlar ve bunların kurulumu açıklanır. Makine öğrenmesi için kullanılacak programlama diline ait temel uygulamalar yapılır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 2. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri arasında ilişki kurulur; makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri konusuna dikkat çekilir. Birleşmiş Milletler Günü (24 Ekim) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Makine öğrenmesi için kullanılacak programlama diline ait temel uygulamalar yapılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri konusuna dikkat çekilir. Birleşmiş Milletler Günü (24 Ekim) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Makine öğrenmesi için kullanılacak programlama diline ait temel uygulamalar yapılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 19-23 Ekim Hafta 6. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Birleşmiş Milletler Günü (24 Ekim) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar. Açıklamalar Makine öğrenmesi için kullanılacak yazılımlar ve bunların kurulumu açıklanır. Makine öğrenmesi için kullanılacak programlama diline ait temel uygulamalar yapılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Makine öğrenmesi için kullanılacak yazılımlar ve bunların kurulumu açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Makine öğrenmesi için kullanılacak programlama diline ait temel uygulamalar yapılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	26-30 Ekim	3	Makine Öğrenmesi	Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri	1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
7. Hafta — 26-30 Ekim — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 26-30 Ekim Hafta 7. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Kızılay Haftası (29 Ekim-4 Kasım), Cumhuriyet Bayramı (29 Ekim) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar. Sistem başarısı ölçme yöntemleri açıklanır. Aşırı öğrenme ve zayıf öğrenme kavramı ve önemi açıklanır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 3. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci YZ Önceki haftada işlenen makine öğrenmesi kavramı ve temelleri üzerine kısa bir soru-cevap oturumu gerçekleştirilir. Öğrencilerin temel kavramları ne kadar içselleştirdiği kontrol edilir. Köprü Kurma YZ Öğrencilere önceki derslerde edinilen temel yapay zeka bilgileri ile bu haftaki makine öğrenmesi kavramı arasındaki bağlantılar açıklanır. Temel kavramların sistem başarısını nasıl etkilediği üzerinde durulur. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları YZ Derse Giriş10 dk Öğrencilerden makine öğrenmesi kavramının günlük hayattaki karşılıkları üzerine beyin fırtınası yapmaları istenir. Etkileşimli tahta üzerinden sistem başarısını ölçme yöntemleri ve aşırı/zayıf öğrenme arasındaki farklar üzerinde durulur. Keşfetme35 dk Öğrencilerden makine öğrenmesi kavramını ve temellerini içeren ders kitabı metnini incelemeleri istenir. Gruplar halinde sistem başarısını ölçme yöntemlerini tartışarak aşırı öğrenme ve zayıf öğrenme durumlarının model performansı üzerindeki etkilerini raporladıkları bir tablo oluştururlar. Uygulama25 dk Etkinlik 1 Öğrencilerden farklı veri setleri üzerinde zayıf ve aşırı öğrenme senaryolarını simüle eden örnek durumları analiz etmeleri istenir. Belirlenen vakalarda sistem başarısının nasıl ölçüldüğü tartışılır. 30 dk Etkinlik 2 Öğrencilerden makine öğrenmesi temellerini içeren kavram haritası oluşturmaları istenir. Hazırlanan haritalar sınıf içinde paylaşılır ve aşırı/zayıf öğrenme arasındaki kritik farklar vurgulanır. Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin hazırladıkları kavram haritaları ve raporlanan durum analizleri Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği ve Rubrik kullanılarak değerlendirilir. Makine öğrenmesi temelleri üzerine yapılan tartışmaların özeti paylaşılır. Sınıf defteri: Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri; değerlendirme Derse Giriş YZ 10 dk Öğrencilerden makine öğrenmesi kavramının günlük hayattaki karşılıkları üzerine beyin fırtınası yapmaları istenir. Etkileşimli tahta üzerinden sistem başarısını ölçme yöntemleri ve aşırı/zayıf öğrenme arasındaki farklar üzerinde durulur. Keşfetme YZ 35 dk Öğrencilerden makine öğrenmesi kavramını ve temellerini içeren ders kitabı metnini incelemeleri istenir. Gruplar halinde sistem başarısını ölçme yöntemlerini tartışarak aşırı öğrenme ve zayıf öğrenme durumlarının model performansı üzerindeki etkilerini raporladıkları bir tablo oluştururlar. Uygulama YZ 25 dk Öğrencilerden farklı veri setleri üzerinde zayıf ve aşırı öğrenme senaryolarını simüle eden örnek durumları analiz etmeleri istenir. Belirlenen vakalarda sistem başarısının nasıl ölçüldüğü tartışılır. Uygulama YZ 30 dk Öğrencilerden makine öğrenmesi temellerini içeren kavram haritası oluşturmaları istenir. Hazırlanan haritalar sınıf içinde paylaşılır ve aşırı/zayıf öğrenme arasındaki kritik farklar vurgulanır. Sonuçlandırma YZ 20 dk Öğrencilerin hazırladıkları kavram haritaları ve raporlanan durum analizleri Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği ve Rubrik kullanılarak değerlendirilir. Makine öğrenmesi temelleri üzerine yapılan tartışmaların özeti paylaşılır. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 26-30 Ekim Hafta 7. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Kızılay Haftası (29 Ekim-4 Kasım), Cumhuriyet Bayramı (29 Ekim) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar. Açıklamalar Sistem başarısı ölçme yöntemleri açıklanır. Aşırı öğrenme ve zayıf öğrenme kavramı ve önemi açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Sistem başarısı ölçme yöntemleri açıklanır. 2) Aşırı öğrenme ve zayıf öğrenme kavramı ve önemi açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	2-6 Kasım	3	Makine Öğrenmesi	Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri	2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
8. Hafta — 2-6 Kasım — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 2-6 Kasım Hafta 8. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Kızılay Haftası (29 Ekim-4 Kasım), Lösemili Çocuklar Haftası (2-8 Kasım), Organ Bağışı ve Nakli Haftası (3-9 Kasım) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır. Makine öğrenmesi için geliştirilmiş kütüphaneler açıklanır. Makine öğrenmesi için geliştirilmiş kütüphaneleri kurulumu ve ekleme işlemleri yaptırılır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 4. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri ile Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri arasında ilişki kurulur; makine Öğrenmesi Kütüphaneleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi Kütüphaneleri konusuna dikkat çekilir. Kızılay Haftası (29 Ekim-4 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Makine öğrenmesi için geliştirilmiş kütüphaneleri kurulumu ve ekleme işlemleri yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi Kütüphaneleri konusuna dikkat çekilir. Kızılay Haftası (29 Ekim-4 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Makine öğrenmesi için geliştirilmiş kütüphaneleri kurulumu ve ekleme işlemleri yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 2-6 Kasım Hafta 8. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Kızılay Haftası (29 Ekim-4 Kasım), Lösemili Çocuklar Haftası (2-8 Kasım), Organ Bağışı ve Nakli Haftası (3-9 Kasım) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır. Açıklamalar Makine öğrenmesi için geliştirilmiş kütüphaneler açıklanır. Makine öğrenmesi için geliştirilmiş kütüphaneleri kurulumu ve ekleme işlemleri yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine Öğrenmesi Kavramı Ve Temelleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Makine öğrenmesi için geliştirilmiş kütüphaneler açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Makine öğrenmesi için geliştirilmiş kütüphaneleri kurulumu ve ekleme işlemleri yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	9-13 Kasım	3	Makine Öğrenmesi	Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri	2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
9. Hafta — 9-13 Kasım — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 9-13 Kasım Hafta 9. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Organ Bağışı ve Nakli Haftası (3-9 Kasım), Atatürk Haftası (10-16 Kasım), Afet Eğitimi Hazırlık Günü (12 Kasım), Dünya Diyabet Günü (14 Kasım) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır. Veri hazırlama kavramı açıklanır. Sınıflandırma veya tahmin için veri kümesi hazırlama işlemi yaptırılır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 5. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri arasında ilişki kurulur; makine Öğrenmesi Kütüphaneleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi Kütüphaneleri konusuna dikkat çekilir. Organ Bağışı ve Nakli Haftası (3-9 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Sınıflandırma veya tahmin için veri kümesi hazırlama işlemi yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi Kütüphaneleri konusuna dikkat çekilir. Organ Bağışı ve Nakli Haftası (3-9 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Sınıflandırma veya tahmin için veri kümesi hazırlama işlemi yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 9-13 Kasım Hafta 9. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Organ Bağışı ve Nakli Haftası (3-9 Kasım), Atatürk Haftası (10-16 Kasım), Afet Eğitimi Hazırlık Günü (12 Kasım), Dünya Diyabet Günü (14 Kasım) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır. Açıklamalar Veri hazırlama kavramı açıklanır. Sınıflandırma veya tahmin için veri kümesi hazırlama işlemi yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Veri hazırlama kavramı açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Sınıflandırma veya tahmin için veri kümesi hazırlama işlemi yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
16-20 KasımAkademik Takvim 1. Dönem Ara Tatil
#	23-27 Kasım	3	Makine Öğrenmesi	Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri	2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
10. Hafta — 23-27 Kasım — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 23-27 Kasım Hafta 10. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Ağız ve Diş Sağlığı Haftası (22-27 Kasım), Öğretmenler Günü (24 Kasım) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır. Makine öğrenmesi kütüphanelerine ilişkin temel işlemler açıklanır. Veri yükleme ve ön işleme aşamaları uygulamalı olarak yaptırılır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 6. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri arasında ilişki kurulur; makine Öğrenmesi Kütüphaneleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi Kütüphaneleri konusuna dikkat çekilir. Ağız ve Diş Sağlığı Haftası (22-27 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Veri yükleme ve ön işleme aşamaları uygulamalı olarak yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi Kütüphaneleri konusuna dikkat çekilir. Ağız ve Diş Sağlığı Haftası (22-27 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Veri yükleme ve ön işleme aşamaları uygulamalı olarak yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 23-27 Kasım Hafta 10. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Ağız ve Diş Sağlığı Haftası (22-27 Kasım), Öğretmenler Günü (24 Kasım) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır. Açıklamalar Makine öğrenmesi kütüphanelerine ilişkin temel işlemler açıklanır. Veri yükleme ve ön işleme aşamaları uygulamalı olarak yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Makine öğrenmesi kütüphanelerine ilişkin temel işlemler açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Veri yükleme ve ön işleme aşamaları uygulamalı olarak yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	30 Kasım - 4 Aralık	3	Makine Öğrenmesi	Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar	3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
11. Hafta — 30 Kasım - 4 Aralık — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 30 Kasım - 4 Aralık Hafta 11. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Dünya Engelliler Günü (3 Aralık) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır. Öğrenme algoritmaları açıklanır. Gözetimli öğrenme algoritması tanımlanır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 7. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri ile Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar arasında ilişki kurulur; makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar konusuna dikkat çekilir. Dünya Engelliler Günü (3 Aralık) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Gözetimli öğrenme algoritması tanımlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar konusuna dikkat çekilir. Dünya Engelliler Günü (3 Aralık) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Gözetimli öğrenme algoritması tanımlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 30 Kasım - 4 Aralık Hafta 11. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Dünya Engelliler Günü (3 Aralık) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır. Açıklamalar Öğrenme algoritmaları açıklanır. Gözetimli öğrenme algoritması tanımlanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Öğrenme algoritmaları açıklanır. 2) Gözetimli öğrenme algoritması tanımlanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	7-11 Aralık	3	Makine Öğrenmesi	Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar	3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
12. Hafta — 7-11 Aralık — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 7-11 Aralık Hafta 12. Hafta Belirli Gün ve Haftalar İnsan Hakları ve Demokrasi Haftası (10 Aralık gününü içine alan hafta), Tutum, Yatırım ve Türk Malları Haftası (12-18 Aralık) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır. Gözetimsiz öğrenme algoritması tanımlanır. Sınıflandırma ve kümeleme yöntemleri açıklanır. Öğrenme algoritmalarını kullanarak uygulama yaptırılır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 8. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar arasında ilişki kurulur; makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar konusuna dikkat çekilir. İnsan Hakları ve Demokrasi Haftası (10 Aralık gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Öğrenme algoritmalarını kullanarak uygulama yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar konusuna dikkat çekilir. İnsan Hakları ve Demokrasi Haftası (10 Aralık gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Öğrenme algoritmalarını kullanarak uygulama yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 7-11 Aralık Hafta 12. Hafta Belirli Gün ve Haftalar İnsan Hakları ve Demokrasi Haftası (10 Aralık gününü içine alan hafta), Tutum, Yatırım ve Türk Malları Haftası (12-18 Aralık) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır. Açıklamalar Gözetimsiz öğrenme algoritması tanımlanır. Sınıflandırma ve kümeleme yöntemleri açıklanır. Öğrenme algoritmalarını kullanarak uygulama yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Gözetimsiz öğrenme algoritması tanımlanır. 2) Sınıflandırma ve kümeleme yöntemleri açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Öğrenme algoritmalarını kullanarak uygulama yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	14-18 Aralık	3	Makine Öğrenmesi	Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar	3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
13. Hafta — 14-18 Aralık — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 14-18 Aralık Hafta 13. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Tutum, Yatırım ve Türk Malları Haftası (12-18 Aralık) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır. Model geçerliliği (Çapraz, Rasgele örneklemeli geçerlilik) açıklanır. Kullanılan algoritma çeşitlerine göre, eğitimin ne zaman durdurulması gerektiği açıklanır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 9. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar arasında ilişki kurulur; makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar konusuna dikkat çekilir. Tutum, Yatırım ve Türk Malları Haftası (12-18 Aralık) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Kullanılan algoritma çeşitlerine göre, eğitimin ne zaman durdurulması gerektiği açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısa sorularla yoklanır; makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar konusuna dikkat çekilir. Tutum, Yatırım ve Türk Malları Haftası (12-18 Aralık) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Kullanılan algoritma çeşitlerine göre, eğitimin ne zaman durdurulması gerektiği açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 14-18 Aralık Hafta 13. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Tutum, Yatırım ve Türk Malları Haftası (12-18 Aralık) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır. Açıklamalar Model geçerliliği (Çapraz, Rasgele örneklemeli geçerlilik) açıklanır. Kullanılan algoritma çeşitlerine göre, eğitimin ne zaman durdurulması gerektiği açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Model geçerliliği (Çapraz, Rasgele örneklemeli geçerlilik) açıklanır. 2) Kullanılan algoritma çeşitlerine göre, eğitimin ne zaman durdurulması gerektiği açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	21-25 Aralık	3	Makine Öğrenmesi	Regresyon Analizi ve Yöntemleri	4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
14. Hafta — 21-25 Aralık — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Regresyon Analizi ve Yöntemleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 21-25 Aralık Hafta 14. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. Regresyonun tanımı yapılarak matematiksel olarak açıklanır. Doğrusal regresyon ve doğrusal olmayan regresyon modellerini ayırt etmesi sağlanır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 10. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar ile Regresyon Analizi ve Yöntemleri arasında ilişki kurulur; regresyon Analizi ve Yöntemleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısa sorularla yoklanır; regresyon Analizi ve Yöntemleri konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Regresyon Analizi ve Yöntemleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Doğrusal regresyon ve doğrusal olmayan regresyon modellerini ayırt etmesi sağlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Regresyon Analizi ve Yöntemleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısa sorularla yoklanır; regresyon Analizi ve Yöntemleri konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Regresyon Analizi ve Yöntemleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Doğrusal regresyon ve doğrusal olmayan regresyon modellerini ayırt etmesi sağlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Regresyon Analizi ve Yöntemleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 21-25 Aralık Hafta 14. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar 4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. Açıklamalar Regresyonun tanımı yapılarak matematiksel olarak açıklanır. Doğrusal regresyon ve doğrusal olmayan regresyon modellerini ayırt etmesi sağlanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Regresyon Analizi ve Yöntemleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Regresyonun tanımı yapılarak matematiksel olarak açıklanır. 2) Doğrusal regresyon ve doğrusal olmayan regresyon modellerini ayırt etmesi sağlanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	28 Aralık - 1 Ocak	3	Makine Öğrenmesi	Regresyon Analizi ve Yöntemleri	4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
15. Hafta — 28 Aralık - 1 Ocak — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Regresyon Analizi ve Yöntemleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 28 Aralık - 1 Ocak Hafta 15. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Yılbaşı Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. En küçük Kareler Yöntemi ile regresyon yaptırılarak matematiksel olarak açıklanır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 11. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Regresyon Analizi ve Yöntemleri ile Regresyon Analizi ve Yöntemleri arasında ilişki kurulur; regresyon Analizi ve Yöntemleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısa sorularla yoklanır; regresyon Analizi ve Yöntemleri konusuna dikkat çekilir. Yılbaşı ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Regresyon Analizi ve Yöntemleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "En küçük Kareler Yöntemi ile regresyon yaptırılarak matematiksel olarak açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Regresyon Analizi ve Yöntemleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısa sorularla yoklanır; regresyon Analizi ve Yöntemleri konusuna dikkat çekilir. Yılbaşı ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Regresyon Analizi ve Yöntemleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "En küçük Kareler Yöntemi ile regresyon yaptırılarak matematiksel olarak açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Regresyon Analizi ve Yöntemleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 28 Aralık - 1 Ocak Hafta 15. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Yılbaşı BÖLÜM II DPO Kazanımlar 4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. Açıklamalar En küçük Kareler Yöntemi ile regresyon yaptırılarak matematiksel olarak açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Regresyon Analizi ve Yöntemleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) En küçük Kareler Yöntemi ile regresyon yaptırılarak matematiksel olarak açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	4-8 Ocak	3	Makine Öğrenmesi	Regresyon Analizi ve Yöntemleri	4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
16. Hafta — 4-8 Ocak — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Regresyon Analizi ve Yöntemleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 4-8 Ocak Hafta 16. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Veremle Savaş Eğitimi Haftası (Ocak ayının ilk haftası) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. Regresyon ve Korelasyon arasındaki ilişki açıklanır. Eşikleme ve yarışmalı sınıflama kavramları açıklanır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 12. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Regresyon Analizi ve Yöntemleri ile Regresyon Analizi ve Yöntemleri arasında ilişki kurulur; regresyon Analizi ve Yöntemleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısa sorularla yoklanır; regresyon Analizi ve Yöntemleri konusuna dikkat çekilir. Veremle Savaş Eğitimi Haftası (Ocak ayının ilk haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Regresyon Analizi ve Yöntemleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Eşikleme ve yarışmalı sınıflama kavramları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Regresyon Analizi ve Yöntemleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısa sorularla yoklanır; regresyon Analizi ve Yöntemleri konusuna dikkat çekilir. Veremle Savaş Eğitimi Haftası (Ocak ayının ilk haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Regresyon Analizi ve Yöntemleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Eşikleme ve yarışmalı sınıflama kavramları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Regresyon Analizi ve Yöntemleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 4-8 Ocak Hafta 16. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Veremle Savaş Eğitimi Haftası (Ocak ayının ilk haftası) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. Açıklamalar Regresyon ve Korelasyon arasındaki ilişki açıklanır. Eşikleme ve yarışmalı sınıflama kavramları açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Regresyon Analizi ve Yöntemleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Regresyon ve Korelasyon arasındaki ilişki açıklanır. 2) Eşikleme ve yarışmalı sınıflama kavramları açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; regresyon Analizi ve Yöntemleri ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	11-15 Ocak	3	Makine Öğrenmesi	Gözetimli Öğrenme Algoritmaları	5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
17. Hafta — 11-15 Ocak — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Gözetimli Öğrenme Algoritmaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 11-15 Ocak Hafta 17. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Enerji Tasarrufu Haftası (Ocak ayının ikinci haftası) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. Doğrusal Regresyon algoritmasını kullanarak veri seti üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Lojistik Regresyon algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 13. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Regresyon Analizi ve Yöntemleri ile Gözetimli Öğrenme Algoritmaları arasında ilişki kurulur; gözetimli Öğrenme Algoritmaları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısa sorularla yoklanır; gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusuna dikkat çekilir. Enerji Tasarrufu Haftası (Ocak ayının ikinci haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Lojistik Regresyon algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Gözetimli Öğrenme Algoritmaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısa sorularla yoklanır; gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusuna dikkat çekilir. Enerji Tasarrufu Haftası (Ocak ayının ikinci haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Lojistik Regresyon algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Gözetimli Öğrenme Algoritmaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 11-15 Ocak Hafta 17. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Enerji Tasarrufu Haftası (Ocak ayının ikinci haftası) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. Açıklamalar Doğrusal Regresyon algoritmasını kullanarak veri seti üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Lojistik Regresyon algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Regresyon Analizi ve Yöntemleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Öğretmen işlem basamaklarını gösterir; öğrenciler basamakları bireysel olarak uygular, öğretmen dönüt verir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Doğrusal Regresyon algoritmasını kullanarak veri seti üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. 2) Lojistik Regresyon algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	18-22 Ocak	3	Makine Öğrenmesi	Gözetimli Öğrenme Algoritmaları	5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
18. Hafta — 18-22 Ocak — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Gözetimli Öğrenme Algoritmaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 18-22 Ocak Hafta 18. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. En yakın komşuluk algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Karar Ağacı algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 14. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile Gözetimli Öğrenme Algoritmaları arasında ilişki kurulur; gözetimli Öğrenme Algoritmaları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısa sorularla yoklanır; gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Karar Ağacı algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Gözetimli Öğrenme Algoritmaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısa sorularla yoklanır; gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Karar Ağacı algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Gözetimli Öğrenme Algoritmaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 18-22 Ocak Hafta 18. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. Açıklamalar En yakın komşuluk algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Karar Ağacı algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Öğretmen işlem basamaklarını gösterir; öğrenciler basamakları bireysel olarak uygular, öğretmen dönüt verir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) En yakın komşuluk algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. 2) Karar Ağacı algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
25-29 OcakAkademik Takvim Yarıyıl Tatili
1-5 ŞubatAkademik Takvim Yarıyıl Tatili
#	8-12 Şubat	3	Makine Öğrenmesi	Gözetimli Öğrenme Algoritmaları	5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
19. Hafta — 8-12 Şubat — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Gözetimli Öğrenme Algoritmaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 8-12 Şubat Hafta 19. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. Random Forest algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 15. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile Gözetimli Öğrenme Algoritmaları arasında ilişki kurulur; gözetimli Öğrenme Algoritmaları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısa sorularla yoklanır; gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Random Forest algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Gözetimli Öğrenme Algoritmaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısa sorularla yoklanır; gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Random Forest algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Gözetimli Öğrenme Algoritmaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 8-12 Şubat Hafta 19. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. Açıklamalar Random Forest algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Öğretmen işlem basamaklarını gösterir; öğrenciler basamakları bireysel olarak uygular, öğretmen dönüt verir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Random Forest algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	15-19 Şubat	3	Makine Öğrenmesi	Gözetimli Öğrenme Algoritmaları	5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
20. Hafta — 15-19 Şubat — Tema: Makine Öğrenmesi Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Konu Gözetimli Öğrenme Algoritmaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 15-19 Şubat Hafta 20. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. Destek vektör makinaları algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Veri seti verilen bir duruma ait uygun makine öğrenmesi algoritması seçilerek kullanılır. Tema Özeti DPO Makine Öğrenmesi ünitesinin 16. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile Gözetimli Öğrenme Algoritmaları arasında ilişki kurulur; gözetimli Öğrenme Algoritmaları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısa sorularla yoklanır; gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Veri seti verilen bir duruma ait uygun makine öğrenmesi algoritması seçilerek kullanılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Gözetimli Öğrenme Algoritmaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısa sorularla yoklanır; gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Veri seti verilen bir duruma ait uygun makine öğrenmesi algoritması seçilerek kullanılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Konu Gözetimli Öğrenme Algoritmaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 15-19 Şubat Hafta 20. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. Açıklamalar Destek vektör makinaları algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Veri seti verilen bir duruma ait uygun makine öğrenmesi algoritması seçilerek kullanılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Deney ve uygulama sırasında laboratuvar/atölye güvenlik kurallarına uyulur; kesici, ısıtıcı, kimyasal ve elektrikli araçlar yalnız öğretmen gözetiminde kullanılır; koruyucu gözlük/eldiven gerektiğinde takılır ve çalışma alanı etkinlik sonunda temizlenir. Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Gözetimli Öğrenme Algoritmaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Gözetimli Öğrenme Algoritmaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Veri seti verilen bir duruma ait uygun makine öğrenmesi algoritması seçilerek kullanılır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Destek vektör makinaları algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	22-26 Şubat	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları	1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
21. Hafta — 22-26 Şubat — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 22-26 Şubat Hafta 21. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Yapay Sinir Ağlarında Derin Öğrenme kavramının yeri ve terminolojisi açıklanır. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Ön Değerlendirme Süreci Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Köprü Kurma Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Yapay Sinir Ağları ünitesine giriş: Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları üzerine kısa bir sohbetle derse başlanır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağlarında Derin Öğrenme kavramının yeri ve terminolojisi açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Yapay Sinir Ağları ünitesine giriş: Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları üzerine kısa bir sohbetle derse başlanır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağlarında Derin Öğrenme kavramının yeri ve terminolojisi açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 22-26 Şubat Hafta 21. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Açıklamalar Yapay Sinir Ağlarında Derin Öğrenme kavramının yeri ve terminolojisi açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Gözetimli Öğrenme Algoritmaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay Sinir Ağlarında Derin Öğrenme kavramının yeri ve terminolojisi açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	1-5 Mart	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları	1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
22. Hafta — 1-5 Mart — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 1-5 Mart Hafta 22. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Yeşilay Haftası (1 Mart gününü içine alan hafta), Girişimcilik Haftası (Mart ayının ilk haftası) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Derin Öğrenmenin diğer yöntemlerden farkları açıklanır. Yapay Sinir Ağları uygulamaları için gerekli donanımlar açıklanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 2. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Yeşilay Haftası (1 Mart gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağları uygulamaları için gerekli donanımlar açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Yeşilay Haftası (1 Mart gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağları uygulamaları için gerekli donanımlar açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 1-5 Mart Hafta 22. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Yeşilay Haftası (1 Mart gününü içine alan hafta), Girişimcilik Haftası (Mart ayının ilk haftası) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Açıklamalar Derin Öğrenmenin diğer yöntemlerden farkları açıklanır. Yapay Sinir Ağları uygulamaları için gerekli donanımlar açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Derin Öğrenmenin diğer yöntemlerden farkları açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Yapay Sinir Ağları uygulamaları için gerekli donanımlar açıklanır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
8-12 MartAkademik Takvim 2. Dönem Ara Tatil
#	15-19 Mart	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları	1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
23. Hafta — 15-19 Mart — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 15-19 Mart Hafta 23. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Türk Dünyası ve Toplulukları Haftası (21 Mart Nevruz Günü'nü içine alan hafta), Tüketiciyi Koruma Haftası (15-21 Mart), Yaşlılara Saygı Haftası (18-24 Mart), Şehitler Günü (18 Mart), Orman Haftası (21-26 Mart) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Yapay Sinir Ağları uygulamaları için kullanılan programlama dilleri açıklanır. Yapay Sinir Ağları uygulama ortamları açıklanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 3. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Türk Dünyası ve Toplulukları Haftası (21 Mart Nevruz Günü'nü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağları uygulama ortamları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Türk Dünyası ve Toplulukları Haftası (21 Mart Nevruz Günü'nü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağları uygulama ortamları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 15-19 Mart Hafta 23. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Türk Dünyası ve Toplulukları Haftası (21 Mart Nevruz Günü'nü içine alan hafta), Tüketiciyi Koruma Haftası (15-21 Mart), Yaşlılara Saygı Haftası (18-24 Mart), Şehitler Günü (18 Mart), Orman Haftası (21-26 Mart) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Açıklamalar Yapay Sinir Ağları uygulamaları için kullanılan programlama dilleri açıklanır. Yapay Sinir Ağları uygulama ortamları açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Öğretmen işlem basamaklarını gösterir; öğrenciler basamakları bireysel olarak uygular, öğretmen dönüt verir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Yapay Sinir Ağları uygulamaları için kullanılan programlama dilleri açıklanır. 2) Yapay Sinir Ağları uygulama ortamları açıklanır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	22-26 Mart	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları	1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
24. Hafta — 22-26 Mart — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 22-26 Mart Hafta 24. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Yaşlılara Saygı Haftası (18-24 Mart), Orman Haftası (21-26 Mart) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Yapay Sinir Ağları ile uygulama yapılması sağlanır. Yapay Sinir Ağları matematiksel temelleri açıklanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 4. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Yaşlılara Saygı Haftası (18-24 Mart) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağları matematiksel temelleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Yaşlılara Saygı Haftası (18-24 Mart) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağları matematiksel temelleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 22-26 Mart Hafta 24. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Yaşlılara Saygı Haftası (18-24 Mart), Orman Haftası (21-26 Mart) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Açıklamalar Yapay Sinir Ağları ile uygulama yapılması sağlanır. Yapay Sinir Ağları matematiksel temelleri açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay Sinir Ağları matematiksel temelleri açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Yapay Sinir Ağları ile uygulama yapılması sağlanır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	29 Mart - 2 Nisan	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları	1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
25. Hafta — 29 Mart - 2 Nisan — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 29 Mart - 2 Nisan Hafta 25. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Kütüphaneler Haftası (Mart ayının son pazartesi gününü içine alan hafta), Kanser Haftası (1-7 Nisan) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Tensör çeşitleri açıklanarak uygulama yapılması sağlanır. Tensörler arasında işlemler yapılması sağlanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 5. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Kütüphaneler Haftası (Mart ayının son pazartesi gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Tensörler arasında işlemler yapılması sağlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Kütüphaneler Haftası (Mart ayının son pazartesi gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Tensörler arasında işlemler yapılması sağlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 29 Mart - 2 Nisan Hafta 25. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Kütüphaneler Haftası (Mart ayının son pazartesi gününü içine alan hafta), Kanser Haftası (1-7 Nisan) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Açıklamalar Tensör çeşitleri açıklanarak uygulama yapılması sağlanır. Tensörler arasında işlemler yapılması sağlanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Tensörler arasında işlemler yapılması sağlanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Tensör çeşitleri açıklanarak uygulama yapılması sağlanır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	5-9 Nisan	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları	1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
26. Hafta — 5-9 Nisan — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 5-9 Nisan Hafta 26. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Kanser Haftası (1-7 Nisan) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Yapay Sinir Ağları modellerinde optimizasyonun gerekliliği açıklanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 6. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Kanser Haftası (1-7 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağları modellerinde optimizasyonun gerekliliği açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Kanser Haftası (1-7 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağları modellerinde optimizasyonun gerekliliği açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 5-9 Nisan Hafta 26. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Kanser Haftası (1-7 Nisan) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Açıklamalar Yapay Sinir Ağları modellerinde optimizasyonun gerekliliği açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay Sinir Ağları modellerinde optimizasyonun gerekliliği açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	12-16 Nisan	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları	1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
27. Hafta — 12-16 Nisan — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 12-16 Nisan Hafta 27. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Turizm Haftası (15-22 Nisan) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Hazır veri kümeleri hakkında açıklama yapılır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 7. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Turizm Haftası (15-22 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Hazır veri kümeleri hakkında açıklama yapılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Turizm Haftası (15-22 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Hazır veri kümeleri hakkında açıklama yapılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 12-16 Nisan Hafta 27. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Turizm Haftası (15-22 Nisan) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Açıklamalar Hazır veri kümeleri hakkında açıklama yapılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Hazır veri kümeleri hakkında açıklama yapılır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	19-23 Nisan	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları	1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
28. Hafta — 19-23 Nisan — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 19-23 Nisan Hafta 28. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Turizm Haftası (15-22 Nisan), Ulusal Egemenlik ve Çocuk Bayramı (23 Nisan) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. MNIST hazır veri kümesi tanıtılır. Hazır veri kümeleri ile uygulama yapılması sağlanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 8. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Turizm Haftası (15-22 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Hazır veri kümeleri ile uygulama yapılması sağlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusuna dikkat çekilir. Turizm Haftası (15-22 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Hazır veri kümeleri ile uygulama yapılması sağlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 19-23 Nisan Hafta 28. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Turizm Haftası (15-22 Nisan), Ulusal Egemenlik ve Çocuk Bayramı (23 Nisan) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Açıklamalar MNIST hazır veri kümesi tanıtılır. Hazır veri kümeleri ile uygulama yapılması sağlanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) MNIST hazır veri kümesi tanıtılır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Hazır veri kümeleri ile uygulama yapılması sağlanır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	26-30 Nisan	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları	2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
29. Hafta — 26-30 Nisan — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 26-30 Nisan Hafta 29. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Emek ve Dayanışma Günü (1 Mayıs) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Yapay Sinir Ağları kavramı örneklerle açıklanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 9. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları ile Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Emek ve Dayanışma Günü (1 Mayıs) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağları kavramı örneklerle açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Emek ve Dayanışma Günü (1 Mayıs) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay Sinir Ağları kavramı örneklerle açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 26-30 Nisan Hafta 29. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Emek ve Dayanışma Günü (1 Mayıs) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Açıklamalar Yapay Sinir Ağları kavramı örneklerle açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay Sinir Ağları kavramı örneklerle açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	3-7 Mayıs	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları	2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
30. Hafta — 3-7 Mayıs — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 3-7 Mayıs Hafta 30. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Trafik ve İlk Yardım Haftası (Mayıs ayının ilk haftası) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Yapay Nöron Modeli kavramı açıklanır. Tek Katmanlı Algılayıcılar açıklanır ve matematiksel gösteriminin örneklerle yapılması sağlanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 10. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Trafik ve İlk Yardım Haftası (Mayıs ayının ilk haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Tek Katmanlı Algılayıcılar açıklanır ve matematiksel gösteriminin örneklerle yapılması sağlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Trafik ve İlk Yardım Haftası (Mayıs ayının ilk haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Tek Katmanlı Algılayıcılar açıklanır ve matematiksel gösteriminin örneklerle yapılması sağlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 3-7 Mayıs Hafta 30. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Trafik ve İlk Yardım Haftası (Mayıs ayının ilk haftası) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Açıklamalar Yapay Nöron Modeli kavramı açıklanır. Tek Katmanlı Algılayıcılar açıklanır ve matematiksel gösteriminin örneklerle yapılması sağlanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay Nöron Modeli kavramı açıklanır. 2) Tek Katmanlı Algılayıcılar açıklanır ve matematiksel gösteriminin örneklerle yapılması sağlanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	10-14 Mayıs	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları	2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
31. Hafta — 10-14 Mayıs — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 10-14 Mayıs Hafta 31. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Vakıflar Haftası (Mayıs ayının 2. haftası), Engelliler Haftası (10-16 Mayıs), Kurban Bayramı Arefesi Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Çok Katmanlı Algılayıcılara neden gerek duyulduğu açıklanır. Çok Katmanlı Algılayıcılarla ilgili örnek yaptırılır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 11. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Vakıflar Haftası (Mayıs ayının 2. haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Çok Katmanlı Algılayıcılarla ilgili örnek yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Vakıflar Haftası (Mayıs ayının 2. haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Çok Katmanlı Algılayıcılarla ilgili örnek yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 10-14 Mayıs Hafta 31. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Vakıflar Haftası (Mayıs ayının 2. haftası), Engelliler Haftası (10-16 Mayıs), Kurban Bayramı Arefesi BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Açıklamalar Çok Katmanlı Algılayıcılara neden gerek duyulduğu açıklanır. Çok Katmanlı Algılayıcılarla ilgili örnek yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Çok Katmanlı Algılayıcılara neden gerek duyulduğu açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Çok Katmanlı Algılayıcılarla ilgili örnek yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	17-21 Mayıs	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları	2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
32. Hafta — 17-21 Mayıs — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 17-21 Mayıs Hafta 32. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Kurban Bayramı, Müzeler Haftası (18-24 Mayıs), Atatürk'ü Anma, Gençlik ve Spor Bayramı (19 Mayıs) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Yapay Sinir Ağlarında hazır model oluşturulur. Katmanlarla model oluşturma açıklanarak uygulama yapılması sağlanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 12. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Kurban Bayramı ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Katmanlarla model oluşturma açıklanarak uygulama yapılması sağlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Kurban Bayramı ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Katmanlarla model oluşturma açıklanarak uygulama yapılması sağlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Model / maket malzemesi Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 17-21 Mayıs Hafta 32. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Kurban Bayramı, Müzeler Haftası (18-24 Mayıs), Atatürk'ü Anma, Gençlik ve Spor Bayramı (19 Mayıs) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Açıklamalar Yapay Sinir Ağlarında hazır model oluşturulur. Katmanlarla model oluşturma açıklanarak uygulama yapılması sağlanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Model / maket malzemesi Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Öğretmen işlem basamaklarını gösterir; öğrenciler basamakları bireysel olarak uygular, öğretmen dönüt verir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) Yapay Sinir Ağlarında hazır model oluşturulur. 2) Katmanlarla model oluşturma açıklanarak uygulama yapılması sağlanır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	24-28 Mayıs	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları	2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
33. Hafta — 24-28 Mayıs — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 24-28 Mayıs Hafta 33. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Müzeler Haftası (18-24 Mayıs) Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Yapay Sinir Ağlarında oluşturulan bir modelin optimizasyon türünün deneme yanılma yöntemiyle bulunması sağlanır. Denetimli (Supervised) Öğrenme, Denetimsiz (Unsupervised) Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) gibi öğrenme modelleri açıklanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 13. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Müzeler Haftası (18-24 Mayıs) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Denetimli (Supervised) Öğrenme, Denetimsiz (Unsupervised) Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) gibi öğrenme modelleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Müzeler Haftası (18-24 Mayıs) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Denetimli (Supervised) Öğrenme, Denetimsiz (Unsupervised) Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) gibi öğrenme modelleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 24-28 Mayıs Hafta 33. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Müzeler Haftası (18-24 Mayıs) BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Açıklamalar Yapay Sinir Ağlarında oluşturulan bir modelin optimizasyon türünün deneme yanılma yöntemiyle bulunması sağlanır. Denetimli (Supervised) Öğrenme, Denetimsiz (Unsupervised) Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) gibi öğrenme modelleri açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay Sinir Ağlarında oluşturulan bir modelin optimizasyon türünün deneme yanılma yöntemiyle bulunması sağlanır. 2) Denetimli (Supervised) Öğrenme, Denetimsiz (Unsupervised) Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) gibi öğrenme modelleri açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	31 Mayıs - 4 Haziran	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları	2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
34. Hafta — 31 Mayıs - 4 Haziran — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 31 Mayıs - 4 Haziran Hafta 34. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Geri yayılım/hesaplama tekniği ile matematiksel olarak model oluşturma açıklanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 14. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Geri yayılım/hesaplama tekniği ile matematiksel olarak model oluşturma açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Geri yayılım/hesaplama tekniği ile matematiksel olarak model oluşturma açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Model / maket malzemesi Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 31 Mayıs - 4 Haziran Hafta 34. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Açıklamalar Geri yayılım/hesaplama tekniği ile matematiksel olarak model oluşturma açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Model / maket malzemesi Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Geri yayılım/hesaplama tekniği ile matematiksel olarak model oluşturma açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	7-11 Haziran	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları	2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
35. Hafta — 7-11 Haziran — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 7-11 Haziran Hafta 35. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. İleri yayılım/hesaplama tekniği ve matematiksel olarak model oluşturma açıklanır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 15. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "İleri yayılım/hesaplama tekniği ve matematiksel olarak model oluşturma açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "İleri yayılım/hesaplama tekniği ve matematiksel olarak model oluşturma açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Model / maket malzemesi Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 7-11 Haziran Hafta 35. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Açıklamalar İleri yayılım/hesaplama tekniği ve matematiksel olarak model oluşturma açıklanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Model / maket malzemesi Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) İleri yayılım/hesaplama tekniği ve matematiksel olarak model oluşturma açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili problem/örnek olay grup çalışmasıyla çözülür ve sınıfla paylaşılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	14-18 Haziran	3	Yapay Sinir Ağları	Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları	2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar.	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Dolu
36. Hafta — 14-18 Haziran — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 14-18 Haziran Hafta 36. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Yapay Sinir Ağlarında oluşturulan bir modelin aktivasyon fonksiyonu türünün deneme yanılma yöntemiyle bulunması sağlanır. OpenCV kütüphanesi ekletilerek bu kütüphaneye ait uygulamalar yaptırılır. Tema Özeti DPO Yapay Sinir Ağları ünitesinin 16. haftası. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları arasında ilişki kurulur; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "OpenCV kütüphanesi ekletilerek bu kütüphaneye ait uygulamalar yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısa sorularla yoklanır; yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "OpenCV kütüphanesi ekletilerek bu kütüphaneye ait uygulamalar yaptırılır" düzeyine ulaşması gözlenir; gözlem Formu ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 14-18 Haziran Hafta 36. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Açıklamalar Yapay Sinir Ağlarında oluşturulan bir modelin aktivasyon fonksiyonu türünün deneme yanılma yöntemiyle bulunması sağlanır. OpenCV kütüphanesi ekletilerek bu kütüphaneye ait uygulamalar yaptırılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Projeksiyon Bilgisayar Etkileşimli Tahta Yazıcı Tarayıcı Kaynaklar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Ders Materyali (MEB) Ders Bilgi Formu (MEB) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: 2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay Sinir Ağlarında oluşturulan bir modelin aktivasyon fonksiyonu türünün deneme yanılma yöntemiyle bulunması sağlanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Atölye/laboratuvar uygulaması (grup çalışması, öğretmen gözetiminde): 1) OpenCV kütüphanesi ekletilerek bu kütüphaneye ait uygulamalar yaptırılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Grup çalışması gözlem formu Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.
#	21-25 Haziran	3	Sosyal Etkinlik	Sosyal Etkinlik	Okul temelli planlama kapsamında sosyal etkinlik haftası	Gözlem Formu, Derecelendirme Ölçeği	Boş Sosyal Etkinlik
37. Hafta — 21-25 Haziran — Tema: Sosyal Etkinlik Boş Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Sosyal Etkinlik Konu Sosyal Etkinlik Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 21-25 Haziran Hafta 37. Hafta Tür Sosyal Etkinlik Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB Okul temelli planlama kapsamında sosyal etkinlik haftası Tema Özeti DPO Okul temelli planlama kapsamında sosyal etkinlik haftası; içerik okul/zümre kararıyla belirlenir. Programlar Arası Bileşenler Boş Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Ön Değerlendirme Süreci Boş Köprü Kurma Boş Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Sosyal etkinlik haftasının amacı ve akışı öğrencilerle paylaşılır. Keşfetme35 dk Okul temelli planlama kapsamında zümrece belirlenen sosyal etkinlik uygulanır. Uygulama55 dk Okul temelli planlama kapsamında zümrece belirlenen sosyal etkinlik uygulanır. Sonuçlandırma20 dk Etkinlik değerlendirilir; öğrenci görüşleri alınır. Sınıf defteri: Sosyal Etkinlik; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Sosyal etkinlik haftasının amacı ve akışı öğrencilerle paylaşılır. Keşfetme 35 dk Okul temelli planlama kapsamında zümrece belirlenen sosyal etkinlik uygulanır. Uygulama 55 dk Okul temelli planlama kapsamında zümrece belirlenen sosyal etkinlik uygulanır. Sonuçlandırma 20 dk Etkinlik değerlendirilir; öğrenci görüşleri alınır. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar Boş Araç-Gereç Kaynaklar Okul Temelli Planlama DPO Sosyal etkinlik haftası: okul temelli planlama kapsamında etkinlik türü zümre/okul kararıyla belirlenir. Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Sosyal Etkinlik Konu Sosyal Etkinlik Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 21-25 Haziran Hafta 37. Hafta Tür Sosyal Etkinlik BÖLÜM II DPO Kazanımlar Okul temelli planlama kapsamında sosyal etkinlik haftası Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Kaynaklar Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Güdüleme Gözden Geçirme Derse Geçiş Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Grupla Öğrenme Etkinlikleri Özet BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Gözlem Formu Derecelendirme Ölçeği Rubrik Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar Belirtilen tarihlerde ve haftalarda, müfredat programına göre değişiklikler yapılabilir. Öğrenci merkezli öğretim yöntemleri ve teknikleri aktif olarak kullanılacaktır. Ölçme ve değerlendirme süreçlerinde çeşitlilik sağlanacak ve süreç odaklı değerlendirme yapılacaktır. Bireysel farklılıklar dikkate alınarak öğretime yön verilecektir. Teknoloji entegrasyonu ile öğrenme süreçleri desteklenecektir.

.ders-plani-tablo tr.ders-plani-detay[hidden]{display:block}.ders-plani-tablo{display:block;overflow:visible}.ders-plani-tablo tbody.ders-plani-hafta{padding:0 0 24px}.ders-plani-slayt-nav{display:none}

11. Sınıf Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Günlük Planı — Kaynaklar ve İçerik

11. Sınıf Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Yıllık Planı (çerçeve / ünitelendirilmiş yıllık plan)
Bilişim Teknolojileri 11. Sınıf Çerçeve Öğretim Programı (ÇÖP)
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Ders Bilgi Formu (DBF)
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Ders Materyali (DM)
Ders İçeriği
Bilişim Teknolojileri - Yazılım Geliştirme (Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi) alanında Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi dersi 11. sınıf 2026-2027 eğitim öğretim yılı günlük planı (haftalık ders planı). Haftalık 3 ders saati.

Üniteler ve Konular
1. Yapay Zekâya Giriş (12 ders saati)
- Yapay Zekâ Kavramları
  
  1.Yapay zekâ kavramlarını açıklar.
  Yapay zekâ tanımı açıklanır.
  Yapay zekânın hangi problemlerde kullanılacağı açıklanır.
  Yapay zekâ ile insan zekâsı arasındaki farklar anlatılır.
  Yapay zekâ örneği yaptırılır.
  Yapay zekânın tarihsel gelişimi anlatılır.
  Yapay zekâ etiği tanımlanır.
  Robot etiği açıklanır.
  Olası yapay zekâ problemleri açıklanır.
  Paket program kullanarak veri seti analiz örneği yaptırılır.
- Veri Seti Kavramları
  
  2.Veri seti kavramlarını açıklar.
  Veri seti özellikleri açıklanır.
  Veri seti deposunun ne amaçla kullanıldığı açıklanır.
  Makine öğrenmesi için gerekli olan veri kavramı ve veri seti oluşturmanın önemi üzerinde durulur.
  Veri seti depoları tanımlanarak veri seti depoları kullanımı uygulanır.
  Veri seti hazırlamak için gerekli aşamalar yaptırılır.
2. Makine Öğrenmesi (48 ders saati)
- Makine Öğrenmesi Kavramı ve Temelleri
  
  1.Makine öğrenmesi kavramını ve temellerini tanımlar.
  Makine öğrenmesi, tahmin, kestirim ve sınıflandırma kavramları açıklanır.
  Makine öğrenmesi türleri (denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme) açıklanır.
  Makine öğrenmesi için kullanılacak yazılımlar ve bunların kurulumu açıklanır.
  Makine öğrenmesi için kullanılacak programlama diline ait temel uygulamalar yapılır.
  Sistem başarısı ölçme yöntemleri açıklanır.
  Aşırı öğrenme ve zayıf öğrenme kavramı ve önemi açıklanır.
- Makine Öğrenmesi Kütüphaneleri
  
  2.Makine öğrenmesi uygulamaları için gerekli kütüphaneleri tanır.
  Makine öğrenmesi için geliştirilmiş kütüphaneler açıklanır.
  Makine öğrenmesi için geliştirilmiş kütüphaneleri kurulumu ve ekleme işlemleri yaptırılır.
  Veri hazırlama kavramı açıklanır.
  Sınıflandırma veya tahmin için veri kümesi hazırlama işlemi yaptırılır.
  Makine öğrenmesi kütüphanelerine ilişkin temel işlemler açıklanır.
  Veri yükleme ve ön işleme aşamaları uygulamalı olarak yaptırılır.
- Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar
  
  3.Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır.
  Öğrenme algoritmaları açıklanır.
  Gözetimli öğrenme algoritması tanımlanır.
  Gözetimsiz öğrenme algoritması tanımlanır.
  Sınıflandırma ve kümeleme yöntemleri açıklanır.
  Öğrenme algoritmalarını kullanarak uygulama yaptırılır.
  Model geçerliliği (Çapraz, Rasgele örneklemeli geçerlilik) açıklanır.
  Kullanılan algoritma çeşitlerine göre, eğitimin ne zaman durdurulması gerektiği açıklanır.
- Regresyon Analizi ve Yöntemleri
  
  4.Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir.
  Regresyonun tanımı yapılarak matematiksel olarak açıklanır.
  Doğrusal regresyon ve doğrusal olmayan regresyon modellerini ayırt etmesi sağlanır.
  En küçük Kareler Yöntemi ile regresyon yaptırılarak matematiksel olarak açıklanır.
  Regresyon ve Korelasyon arasındaki ilişki açıklanır.
  Eşikleme ve yarışmalı sınıflama kavramları açıklanır.
- Gözetimli Öğrenme Algoritmaları
  
  5.Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir.
  Doğrusal Regresyon algoritmasını kullanarak veri seti üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır.
  Lojistik Regresyon algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır.
  En yakın komşuluk algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır.
  Karar Ağacı algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır.
  Random Forest algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır.
  Destek vektör makinaları algoritmasını kullanarak veri üzerinde gözetimli öğrenme uygulaması yaptırılır.
  Veri seti verilen bir duruma ait uygun makine öğrenmesi algoritması seçilerek kullanılır.
3. Yapay Sinir Ağları (48 ders saati)
- Yapay Sinir Ağları Temel Kavramları ve Uygulamaları
  
  1.Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl uygulandığını bilir.
  Yapay Sinir Ağlarında Derin Öğrenme kavramının yeri ve terminolojisi açıklanır.
  Derin Öğrenmenin diğer yöntemlerden farkları açıklanır.
  Yapay Sinir Ağları uygulamaları için gerekli donanımlar açıklanır.
  Yapay Sinir Ağları uygulamaları için kullanılan programlama dilleri açıklanır.
  Yapay Sinir Ağları uygulama ortamları açıklanır.
  Yapay Sinir Ağları ile uygulama yapılması sağlanır.
  Yapay Sinir Ağları matematiksel temelleri açıklanır.
  Tensör çeşitleri açıklanarak uygulama yapılması sağlanır.
  Tensörler arasında işlemler yapılması sağlanır.
  Yapay Sinir Ağları modellerinde optimizasyonun gerekliliği açıklanır.
  Hazır veri kümeleri hakkında açıklama yapılır.
  MNIST hazır veri kümesi tanıtılır.
  Hazır veri kümeleri ile uygulama yapılması sağlanır.
- Yapay Sinir Ağları Çeşitleri ve Katmanları
  
  2.Yapay sinir ağları çeşitlerini tanımlar, farklı katmanlara sahip ağları açıklar.
  Yapay Sinir Ağları kavramı örneklerle açıklanır.
  Yapay Nöron Modeli kavramı açıklanır.
  Tek Katmanlı Algılayıcılar açıklanır ve matematiksel gösteriminin örneklerle yapılması sağlanır.
  Çok Katmanlı Algılayıcılara neden gerek duyulduğu açıklanır.
  Çok Katmanlı Algılayıcılarla ilgili örnek yaptırılır.
  Yapay Sinir Ağlarında hazır model oluşturulur.
  Katmanlarla model oluşturma açıklanarak uygulama yapılması sağlanır.
  Yapay Sinir Ağlarında oluşturulan bir modelin optimizasyon türünün deneme yanılma yöntemiyle bulunması sağlanır.
  Denetimli (Supervised) Öğrenme, Denetimsiz (Unsupervised) Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) gibi öğrenme modelleri açıklanır.
  Geri yayılım/hesaplama tekniği ile matematiksel olarak model oluşturma açıklanır.
  İleri yayılım/hesaplama tekniği ve matematiksel olarak model oluşturma açıklanır.
  Yapay Sinir Ağlarında oluşturulan bir modelin aktivasyon fonksiyonu türünün deneme yanılma yöntemiyle bulunması sağlanır.
  OpenCV kütüphanesi ekletilerek bu kütüphaneye ait uygulamalar yaptırılır.
Dersin Amaçları
- Bu derste öğrenciye; yapay zekâ ve makine öğrenmesi ile ilgili bilgi ve becerilerin kazandırılması amaçlanmaktadır.

İlgili Planlar

11. sınıfın diğer dersleri

İlgili yazılar

Günlük Ders Planı Nasıl Hazırlanır? 2026-2027 Adım Adım, Word ve PDF

T.C. MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI .......... OKUL SEÇ .......... 2026-2027 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 11. SINIF YAPAY ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENMESİ DERSİ DERS PLANI

1. Hafta — 14-18 Eylül — Tema: Yapay Zekâya Giriş Dolu

Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB

Programlar Arası Bileşenler Boş

Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB

Ön Değerlendirme Süreci Boş

Köprü Kurma Boş

Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO

Derse Giriş 10 dk

Keşfetme 35 dk

Uygulama 55 dk

Sonuçlandırma 20 dk

Farklılaştırma Boş

Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO

Araç-Gereç

Kaynaklar

Öğretmen Görüşleri

BÖLÜM I

BÖLÜM II DPO

Kazanımlar

Açıklamalar

Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri

Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler

Araç-Gereç

Kaynaklar

Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri

Dikkat Çekme

Güdüleme

Gözden Geçirme

Derse Geçiş

Bireysel Öğrenme Etkinlikleri

Grupla Öğrenme Etkinlikleri

Özet

BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme

Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme

Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme

Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme

BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar

2. Hafta — 21-25 Eylül — Tema: Yapay Zekâya Giriş Dolu

Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB

Tema Özeti DPO

Programlar Arası Bileşenler Boş

Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) MEB

Temel Kabuller DPO

Ön Değerlendirme Süreci DPO

Köprü Kurma DPO

Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO

Derse Giriş 10 dk

Keşfetme 35 dk

Uygulama 55 dk

Sonuçlandırma 20 dk

Farklılaştırma Boş

Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO

Araç-Gereç

Kaynaklar

Öğretmen Görüşleri

BÖLÜM I

BÖLÜM II DPO

Kazanımlar

Açıklamalar

Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri

Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler

Araç-Gereç

Kaynaklar

Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri

Dikkat Çekme

Güdüleme

Gözden Geçirme

Derse Geçiş

Bireysel Öğrenme Etkinlikleri

Grupla Öğrenme Etkinlikleri

Özet

BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme

Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme

Grupla Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme

Öğrenme Güçlüğü Olan ve İleri Düzey Öğrenciler İçin Ek Ölçme-Değerlendirme

BÖLÜM IV — Planın Uygulanmasına İlişkin Açıklamalar

3. Hafta — 28 Eylül - 2 Ekim — Tema: Yapay Zekâya Giriş Dolu

Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB

Tema Özeti DPO

T.C. MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI
.......... OKUL SEÇ ..........
2026-2027 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 11. SINIF YAPAY ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENMESİ DERSİ DERS PLANI