T.C. MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI
.......... OKUL SEÇ ..........
2026-2027 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 11. SINIF YAPAY ZEKÂ 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları	Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
1. Hafta — 14-18 Eylül — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları 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 Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar. Yapay zekânın temel kavramları ile güncel kullanım alanları açıklanır. Tema Özeti MEB Yapay zekâ kavramını ve veri hazırlama süreçlerini analiz ederek uygulayabilme Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Ön Değerlendirme Süreci Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Köprü Kurma Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesine giriş: Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları üzerine kısa bir sohbetle derse başlanır. 15 Temmuz Demokrasi ve Millî Birlik Günü ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay zekânın temel kavramları ile güncel kullanım alanları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesine giriş: Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları 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 tanımı ve kullanım alanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay zekânın temel kavramları ile güncel kullanım alanları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları 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 Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar. Açıklamalar YZ Yapay zekânın temel kavramları ile güncel kullanım alanları 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Öğrencilerin konuyla ilgili ön bilgileri sorularla yoklanır. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay zekânın temel kavramları ile güncel kullanım alanları açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları	Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
2. Hafta — 21-25 Eylül — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları 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 Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar. Yapay zekâ uygulamalarında karşılaşılan etik ilkeler ve sorumluluklar üzerinde durulur. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 2. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları arasında ilişki kurulur; yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısa sorularla yoklanır; yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları konusuna dikkat çekilir. İlköğretim Haftası (Eylül ayının 3. haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay zekâ uygulamalarında karşılaşılan etik ilkeler ve sorumluluklar üzerinde durulur" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısa sorularla yoklanır; yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları konusuna dikkat çekilir. İlköğretim Haftası (Eylül ayının 3. haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay zekâ uygulamalarında karşılaşılan etik ilkeler ve sorumluluklar üzerinde durulur" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları 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 Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar. Açıklamalar YZ Yapay zekâ uygulamalarında karşılaşılan etik ilkeler ve sorumluluklar 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini 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 zekâ uygulamalarında karşılaşılan etik ilkeler ve sorumluluklar üzerinde durulur. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları	Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
3. Hafta — 28 Eylül - 2 Ekim — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları 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 Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar. Yapay zekânın temel kavramları ile güncel kullanım alanları açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 3. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları arasında ilişki kurulur; yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısa sorularla yoklanır; yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları konusuna dikkat çekilir. Hayvanları Koruma Günü (4 Ekim) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay zekânın temel kavramları ile güncel kullanım alanları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısa sorularla yoklanır; yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları konusuna dikkat çekilir. Hayvanları Koruma Günü (4 Ekim) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay zekânın temel kavramları ile güncel kullanım alanları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları 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 Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar. Açıklamalar YZ Yapay zekânın temel kavramları ile güncel kullanım alanları 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay zekânın temel kavramları ile güncel kullanım alanları açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama	Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
4. Hafta — 5-9 Ekim — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 5-9 Ekim Hafta 4. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri DPO Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 4. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları ile Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama arasında ilişki kurulur; yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısa sorularla yoklanır; yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısa sorularla yoklanır; yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) 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 Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 5-9 Ekim Hafta 4. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama Açıklamalar Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) 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 Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama. 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 zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama	Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
5. Hafta — 12-16 Ekim — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 12-16 Ekim Hafta 5. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri DPO Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 5. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama arasında ilişki kurulur; yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısa sorularla yoklanır; yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısa sorularla yoklanır; yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) 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 Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 12-16 Ekim Hafta 5. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama Açıklamalar Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) 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 Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama. 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 zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama	Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
6. Hafta — 19-23 Ekim — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama 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 DPO Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 6. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama arasında ilişki kurulur; yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısa sorularla yoklanır; yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama konusuna dikkat çekilir. Birleşmiş Milletler Günü (24 Ekim) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısa sorularla yoklanır; yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama konusuna dikkat çekilir. Birleşmiş Milletler Günü (24 Ekim) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) 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 Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama 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 Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama Açıklamalar Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) 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 Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama. 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 zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama açıklanır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler	Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
7. Hafta — 26-30 Ekim — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 DPO Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 7. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama ile Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler arasında ilişki kurulur; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısa sorularla yoklanır; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler konusuna dikkat çekilir. Kızılay Haftası (29 Ekim-4 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısa sorularla yoklanır; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler konusuna dikkat çekilir. Kızılay Haftası (29 Ekim-4 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler Açıklamalar Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler	Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
8. Hafta — 2-6 Kasım — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 DPO Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 8. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler arasında ilişki kurulur; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısa sorularla yoklanır; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler konusuna dikkat çekilir. Kızılay Haftası (29 Ekim-4 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısa sorularla yoklanır; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler konusuna dikkat çekilir. Kızılay Haftası (29 Ekim-4 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler Açıklamalar Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler	Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
9. Hafta — 9-13 Kasım — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 DPO Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 9. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler arasında ilişki kurulur; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısa sorularla yoklanır; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler konusuna dikkat çekilir. Organ Bağışı ve Nakli Haftası (3-9 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısa sorularla yoklanır; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler konusuna dikkat çekilir. Organ Bağışı ve Nakli Haftası (3-9 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler Açıklamalar Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Paket programla veri seti analizi	Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
10. Hafta — 23-27 Kasım — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Paket programla veri seti analizi 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 Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular. Paket programlar kullanılarak veri seti hazırlama süreçleri uygulatılır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 10. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler ile Paket programla veri seti analizi arasında ilişki kurulur; paket programla veri seti analizi hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısa sorularla yoklanır; paket programla veri seti analizi konusuna dikkat çekilir. Ağız ve Diş Sağlığı Haftası (22-27 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin paket programla veri seti analizi ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler paket programla veri seti analizi ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Paket programla veri seti analizi). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Paket programlar kullanılarak veri seti hazırlama süreçleri uygulatılır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Paket programla veri seti analizi; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısa sorularla yoklanır; paket programla veri seti analizi konusuna dikkat çekilir. Ağız ve Diş Sağlığı Haftası (22-27 Kasım) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin paket programla veri seti analizi ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler paket programla veri seti analizi ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Paket programla veri seti analizi). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Paket programlar kullanılarak veri seti hazırlama süreçleri uygulatılır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Paket programla veri seti analizi 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 Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular. Açıklamalar YZ Paket programlar kullanılarak veri seti hazırlama süreçleri uygulatılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Paket programla veri seti analizi ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Paket programla veri seti analizi konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular. 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) Paket programlar kullanılarak veri seti hazırlama süreçleri uygulatılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Paket programla veri seti analizi	Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
11. Hafta — 30 Kasım - 4 Aralık — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Paket programla veri seti analizi 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 Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular. Veri analizi sonuçları çeşitli grafik teknikleriyle görselleştirilerek gösterilir. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 11. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Paket programla veri seti analizi) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Paket programla veri seti analizi) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Paket programla veri seti analizi ile Paket programla veri seti analizi arasında ilişki kurulur; paket programla veri seti analizi hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Paket programla veri seti analizi) kısa sorularla yoklanır; paket programla veri seti analizi konusuna dikkat çekilir. Dünya Engelliler Günü (3 Aralık) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin paket programla veri seti analizi ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler paket programla veri seti analizi ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Paket programla veri seti analizi). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Veri analizi sonuçları çeşitli grafik teknikleriyle görselleştirilerek gösterilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Paket programla veri seti analizi; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Paket programla veri seti analizi) kısa sorularla yoklanır; paket programla veri seti analizi konusuna dikkat çekilir. Dünya Engelliler Günü (3 Aralık) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin paket programla veri seti analizi ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler paket programla veri seti analizi ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Paket programla veri seti analizi). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Veri analizi sonuçları çeşitli grafik teknikleriyle görselleştirilerek gösterilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Paket programla veri seti analizi 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 Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular. Açıklamalar YZ Veri analizi sonuçları çeşitli grafik teknikleriyle görselleştirilerek gösterilir. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Paket programla veri seti analizi ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Paket programla veri seti analizi konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Paket programla veri seti analizi) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Veri analizi sonuçları çeşitli grafik teknikleriyle görselleştirilerek gösterilir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; paket programla veri seti analizi 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Paket programla veri seti analizi	Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
12. Hafta — 7-11 Aralık — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Paket programla veri seti analizi 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 Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular. Paket programlar kullanılarak veri seti hazırlama süreçleri uygulatılır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 12. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Paket programla veri seti analizi) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Paket programla veri seti analizi) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Paket programla veri seti analizi ile Paket programla veri seti analizi arasında ilişki kurulur; paket programla veri seti analizi hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Paket programla veri seti analizi) kısa sorularla yoklanır; paket programla veri seti analizi konusuna dikkat çekilir. İnsan Hakları ve Demokrasi Haftası (10 Aralık gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin paket programla veri seti analizi ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler paket programla veri seti analizi ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Paket programla veri seti analizi). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Paket programlar kullanılarak veri seti hazırlama süreçleri uygulatılır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Paket programla veri seti analizi; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Paket programla veri seti analizi) kısa sorularla yoklanır; paket programla veri seti analizi konusuna dikkat çekilir. İnsan Hakları ve Demokrasi Haftası (10 Aralık gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin paket programla veri seti analizi ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler paket programla veri seti analizi ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Paket programla veri seti analizi). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Paket programlar kullanılarak veri seti hazırlama süreçleri uygulatılır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Paket programla veri seti analizi 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 Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular. Açıklamalar YZ Paket programlar kullanılarak veri seti hazırlama süreçleri uygulatılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Paket programla veri seti analizi ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Paket programla veri seti analizi konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Paket programla veri seti analizi) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular. 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) Paket programlar kullanılarak veri seti hazırlama süreçleri uygulatılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Veri seti özellikleri	Veri seti özellikleri	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
13. Hafta — 14-18 Aralık — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Veri seti özellikleri 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 DPO Veri seti özellikleri Veri seti özellikleri açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 13. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Paket programla veri seti analizi) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Paket programla veri seti analizi) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Paket programla veri seti analizi ile Veri seti özellikleri arasında ilişki kurulur; veri seti özellikleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Paket programla veri seti analizi) kısa sorularla yoklanır; veri seti özellikleri konusuna dikkat çekilir. Tutum, Yatırım ve Türk Malları Haftası (12-18 Aralık) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin veri seti özellikleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler veri seti özellikleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri seti özellikleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Veri seti özellikleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Veri seti özellikleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Paket programla veri seti analizi) kısa sorularla yoklanır; veri seti özellikleri konusuna dikkat çekilir. Tutum, Yatırım ve Türk Malları Haftası (12-18 Aralık) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin veri seti özellikleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler veri seti özellikleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri seti özellikleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Veri seti özellikleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Veri seti özellikleri 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 Veri seti özellikleri Açıklamalar Veri seti özellikleri 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Veri seti özellikleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Veri seti özellikleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Paket programla veri seti analizi) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Veri seti özellikleri. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Veri seti özellikleri açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; veri seti özellikleri 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Veri seti özellikleri	Veri seti özellikleri	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
14. Hafta — 21-25 Aralık — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Veri seti özellikleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 21-25 Aralık Hafta 14. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri DPO Veri seti özellikleri Veri seti özellikleri açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 14. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Veri seti özellikleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Veri seti özellikleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Veri seti özellikleri ile Veri seti özellikleri arasında ilişki kurulur; veri seti özellikleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Veri seti özellikleri) kısa sorularla yoklanır; veri seti özellikleri konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin veri seti özellikleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler veri seti özellikleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri seti özellikleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Veri seti özellikleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Veri seti özellikleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Veri seti özellikleri) kısa sorularla yoklanır; veri seti özellikleri konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin veri seti özellikleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler veri seti özellikleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri seti özellikleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Veri seti özellikleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Veri seti özellikleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 21-25 Aralık Hafta 14. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar Veri seti özellikleri Açıklamalar Veri seti özellikleri 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Veri seti özellikleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Veri seti özellikleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Veri seti özellikleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Veri seti özellikleri. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Veri seti özellikleri açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; veri seti özellikleri 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Açık veri seti depoları	Açık veri seti depoları	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
15. Hafta — 28 Aralık - 1 Ocak — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Açık veri seti depoları Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 28 Aralık - 1 Ocak Hafta 15. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Yılbaşı Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri DPO Açık veri seti depoları Açık veri seti depoları açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 15. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Veri seti özellikleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Veri seti özellikleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Veri seti özellikleri ile Açık veri seti depoları arasında ilişki kurulur; açık veri seti depoları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Veri seti özellikleri) kısa sorularla yoklanır; açık veri seti depoları konusuna dikkat çekilir. Yılbaşı ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin açık veri seti depoları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler açık veri seti depoları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Açık veri seti depoları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Açık veri seti depoları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Açık veri seti depoları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Veri seti özellikleri) kısa sorularla yoklanır; açık veri seti depoları konusuna dikkat çekilir. Yılbaşı ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin açık veri seti depoları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler açık veri seti depoları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Açık veri seti depoları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Açık veri seti depoları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Açık veri seti depoları Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 28 Aralık - 1 Ocak Hafta 15. Hafta Belirli Gün ve Haftalar Yılbaşı BÖLÜM II DPO Kazanımlar Açık veri seti depoları Açıklamalar Açık veri seti depoları 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Açık veri seti depoları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Açık veri seti depoları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Veri seti özellikleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Açık veri seti depoları. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Açık veri seti depoları açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; açık veri seti depoları 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Açık veri seti depoları	Açık veri seti depoları	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
16. Hafta — 4-8 Ocak — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Açık veri seti depoları 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 DPO Açık veri seti depoları Açık veri seti depoları açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 16. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Açık veri seti depoları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Açık veri seti depoları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Açık veri seti depoları ile Açık veri seti depoları arasında ilişki kurulur; açık veri seti depoları hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Açık veri seti depoları) kısa sorularla yoklanır; açık veri seti depoları konusuna dikkat çekilir. Veremle Savaş Eğitimi Haftası (Ocak ayının ilk haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin açık veri seti depoları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler açık veri seti depoları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Açık veri seti depoları). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Açık veri seti depoları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Açık veri seti depoları; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Açık veri seti depoları) kısa sorularla yoklanır; açık veri seti depoları konusuna dikkat çekilir. Veremle Savaş Eğitimi Haftası (Ocak ayının ilk haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin açık veri seti depoları ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler açık veri seti depoları ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Açık veri seti depoları). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Açık veri seti depoları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Açık veri seti depoları 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 Açık veri seti depoları Açıklamalar Açık veri seti depoları 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Açık veri seti depoları ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Açık veri seti depoları konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Açık veri seti depoları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Açık veri seti depoları. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Açık veri seti depoları açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; açık veri seti depoları 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Veri seti oluşturma süreci	Veri seti oluşturma süreci	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
17. Hafta — 11-15 Ocak — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Veri seti oluşturma süreci 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 DPO Veri seti oluşturma süreci Veri seti oluşturma süreci açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 17. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Açık veri seti depoları) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Açık veri seti depoları) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Açık veri seti depoları ile Veri seti oluşturma süreci arasında ilişki kurulur; veri seti oluşturma süreci hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Açık veri seti depoları) kısa sorularla yoklanır; veri seti oluşturma süreci konusuna dikkat çekilir. Enerji Tasarrufu Haftası (Ocak ayının ikinci haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin veri seti oluşturma süreci ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler veri seti oluşturma süreci ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri seti oluşturma süreci). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Veri seti oluşturma süreci açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Veri seti oluşturma süreci; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Açık veri seti depoları) kısa sorularla yoklanır; veri seti oluşturma süreci konusuna dikkat çekilir. Enerji Tasarrufu Haftası (Ocak ayının ikinci haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin veri seti oluşturma süreci ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler veri seti oluşturma süreci ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri seti oluşturma süreci). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Veri seti oluşturma süreci açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Veri seti oluşturma süreci 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 Veri seti oluşturma süreci Açıklamalar Veri seti oluşturma süreci 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Veri seti oluşturma süreci ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Veri seti oluşturma süreci konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Açık veri seti depoları) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Veri seti oluşturma süreci. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Veri seti oluşturma süreci açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; veri seti oluşturma süreci 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Veri seti oluşturma süreci	Veri seti oluşturma süreci	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
18. Hafta — 18-22 Ocak — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Veri seti oluşturma süreci Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 18-22 Ocak Hafta 18. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri DPO Veri seti oluşturma süreci Veri seti oluşturma süreci açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 18. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Veri seti oluşturma süreci) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Veri seti oluşturma süreci) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Veri seti oluşturma süreci ile Veri seti oluşturma süreci arasında ilişki kurulur; veri seti oluşturma süreci hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Veri seti oluşturma süreci) kısa sorularla yoklanır; veri seti oluşturma süreci konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin veri seti oluşturma süreci ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler veri seti oluşturma süreci ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri seti oluşturma süreci). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Veri seti oluşturma süreci açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Veri seti oluşturma süreci; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Veri seti oluşturma süreci) kısa sorularla yoklanır; veri seti oluşturma süreci konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin veri seti oluşturma süreci ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler veri seti oluşturma süreci ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri seti oluşturma süreci). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Veri seti oluşturma süreci açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Veri seti oluşturma süreci Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 18-22 Ocak Hafta 18. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar Veri seti oluşturma süreci Açıklamalar Veri seti oluşturma süreci 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Veri seti oluşturma süreci ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Veri seti oluşturma süreci konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Veri seti oluşturma süreci) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Veri seti oluşturma süreci. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Veri seti oluşturma süreci açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; veri seti oluşturma süreci 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri	Veri seti oluşturma süreci	Veri seti oluşturma süreci	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
19. Hafta — 8-12 Şubat — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Veri seti oluşturma süreci Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 8-12 Şubat Hafta 19. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri DPO Veri seti oluşturma süreci Veri seti oluşturma süreci açıklanır. Tema Özeti DPO VERİ ANALİTİĞİ VE YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ ünitesinin 19. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Veri seti oluşturma süreci) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Veri seti oluşturma süreci) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Veri seti oluşturma süreci ile Veri seti oluşturma süreci arasında ilişki kurulur; veri seti oluşturma süreci hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Veri seti oluşturma süreci) kısa sorularla yoklanır; veri seti oluşturma süreci konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin veri seti oluşturma süreci ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler veri seti oluşturma süreci ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri seti oluşturma süreci). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Veri seti oluşturma süreci açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Veri seti oluşturma süreci; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Veri seti oluşturma süreci) kısa sorularla yoklanır; veri seti oluşturma süreci konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin veri seti oluşturma süreci ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler veri seti oluşturma süreci ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Veri seti oluşturma süreci). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Veri seti oluşturma süreci açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Konu Veri seti oluşturma süreci Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 8-12 Şubat Hafta 19. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar Veri seti oluşturma süreci Açıklamalar Veri seti oluşturma süreci 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Veri seti oluşturma süreci ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Veri seti oluşturma süreci konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Veri seti oluşturma süreci) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın konuları öğrencilerle paylaşılır: Veri seti oluşturma süreci. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Veri seti oluşturma süreci açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; veri seti oluşturma süreci 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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 Yöntemleri	Makine öğrenme türleri	Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
20. Hafta — 15-19 Şubat — Tema: Makine Öğrenmesi Yöntemleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Makine öğrenme türleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 15-19 Şubat Hafta 20. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler. Problemin niteliğine göre denetimli veya denetimsiz öğrenme yaklaşımı seçilir. Tema Özeti MEB Verilen problem senaryolarına uygun makine öğrenmesi yöntemlerini yapılandırabilme Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Ön Değerlendirme Süreci Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Köprü Kurma Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ ünitesine giriş: Makine öğrenme türleri üzerine kısa bir sohbetle derse başlanır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin makine öğrenme türleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler makine öğrenme türleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine öğrenme türleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Problemin niteliğine göre denetimli veya denetimsiz öğrenme yaklaşımı seçilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Makine öğrenme türleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ ünitesine giriş: Makine öğrenme türleri üzerine kısa bir sohbetle derse başlanır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin makine öğrenme türleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler makine öğrenme türleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine öğrenme türleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Problemin niteliğine göre denetimli veya denetimsiz öğrenme yaklaşımı seçilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Makine öğrenme türleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 15-19 Şubat Hafta 20. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler. Açıklamalar YZ Problemin niteliğine göre denetimli veya denetimsiz öğrenme yaklaşımı seçilir. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine öğrenme türleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine öğrenme türleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Veri seti oluşturma süreci) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Problemin niteliğine göre denetimli veya denetimsiz öğrenme yaklaşımı seçilir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; makine öğrenme türleri 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Makine Öğrenmesi Yöntemleri	Makine öğrenme türleri	Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
21. Hafta — 22-26 Şubat — Tema: Makine Öğrenmesi Yöntemleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Makine öğrenme türleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 22-26 Şubat Hafta 21. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler. Veri setinin yapısı incelenerek en uygun makine öğrenmesi yöntemi belirlenir. Tema Özeti DPO MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ ünitesinin 2. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine öğrenme türleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Makine öğrenme türleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Makine öğrenme türleri ile Makine öğrenme türleri arasında ilişki kurulur; makine öğrenme türleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine öğrenme türleri) kısa sorularla yoklanır; makine öğrenme türleri konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin makine öğrenme türleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler makine öğrenme türleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine öğrenme türleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Veri setinin yapısı incelenerek en uygun makine öğrenmesi yöntemi belirlenir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Makine öğrenme türleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine öğrenme türleri) kısa sorularla yoklanır; makine öğrenme türleri konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin makine öğrenme türleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler makine öğrenme türleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine öğrenme türleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Veri setinin yapısı incelenerek en uygun makine öğrenmesi yöntemi belirlenir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Makine öğrenme türleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 22-26 Şubat Hafta 21. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler. Açıklamalar YZ Veri setinin yapısı incelenerek en uygun makine öğrenmesi yöntemi belirlenir. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine öğrenme türleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine öğrenme türleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine öğrenme türleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Veri setinin yapısı incelenerek en uygun makine öğrenmesi yöntemi belirlenir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; makine öğrenme türleri 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Makine Öğrenmesi Yöntemleri	Makine öğrenme türleri	Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
22. Hafta — 1-5 Mart — Tema: Makine Öğrenmesi Yöntemleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Makine öğrenme türleri 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 Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler. Problemin niteliğine göre denetimli veya denetimsiz öğrenme yaklaşımı seçilir. Tema Özeti DPO MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ ünitesinin 3. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine öğrenme türleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Makine öğrenme türleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Makine öğrenme türleri ile Makine öğrenme türleri arasında ilişki kurulur; makine öğrenme türleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine öğrenme türleri) kısa sorularla yoklanır; makine öğrenme türleri konusuna dikkat çekilir. Yeşilay Haftası (1 Mart gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin makine öğrenme türleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler makine öğrenme türleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine öğrenme türleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Problemin niteliğine göre denetimli veya denetimsiz öğrenme yaklaşımı seçilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Makine öğrenme türleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine öğrenme türleri) kısa sorularla yoklanır; makine öğrenme türleri konusuna dikkat çekilir. Yeşilay Haftası (1 Mart gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin makine öğrenme türleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler makine öğrenme türleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Makine öğrenme türleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Problemin niteliğine göre denetimli veya denetimsiz öğrenme yaklaşımı seçilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Makine öğrenme türleri 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 Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler. Açıklamalar YZ Problemin niteliğine göre denetimli veya denetimsiz öğrenme yaklaşımı seçilir. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Makine öğrenme türleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Makine öğrenme türleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine öğrenme türleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Problemin niteliğine göre denetimli veya denetimsiz öğrenme yaklaşımı seçilir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; makine öğrenme türleri 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Makine Öğrenmesi Yöntemleri	Denetimli ve denetimsiz öğrenme	Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
23. Hafta — 15-19 Mart — Tema: Makine Öğrenmesi Yöntemleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Denetimli ve denetimsiz öğrenme 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 Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular. Etiketli veriler kullanılarak sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilir. Tema Özeti DPO MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ ünitesinin 4. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Makine öğrenme türleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Makine öğrenme türleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Makine öğrenme türleri ile Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında ilişki kurulur; denetimli ve denetimsiz öğrenme hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine öğrenme türleri) kısa sorularla yoklanır; denetimli ve denetimsiz öğrenme 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 denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Denetimli ve denetimsiz öğrenme). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Etiketli veriler kullanılarak sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Denetimli ve denetimsiz öğrenme; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Makine öğrenme türleri) kısa sorularla yoklanır; denetimli ve denetimsiz öğrenme 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 denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Denetimli ve denetimsiz öğrenme). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Etiketli veriler kullanılarak sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Denetimli ve denetimsiz öğrenme 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 Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular. Açıklamalar YZ Etiketli veriler kullanılarak sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilir. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Denetimli ve denetimsiz öğrenme konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Makine öğrenme türleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Etiketli veriler kullanılarak sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; denetimli ve denetimsiz öğrenme 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Makine Öğrenmesi Yöntemleri	Denetimli ve denetimsiz öğrenme	Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
24. Hafta — 22-26 Mart — Tema: Makine Öğrenmesi Yöntemleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Denetimli ve denetimsiz öğrenme 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 Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular. Etiketsiz veriler üzerinde kümeleme algoritmaları çalıştırılarak modeller oluşturulur. Tema Özeti DPO MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ ünitesinin 5. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Denetimli ve denetimsiz öğrenme ile Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında ilişki kurulur; denetimli ve denetimsiz öğrenme hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısa sorularla yoklanır; denetimli ve denetimsiz öğrenme konusuna dikkat çekilir. Yaşlılara Saygı Haftası (18-24 Mart) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Denetimli ve denetimsiz öğrenme). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Etiketsiz veriler üzerinde kümeleme algoritmaları çalıştırılarak modeller oluşturulur" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Denetimli ve denetimsiz öğrenme; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısa sorularla yoklanır; denetimli ve denetimsiz öğrenme konusuna dikkat çekilir. Yaşlılara Saygı Haftası (18-24 Mart) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Denetimli ve denetimsiz öğrenme). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Etiketsiz veriler üzerinde kümeleme algoritmaları çalıştırılarak modeller oluşturulur" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Denetimli ve denetimsiz öğrenme 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 Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular. Açıklamalar YZ Etiketsiz veriler üzerinde kümeleme algoritmaları çalıştırılarak modeller oluşturulur. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Denetimli ve denetimsiz öğrenme konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular. 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) Etiketsiz veriler üzerinde kümeleme algoritmaları çalıştırılarak modeller oluşturulur. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Makine Öğrenmesi Yöntemleri	Denetimli ve denetimsiz öğrenme	Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
25. Hafta — 29 Mart - 2 Nisan — Tema: Makine Öğrenmesi Yöntemleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Denetimli ve denetimsiz öğrenme 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 Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular. Etiketli veriler kullanılarak sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilir. Tema Özeti DPO MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ ünitesinin 6. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Denetimli ve denetimsiz öğrenme ile Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında ilişki kurulur; denetimli ve denetimsiz öğrenme hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısa sorularla yoklanır; denetimli ve denetimsiz öğrenme konusuna dikkat çekilir. Kütüphaneler Haftası (Mart ayının son pazartesi gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Denetimli ve denetimsiz öğrenme). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Etiketli veriler kullanılarak sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Denetimli ve denetimsiz öğrenme; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısa sorularla yoklanır; denetimli ve denetimsiz öğrenme konusuna dikkat çekilir. Kütüphaneler Haftası (Mart ayının son pazartesi gününü içine alan hafta) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Denetimli ve denetimsiz öğrenme). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Etiketli veriler kullanılarak sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Denetimli ve denetimsiz öğrenme 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 Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular. Açıklamalar YZ Etiketli veriler kullanılarak sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilir. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Denetimli ve denetimsiz öğrenme ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Denetimli ve denetimsiz öğrenme konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Etiketli veriler kullanılarak sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; denetimli ve denetimsiz öğrenme 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Makine Öğrenmesi Yöntemleri	Model performansı	Model performansını uygun metriklerle değerlendirir.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
26. Hafta — 5-9 Nisan — Tema: Makine Öğrenmesi Yöntemleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Model performansı 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 Model performansını uygun metriklerle değerlendirir. Eğitilen modelin başarısını ölçmek için doğruluk ve hata metrikleri kullanılır. Tema Özeti DPO MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ ünitesinin 7. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Denetimli ve denetimsiz öğrenme ile Model performansı arasında ilişki kurulur; model performansı hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısa sorularla yoklanır; model performansı konusuna dikkat çekilir. Kanser Haftası (1-7 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin model performansı ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler model performansı ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Model performansı). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Eğitilen modelin başarısını ölçmek için doğruluk ve hata metrikleri kullanılır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Model performansı; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısa sorularla yoklanır; model performansı konusuna dikkat çekilir. Kanser Haftası (1-7 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin model performansı ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler model performansı ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Model performansı). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Eğitilen modelin başarısını ölçmek için doğruluk ve hata metrikleri kullanılır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Model performansı 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 Model performansını uygun metriklerle değerlendirir. Açıklamalar YZ Eğitilen modelin başarısını ölçmek için doğruluk ve hata metrikleri 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Model performansı ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Model performansı konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Denetimli ve denetimsiz öğrenme) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Model performansını uygun metriklerle değerlendirir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Eğitilen modelin başarısını ölçmek için doğruluk ve hata metrikleri kullanılır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; model performansı 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Makine Öğrenmesi Yöntemleri	Model performansı	Model performansını uygun metriklerle değerlendirir.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
27. Hafta — 12-16 Nisan — Tema: Makine Öğrenmesi Yöntemleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Model performansı 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 Model performansını uygun metriklerle değerlendirir. Model performansını artırmak amacıyla değerlendirme sonuçları yorumlanır. Tema Özeti DPO MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ ünitesinin 8. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Model performansı) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Model performansı) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Model performansı ile Model performansı arasında ilişki kurulur; model performansı hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Model performansı) kısa sorularla yoklanır; model performansı konusuna dikkat çekilir. Turizm Haftası (15-22 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin model performansı ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler model performansı ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Model performansı). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Model performansını artırmak amacıyla değerlendirme sonuçları yorumlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Model performansı; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Model performansı) kısa sorularla yoklanır; model performansı konusuna dikkat çekilir. Turizm Haftası (15-22 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin model performansı ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler model performansı ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Model performansı). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Model performansını artırmak amacıyla değerlendirme sonuçları yorumlanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Model performansı 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 Model performansını uygun metriklerle değerlendirir. Açıklamalar YZ Model performansını artırmak amacıyla değerlendirme sonuçları yorumlanır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Model performansı ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Model performansı konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Model performansı) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Model performansını uygun metriklerle değerlendirir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Model performansını artırmak amacıyla değerlendirme sonuçları yorumlanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; model performansı 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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	Makine Öğrenmesi Yöntemleri	Model performansı	Model performansını uygun metriklerle değerlendirir.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
28. Hafta — 19-23 Nisan — Tema: Makine Öğrenmesi Yöntemleri Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Model performansı 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 Model performansını uygun metriklerle değerlendirir. Eğitilen modelin başarısını ölçmek için doğruluk ve hata metrikleri kullanılır. Tema Özeti DPO MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ ünitesinin 9. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Model performansı) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Model performansı) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Model performansı ile Model performansı arasında ilişki kurulur; model performansı hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Model performansı) kısa sorularla yoklanır; model performansı konusuna dikkat çekilir. Turizm Haftası (15-22 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin model performansı ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler model performansı ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Model performansı). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Eğitilen modelin başarısını ölçmek için doğruluk ve hata metrikleri kullanılır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Model performansı; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Model performansı) kısa sorularla yoklanır; model performansı konusuna dikkat çekilir. Turizm Haftası (15-22 Nisan) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin model performansı ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler model performansı ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Model performansı). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Eğitilen modelin başarısını ölçmek için doğruluk ve hata metrikleri kullanılır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Makine Öğrenmesi Yöntemleri Konu Model performansı 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 Model performansını uygun metriklerle değerlendirir. Açıklamalar YZ Eğitilen modelin başarısını ölçmek için doğruluk ve hata metrikleri 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Model performansı ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Model performansı konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Model performansı) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Model performansını uygun metriklerle değerlendirir. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Eğitilen modelin başarısını ölçmek için doğruluk ve hata metrikleri kullanılır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; model performansı 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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 ağlarının gereksinimleri	Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
29. Hafta — 26-30 Nisan — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının gereksinimleri 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 Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar. Yapay sinir ağlarının temel donanım ve yazılım gereksinimleri açıklanır. Tema Özeti MEB Yapay sinir ağları mimarisini çözümleyerek temel modeller oluşturabilme Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Ön Değerlendirme Süreci Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Köprü Kurma Boş Öğretmen tarafından doldurulacak Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk YAPAY SİNİR AĞLARI ünitesine giriş: Yapay sinir ağlarının gereksinimleri üzerine kısa bir sohbetle derse başlanır. Emek ve Dayanışma Günü (1 Mayıs) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay sinir ağlarının temel donanım ve yazılım gereksinimleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay sinir ağlarının gereksinimleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk YAPAY SİNİR AĞLARI ünitesine giriş: Yapay sinir ağlarının gereksinimleri üzerine kısa bir sohbetle derse başlanır. Emek ve Dayanışma Günü (1 Mayıs) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay sinir ağlarının temel donanım ve yazılım gereksinimleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının gereksinimleri 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 Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar. Açıklamalar YZ Yapay sinir ağlarının temel donanım ve yazılım gereksinimleri 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay sinir ağlarının gereksinimleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Model performansı) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay sinir ağlarının temel donanım ve yazılım gereksinimleri açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay sinir ağlarının gereksinimleri 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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 ağlarının gereksinimleri	Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
30. Hafta — 3-7 Mayıs — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının gereksinimleri 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 Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar. Çok boyutlu veri yapılarının matris formundaki temsilleri örneklerle gösterilir. Tema Özeti DPO YAPAY SİNİR AĞLARI ünitesinin 2. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile Yapay sinir ağlarının gereksinimleri arasında ilişki kurulur; yapay sinir ağlarının gereksinimleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağlarının gereksinimleri konusuna dikkat çekilir. Trafik ve İlk Yardım Haftası (Mayıs ayının ilk haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Çok boyutlu veri yapılarının matris formundaki temsilleri örneklerle gösterilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay sinir ağlarının gereksinimleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağlarının gereksinimleri konusuna dikkat çekilir. Trafik ve İlk Yardım Haftası (Mayıs ayının ilk haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Çok boyutlu veri yapılarının matris formundaki temsilleri örneklerle gösterilir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının gereksinimleri 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 Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar. Açıklamalar YZ Çok boyutlu veri yapılarının matris formundaki temsilleri örneklerle gösterilir. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay sinir ağlarının gereksinimleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Çok boyutlu veri yapılarının matris formundaki temsilleri örneklerle gösterilir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay sinir ağlarının gereksinimleri 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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 ağlarının gereksinimleri	Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
31. Hafta — 10-14 Mayıs — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının gereksinimleri 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 Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar. Yapay sinir ağlarının temel donanım ve yazılım gereksinimleri açıklanır. Tema Özeti DPO YAPAY SİNİR AĞLARI ünitesinin 3. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile Yapay sinir ağlarının gereksinimleri arasında ilişki kurulur; yapay sinir ağlarının gereksinimleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağlarının gereksinimleri konusuna dikkat çekilir. Vakıflar Haftası (Mayıs ayının 2. haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay sinir ağlarının temel donanım ve yazılım gereksinimleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay sinir ağlarının gereksinimleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağlarının gereksinimleri konusuna dikkat çekilir. Vakıflar Haftası (Mayıs ayının 2. haftası) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay sinir ağlarının temel donanım ve yazılım gereksinimleri açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının gereksinimleri 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 Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar. Açıklamalar YZ Yapay sinir ağlarının temel donanım ve yazılım gereksinimleri 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay sinir ağlarının gereksinimleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay sinir ağlarının temel donanım ve yazılım gereksinimleri açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay sinir ağlarının gereksinimleri 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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 ağlarının bileşenleri	Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
32. Hafta — 17-21 Mayıs — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının bileşenleri 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 Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder. Yapay sinir ağlarını oluşturan giriş, gizli ve çıkış katmanları ayrıntılı olarak incelenir. Tema Özeti DPO YAPAY SİNİR AĞLARI ünitesinin 4. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay sinir ağlarının gereksinimleri ile Yapay sinir ağlarının bileşenleri arasında ilişki kurulur; yapay sinir ağlarının bileşenleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağlarının bileşenleri konusuna dikkat çekilir. Kurban Bayramı ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının bileşenleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay sinir ağlarını oluşturan giriş, gizli ve çıkış katmanları ayrıntılı olarak incelenir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay sinir ağlarının bileşenleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağlarının bileşenleri konusuna dikkat çekilir. Kurban Bayramı ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının bileşenleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay sinir ağlarını oluşturan giriş, gizli ve çıkış katmanları ayrıntılı olarak incelenir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının bileşenleri 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 Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder. Açıklamalar YZ Yapay sinir ağlarını oluşturan giriş, gizli ve çıkış katmanları ayrıntılı olarak incelenir. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay sinir ağlarının bileşenleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay sinir ağlarının gereksinimleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay sinir ağlarını oluşturan giriş, gizli ve çıkış katmanları ayrıntılı olarak incelenir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay sinir ağlarının bileşenleri 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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 ağlarının bileşenleri	Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
33. Hafta — 24-28 Mayıs — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının bileşenleri 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 Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder. Nöronlar arasındaki ağırlıklar ve bias değerlerinin işlevleri üzerinde durulur. Tema Özeti DPO YAPAY SİNİR AĞLARI ünitesinin 5. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay sinir ağlarının bileşenleri ile Yapay sinir ağlarının bileşenleri arasında ilişki kurulur; yapay sinir ağlarının bileşenleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağlarının bileşenleri konusuna dikkat çekilir. Müzeler Haftası (18-24 Mayıs) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının bileşenleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Nöronlar arasındaki ağırlıklar ve bias değerlerinin işlevleri üzerinde durulur" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay sinir ağlarının bileşenleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağlarının bileşenleri konusuna dikkat çekilir. Müzeler Haftası (18-24 Mayıs) ile bağ kurularak derse giriş yapılır. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının bileşenleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Nöronlar arasındaki ağırlıklar ve bias değerlerinin işlevleri üzerinde durulur" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının bileşenleri 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 Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder. Açıklamalar YZ Nöronlar arasındaki ağırlıklar ve bias değerlerinin işlevleri 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay sinir ağlarının bileşenleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Nöronlar arasındaki ağırlıklar ve bias değerlerinin işlevleri üzerinde durulur. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay sinir ağlarının bileşenleri 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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 ağlarının bileşenleri	Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
34. Hafta — 31 Mayıs - 4 Haziran — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının bileşenleri Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 31 Mayıs - 4 Haziran Hafta 34. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder. Yapay sinir ağlarını oluşturan giriş, gizli ve çıkış katmanları ayrıntılı olarak incelenir. Tema Özeti DPO YAPAY SİNİR AĞLARI ünitesinin 6. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay sinir ağlarının bileşenleri ile Yapay sinir ağlarının bileşenleri arasında ilişki kurulur; yapay sinir ağlarının bileşenleri hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağlarının bileşenleri konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının bileşenleri). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Yapay sinir ağlarını oluşturan giriş, gizli ve çıkış katmanları ayrıntılı olarak incelenir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay sinir ağlarının bileşenleri; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağlarının bileşenleri konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağlarının bileşenleri). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Yapay sinir ağlarını oluşturan giriş, gizli ve çıkış katmanları ayrıntılı olarak incelenir" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağlarının bileşenleri Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 31 Mayıs - 4 Haziran Hafta 34. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder. Açıklamalar YZ Yapay sinir ağlarını oluşturan giriş, gizli ve çıkış katmanları ayrıntılı olarak incelenir. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay sinir ağlarının bileşenleri ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay sinir ağlarının bileşenleri konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Yapay sinir ağlarını oluşturan giriş, gizli ve çıkış katmanları ayrıntılı olarak incelenir. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay sinir ağlarının bileşenleri 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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 ağı modeli	Yapay sinir ağı modeli oluşturur.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
35. Hafta — 7-11 Haziran — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağı modeli Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 7-11 Haziran Hafta 35. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB Yapay sinir ağı modeli oluşturur. Basit bir yapay sinir ağı modeli uygun programlama araçlarıyla uygulatılır. Tema Özeti DPO YAPAY SİNİR AĞLARI ünitesinin 7. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay sinir ağlarının bileşenleri ile Yapay sinir ağı modeli arasında ilişki kurulur; yapay sinir ağı modeli hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağı modeli konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağı modeli ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay sinir ağı modeli ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağı modeli). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Basit bir yapay sinir ağı modeli uygun programlama araçlarıyla uygulatılır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay sinir ağı modeli; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağı modeli konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağı modeli ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay sinir ağı modeli ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağı modeli). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Basit bir yapay sinir ağı modeli uygun programlama araçlarıyla uygulatılır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağı modeli Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 7-11 Haziran Hafta 35. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar Yapay sinir ağı modeli oluşturur. Açıklamalar YZ Basit bir yapay sinir ağı modeli uygun programlama araçlarıyla uygulatılır. Öğrenme-Öğretme Yöntem ve Teknikleri Anlatım Soru-Cevap Problem Çözme Gösterip Yaptırma Kullanılan Eğitim Teknolojileri, Araç ve Gereçler Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay sinir ağı modeli ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay sinir ağı modeli konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay sinir ağlarının bileşenleri) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Yapay sinir ağı modeli oluşturur. 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) Basit bir yapay sinir ağı modeli uygun programlama araçlarıyla uygulatılır. Özet Haftanın konuları öğrencilerle birlikte özetlenir; bir sonraki dersin konusu duyurulur. BÖLÜM III — Ölçme-Değerlendirme Bireysel Öğrenme Etkinliklerine Yönelik Ölçme-Değerlendirme Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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 ağı modeli	Yapay sinir ağı modeli oluşturur.	Yazılı Sınav, Performans Görevi	Dolu
36. Hafta — 14-18 Haziran — Tema: Yapay Sinir Ağları Dolu Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Tema / Ünite Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağı modeli Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 14-18 Haziran Hafta 36. Hafta Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB Yapay sinir ağı modeli oluşturur. Model eğitim sürecindeki ileri ve geri besleme adımları açıklanır. Tema Özeti DPO YAPAY SİNİR AĞLARI ünitesinin 8. haftası. Programlar Arası Bileşenler MEB Kavramsal BecerilerKB2.4 Çözümleme / AnalizKB2.7 KarşılaştırmaKB2.12 Veriye Dayalı TahminKB2.14 YorumlamaKB2.19 Mantıksal DenetimKB3.1 Karar Verme EğilimlerE1.4 Kendine İnanma (Öz Yeterlilik)E3.6 AnalitiklikE3.7 SistemlilikE3.10 Eleştirel Bakma Sosyal-Duygusal Öğrenme BecerileriSDB2.1 İletişimSDB2.2 İş BirliğiSDB3.2 Sorunları Önleme DeğerlerD3 ÇalışkanlıkD16 Sorumluluk Okuryazarlık BecerileriOB2 Dijital OkuryazarlıkOB7 Veri Okuryazarlığı Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu Temel Kabuller DPO Önceki haftaların çıktıları (Yapay sinir ağı modeli) edinilmiş kabul edilir. Ön Değerlendirme Süreci DPO Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağı modeli) kısa sorularla yoklanır. Köprü Kurma DPO Yapay sinir ağı modeli ile Yapay sinir ağı modeli arasında ilişki kurulur; yapay sinir ağı modeli hatırlatılır. Öğrenme-Öğretme Uygulamaları DPO Derse Giriş10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağı modeli) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağı modeli konusuna dikkat çekilir. Keşfetme35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağı modeli ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama55 dk Öğrenciler yapay sinir ağı modeli ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağı modeli). Sonuçlandırma20 dk Öğrencilerin "Model eğitim sürecindeki ileri ve geri besleme adımları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Sınıf defteri: Yapay sinir ağı modeli; değerlendirme Derse Giriş 10 dk Önceki haftanın çıktıları (Yapay sinir ağı modeli) kısa sorularla yoklanır; yapay sinir ağı modeli konusuna dikkat çekilir. Keşfetme 35 dk Öğrencilerin yapay sinir ağı modeli ile ilgili ön bilgileri sorularla ortaya çıkarılır; gerçek yaşam bağlamından bir örnekle konu keşfettirilir. Uygulama 55 dk Öğrenciler yapay sinir ağı modeli ile ilgili etkinlikleri bireysel ve grup çalışmasıyla uygular; öğretmen süreci gözlemleyip dönüt verir (Yapay sinir ağı modeli). Sonuçlandırma 20 dk Öğrencilerin "Model eğitim sürecindeki ileri ve geri besleme adımları açıklanır" düzeyine ulaşması gözlenir; yazılı Sınav ile değerlendirilir. Farklılaştırma Boş ZÖğretmen tarafından doldurulacak DÖğretmen tarafından doldurulacak Araç-Gereç ve Kaynaklar DPO Araç-Gereç Ders kitabı Etkileşimli tahta Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğretmen Görüşleri BÖLÜM I Ders Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Sınıf 11. Sınıf Ünite / Tema Yapay Sinir Ağları Konu Yapay sinir ağı modeli Önerilen Süre 3 ders saati (120 dk) Tarih 14-18 Haziran Hafta 36. Hafta BÖLÜM II DPO Kazanımlar Yapay sinir ağı modeli oluşturur. Açıklamalar YZ Model eğitim sürecindeki ileri ve geri besleme adımları 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 Kaynaklar Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Dersi Öğretim Programı (MEB, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli) Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Dikkat Çekme Yapay sinir ağı modeli ile ilgili günlük yaşamdan ya da meslekten bir örnek veya soru ile derse başlanır. Güdüleme Yapay sinir ağı modeli konusunun meslekteki ve günlük yaşamdaki yeri vurgulanır. Gözden Geçirme Önceki haftanın konusu (Yapay sinir ağı modeli) kısaca tekrar edilir. Derse Geçiş Haftanın kazanımı öğrencilerle paylaşılır: Yapay sinir ağı modeli oluşturur. Bireysel Öğrenme Etkinlikleri Anlatım, soru-cevap ve gösterip yaptırma ile: 1) Model eğitim sürecindeki ileri ve geri besleme adımları açıklanır. Grupla Öğrenme Etkinlikleri Öğrenciler gruplara ayrılır; yapay sinir ağı modeli 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 Yazılı Sınav Performans Görevi Öz Değerlendirme Formu 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		Boş Sosyal Etkinlik
37. Hafta — 21-25 Haziran — Tema: Sosyal Etkinlik Boş Ders Yapay Zekâ 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) Boş 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 Zekâ 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 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 Zekâ ve Makine Öğrenmesi Günlük Planı — Kaynaklar ve İçerik

11. Sınıf Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Yıllık Planı (çerçeve / ünitelendirilmiş yıllık plan)
Siber Güvenlik 11. Sınıf Çerçeve Öğretim Programı (ÇÖP)
Ders İçeriği
Siber Güvenlik - Siber Güvenlik (Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi) alanında Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi dersi 11. sınıf 2026-2027 eğitim öğretim yılı günlük planı (haftalık ders planı). Haftalık 3 ders saati.

Üniteler ve Konular
1. Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri (58 ders saati)

Yapay zekâ kavramını ve veri hazırlama süreçlerini analiz ederek uygulayabilme
- 1. Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları
  
  Yapay zekânın temel kavramlarını ve etik ilkelerini açıklar.
- 2. Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama
- 3. Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler
- 4. Paket programla veri seti analizi
  
  Veri seti hazırlama ve görselleştirme tekniklerini uygular.
- 5. Veri seti özellikleri
- 6. Açık veri seti depoları
- 7. Veri seti oluşturma süreci
2. Makine Öğrenmesi Yöntemleri (25 ders saati)

Verilen problem senaryolarına uygun makine öğrenmesi yöntemlerini yapılandırabilme
- 1. Makine öğrenme türleri
  
  Problemlere uygun öğrenme türünü ve yöntemini belirler.
- 2. Denetimli ve denetimsiz öğrenme
  
  Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygular.
- 3. Model performansı
  
  Model performansını uygun metriklerle değerlendirir.
3. Yapay Sinir Ağları (25 ders saati)

Yapay sinir ağları mimarisini çözümleyerek temel modeller oluşturabilme
- 1. Yapay sinir ağlarının gereksinimleri
  
  Yapay sinir ağları gereksinimlerini ve çok boyutlu veri yapılarını tanımlar.
- 2. Yapay sinir ağlarının bileşenleri
  
  Yapay sinir ağlarının yapısal bileşenlerini ayırt eder.
- 3. Yapay sinir ağı modeli
  
  Yapay sinir ağı modeli oluşturur.

İlgili Planlar

Bu ders 11 ve 12. sınıfta aynı programla okutulur; iki sınıfta üniteler ve konular aynıdır.

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

1. Hafta — 14-18 Eylül — Tema: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu

Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB

Tema Özeti MEB

Programlar Arası Bileşenler MEB

Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO

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 YZ

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: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu

Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB

Tema Özeti DPO

Programlar Arası Bileşenler MEB

Öğrenme Kanıtları (Ölçme ve Değerlendirme) DPO

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 YZ

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: Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri Dolu

Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri MEB

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