Turizm alanında 11-12. sınıflar için. Tarihleri ilinizin çalışma takviminden alın (ör. 26.10.2026 – 09.04.2027).
Yıllık toplam ders saati korunur; haftalık saati okulunuzun yoğunlaştırılmış ders programına göre Ders Saati menüsünden seçin.
Bu tarih akademik takvim başlangıç tarihi ile otomatik ayarlanır, değiştirilebilir.
Programlar Arası Bileşenler plana ünite bazında otomatik atanır. Aşağıda plana eklenmiş kodların açıklamaları grup grup listelenir.
Sosyal-Duygusal Öğrenme Becerileri (SDB). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli'nde sabit 9 koddur.
Okuryazarlık Becerileri (OB1-OB9). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli'nde sabit 9 koddur.
Öğrenme çıktıları öğretim programında ünite/tema bazında tanımlıdır. Her çıktının kodu + süreç bileşenleri bulunmaktadır.
Öğretim programındaki ünite/temaların tematik özeti, anahtar kavramları, disiplinler arası ilişkileri ve ölçme-değerlendirme önerileri.
Farklılaştırma, öğrencilerin bireysel farklılıklarına göre öğretimi uyarlamayı amaçlar. Zenginleştirme (Z) üst düzey öğrenenler için derinleştirme önerileri sunar; Destekleme (D) ek desteğe ihtiyaç duyan öğrenenler için sadeleştirilmiş yaklaşımlar içerir.
Okul Temelli Planlama, öğretmenin kendi okulunun şartlarına, öğrenci profiline ve yerel ihtiyaçlara göre planına ekleyebileceği özel etkinlik, proje ve uygulamalar için ayrılmış sütundur. Bu alan MEB tarafından boş bırakılır; içeriğini öğretmen kendi okuluna göre doldurur.
info
Şifre en az 8 karakter olmalı; büyük harf, küçük harf, rakam ve sembol (! . * gibi) içermeli.
12. Sınıf Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Yıllık Planı — Kaynaklar ve İçerik
12. sınıf Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi dersi, Siber Güvenlik alanında haftada 3 ders saati okutulur; yıllık planında 3 öğrenme birimi, 108 ders saati ve 8 kazanım yer alır. Yıl, “Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Temelleri” öğrenme birimiyle başlar (Yapay zekâ tanımı ve kullanım alanları; Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve basit uygulama; Yapay zekâ etiği, robot etiği ve riskler vb.); “Makine Öğrenmesi Yöntemleri” öğrenme biriminin ardından “Yapay Sinir Ağları” öğrenme birimiyle biter.
Siber Güvenlik - Siber Güvenlik (Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi) alanında Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi dersi 12. sınıf 2026-2027 eğitim öğretim yılı yıllık 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.