| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zeka Çevirisi | IMT 322 | 6 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. ŞABAN KÖKTÜRK |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | Arş. Gör. Dilara BAL |
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Öğretim |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, öğrencilerin yapay zekâ ve makine çevirisi teknolojilerini çeviri sürecine bilinçli ve etkili bir şekilde entegre edebilmelerini sağlamaktır. Ders kapsamında öğrenciler, yapay zekânın temel kavramlarını öğrenerek çeviri alanındaki uygulamalarını kavrar; farklı çeviri araçlarını (örneğin DeepL ve Google Translate gibi) eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirme becerisi kazanır. Ayrıca insan çevirisi ile makine ve yapay zekâ destekli çeviri arasındaki farkları analiz ederek, hangi bağlamda hangi yöntemin daha uygun olacağını belirleyebilecek yetkinliğe ulaşmaları hedeflenir. |
| Dersin İçeriği | Dersin içeriği, yapay zekâya giriş, yapay zekâ türleri ve makine öğrenimi gibi temel konuların yanı sıra, yapay zekâ ve çeviri ilişkisini ele alan teorik ve uygulamalı çalışmaları kapsar. Öğrenciler, farklı makine çevirisi sistemlerini karşılaştırarak performans analizi yapar, çeviri çıktılarının doğruluğunu ve akıcılığını değerlendirir. Ayrıca yapay zekâ alanındaki güncel gelişmeler incelenir ve bu gelişmelerin çeviri mesleğine etkileri tartışılır. Ders boyunca yapılan uygulamalar ve analizler sayesinde öğrenciler hem teknik bilgi hem de eleştirel değerlendirme becerilerini geliştirir. |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Öğrenci, yapay zekâ ve makine çevirisi sistemlerinin temel çalışma prensiplerini açıklayabilir ve çeviri süreçlerindeki rollerini değerlendirebilir. | Anlatım, Beyin Fırtınası, Soru-Cevap, | |
| 2 | Öğrenci, farklı yapay zekâ destekli çeviri araçlarını karşılaştırarak bunların güçlü ve zayıf yönlerini analiz edebilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | |
| 3 | Öğrenci, insan çevirisi ile makine/yapay zekâ çevirisini karşılaştırarak uygun çeviri stratejisini seçebilir ve çeviri çıktılarının kalitesini eleştirel biçimde değerlendirebilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Derse Giriş | |
| 2 | Yapay Zekâ nedir? | |
| 3 | Yapay Zekâ ve Çeviri. | |
| 4 | Yapay Zekâ Türleri. | |
| 5 | Yapay Zekâ ile Çeviri Uygulamaları (DeepL, Google Translate vb.). | |
| 6 | Makine Çevirisi ve Yapay Zekâ. | |
| 7 | Yapay Zekâ Çeviri Türlerinin Karşılaştırılması. | |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Yapay Zekâ Çeviri Türlerinin Karşılaştırılması. | |
| 10 | Yapay Zekâ Alanındaki Gelişmelerin Analiz. | |
| 11 | İnsan, Makine ve Yapay Zekâ Çevirisinin Karşılaştırılması. | |
| 12 | Makine Öğrenimi. | |
| 13 | Yapay Zekâ Çeviri Analizi. | |
| 14 | Genel Tekrar |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Ders notu olarak öğretim elemanı tarafından sağlanan dijital materyaller kullanılmaktadır. |
| Ders Kaynakları | Bowker, L., & Ciro, J. B. (2019). Machine translation and global research: Towards improved machine translation literacy in the scholarly community. Emerald Publishing. Kenny, D. (2022). Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence. Language Science Press. Poibeau, T. (2017). Machine translation. MIT Press. Koehn, P. (2020). Neural machine translation. Cambridge University Press. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Mütercim-Tercümanlığın geçirdiği tarihi gelişim süreci hakkında yeterli bilgi sahibi olma | ||||||
| 2 | Bütün üslup düzeyleri dâhil olmak üzere, anadili ve kültürüne hâkim olma | ||||||
| 3 | En az iki yabancı dili çok iyi bilme | ||||||
| 4 | Üçüncü bir yabancı dili anadile doğru çeviri yapabilecek düzeyde bilme | ||||||
| 5 | Kaynak dildeki bir metni anlayarak erek dile hatasız aktarabilme | X | |||||
| 6 | Çeviride kalite ve tutarlılığı artırmak amacıyla, terminoloji çalışması hakkında gerekli kuramsal bilgiye ve yöntemlere sahip olma | ||||||
| 7 | İletişimde kültürel farklılıkları bilme | ||||||
| 8 | Bildiği yabancı dillerin kültürlerini iyi tanıma ve izleme | ||||||
| 9 | Bilgiye kısa zamanda erişebilecek araştırma ve bilgi edinme vasıtalarını bilme | ||||||
| 10 | Çeviri sürecinde kullanılan sözlük, ansiklopedi, bilgisayar ve iletişim teknolojilerini kullanabilme | X | |||||
| 11 | Sözlü ya da yazılı çevirmenlik mesleğinin değişik alanlarda uygulanış şekilleri hakkında bilgiye sahip olma | ||||||
| 12 | Çevirmenlik mesleğinin ve yasal çerçevesi hakkında bilgi sahibi olma | ||||||
| 13 | Sosyal/insani bilimler alanlarından faydalanabilme | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Öğrenci, yapay zekâ ve makine çevirisi sistemlerinin temel çalışma prensiplerini açıklayabilir ve çeviri süreçlerindeki rollerini değerlendirebilir. | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | Öğrenci, farklı yapay zekâ destekli çeviri araçlarını karşılaştırarak bunların güçlü ve zayıf yönlerini analiz edebilir. | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 |
| 3 | Öğrenci, insan çevirisi ile makine/yapay zekâ çevirisini karşılaştırarak uygun çeviri stratejisini seçebilir ve çeviri çıktılarının kalitesini eleştirel biçimde değerlendirebilir. | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 60 |
| 1. Performans Görevi (Uygulama) | 40 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 50 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 3 | 16 | 48 |
| Ödev | 2 | 5 | 10 |
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
| Performans Görevi (Uygulama) | 1 | 10 | 10 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 3 | 16 | 48 |
| Toplam İş Yükü | 120 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,8 | ||
| dersAKTSKredisi | 5 | ||