Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Çeviride İleri İstemleme IMT 424 8 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
Dersin Kategorisi Alanına Uygun Öğretim
Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilerinin yapay zekâ destekli metin üretim araçlarını bilinçli, etkili ve eleştirel bir şekilde kullanabilmelerini sağlamaktır. Öğrencilerin özellikle “ileri istemleme teknikleri” (advanced prompting) konusunda yetkinlik kazanarak, çeviri, metin çözümleme ve yeniden yazım süreçlerinde doğru, bağlama uygun ve yüksek kaliteli çıktılar elde etmeleri hedeflenir. Ayrıca ders, öğrencilerin dilsel sezgilerini teknolojik araçlarla birleştirerek problem çözme, yaratıcılık ve terminoloji yönetimi becerilerini geliştirmeyi amaçlar.

Dersin İçeriği

Ders kapsamında yapay zekâ temelli dil modellerinin çalışma prensipleri, temel ve ileri istemleme teknikleri (rol verme, bağlam oluşturma, zincirleme düşünme, örnekle yönlendirme vb.), çeviri süreçlerinde istem tasarımı, hata analizi ve çıktı iyileştirme yöntemleri ele alınır. Öğrenciler, farklı metin türleri üzerinde uygulamalı çalışmalar yaparak istemlerin çeviri kalitesi üzerindeki etkisini gözlemler ve karşılaştırır. Ayrıca etik kullanım, veri güvenliği, telif hakları ve yapay zekâ çıktılarının eleştirel değerlendirilmesi gibi konular da ders içeriğinde yer alır.

Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Yapay zekâ tabanlı dil modelleri için ileri istemleme tekniklerini (rol tanımlama, bağlamlandırma, örnekleme vb.) etkili bir şekilde tasarlayıp uygulayabilir. Anlatım, Beyin Fırtınası, Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı),
2 Çeviri süreçlerinde farklı istem stratejilerini karşılaştırarak en uygun yaklaşımı seçer ve elde edilen çıktıları doğruluk, tutarlılık ve bağlama uygunluk açısından eleştirel biçimde değerlendirir. Anlatım, Beyin Fırtınası, Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı),
3 Yapay zekâ destekli çeviri araçlarının kullanımında etik ilkeleri, veri güvenliğini ve telif haklarını gözeterek bilinçli ve sorumlu bir kullanım yaklaşımı geliştirir. Anlatım, Beyin Fırtınası, Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı),
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Dersin tanıtımı, kapsamı ve değerlendirme ölçütleri; yapay zekâ ve dil modellerine genel bakış.
2 Yapay zekâ tabanlı dil modellerinin çalışma prensipleri ve çeviri alanındaki kullanımı.
3 Temel istemleme kavramları ve etkili istem yazımına giriş.
4 Rol verme (role prompting) ve bağlam oluşturma teknikleri.
5 Örnekle yönlendirme (few-shot prompting) ve uygulamaları.
6 Zincirleme düşünme (chain-of-thought) ve adım adım akıl yürütme teknikler.
7 Çeviri süreçlerinde istem tasarımı ve strateji geliştirme.
8 Ara sınav / uygulamalı değerlendirme.
9 Farklı metin türlerinde (teknik, edebi, akademik) istemleme uygulamaları.
10 Yapay zekâ çıktılarında hata analizi ve kalite değerlendirme yöntemleri.
11 Çıktı iyileştirme ve yeniden istemleme (prompt refinement) teknikleri.
12 Etik, veri güvenliği ve telif hakları bağlamında yapay zekâ kullanımı.
13 Proje sunumları ve uygulamalı çalışmalar.
14 Genel değerlendirme, dersin gözden geçirilmesi.
Kaynaklar
Ders Notu

Ders notu olarak öğretim elemanı tarafından sağlanan dijital materyaller kullanılmaktadır.

Ders Kaynakları

Temel kaynaklar olarak:

 

        Şengel, E. (Ed.). (2024). Teoriden uygulamaya yapay zekânın temelleri: Geçmiş, gelecek ve güçlü promptlar. Ankara, Serüven Yayınevi.

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
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
# 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
1 Yapay zekâ tabanlı dil modelleri için ileri istemleme tekniklerini (rol tanımlama, bağlamlandırma, örnekleme vb.) etkili bir şekilde tasarlayıp uygulayabilir. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0
2 Çeviri süreçlerinde farklı istem stratejilerini karşılaştırarak en uygun yaklaşımı seçer ve elde edilen çıktıları doğruluk, tutarlılık ve bağlama uygunluk açısından eleştirel biçimde değerlendirir. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0
3 Yapay zekâ destekli çeviri araçlarının kullanımında etik ilkeleri, veri güvenliğini ve telif haklarını gözeterek bilinçli ve sorumlu bir kullanım yaklaşımı geliştirir. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 100
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) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 10 10
Final 1 10 10
Toplam İş Yükü 116
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 4,64
dersAKTSKredisi 5