| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Veri Biliminde Etik ve Hukuk | VBA 309 | 5 | 2 + 0 | 2 | 3 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. MEHMET BARIŞ HORZUM |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. MEHMET BARIŞ HORZUM, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, öğrencilerin veri bilimi ve yapay zekâ uygulamalarını yalnızca teknik başarı ölçütleriyle değil; adalet, mahremiyet, zarar vermeme, özerklik, şeffaflık, hesap verebilirlik ve toplumsal fayda gibi etik değerler açısından da değerlendirebilmelerini sağlamaktır. Ders, soyut etik anlatımından çok, gerçekçi etik ikilemler ve vaka tartışmaları üzerinden yürütülecek şekilde tasarlanmıştır. Öğrencilerden her hafta bir karar vermeleri, bu kararı farklı paydaşlar açısından gerekçelendirmeleri ve alternatif kararların olası sonuçlarını tartışmaları beklenir. |
| Dersin İçeriği | Veri Bilimi, etik ve hukuk terimleri ve aralarındaki ilişkisi, kişisel verilerin işlenmesi, korunması, ilgili kanunların özümsenmesi ve ayrıca bilişim teknolojilerinin beraberinde getirdiği hukuki sorunların ortaya konulması, bilişimin hukuku boyutunda hâkim olan ilkeler |
| Özel Koşullar | |
| Sektör Desteği | |
| Destekleyen Firma | |
| Destekleyen Eğitmen |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Veri bilimi uygulamalarındaki etik sorunları ve etik ikilemleri sistematik biçimde tanımlar. | Anlatım, Beyin Fırtınası, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), |
| 2 | Veri toplama, mahremiyet, rıza, temsil ve veri kalitesi sorunlarını paydaş etkileri açısından değerlendirir. | Problem Çözme, Proje, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), |
| 3 | Algoritmik adalet, ayrımcılık, açıklanabilirlik ve hesap verebilirlik sorunlarını analiz eder. | Problem Çözme, | Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 4 | Bilimsel araştırmada veri bütünlüğü, yeniden üretilebilirlik ve sorumlu raporlama ilkelerini uygular. | Problem Çözme, | Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 5 | Etik açıdan tartışmalı bir veri bilimi kararını kanıta, paydaş analizine ve açık gerekçelendirmeye dayalı olarak savunur. | Tartışma, Anlatım, | Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Etik düşünmeye giriş: Veri bilimi neden etik bir faaliyettir? | |
| 2 | Etik kuramlar ve karar verme çerçeveleri | |
| 3 | Veri toplama, rıza ve mahremiyet | |
| 4 | Veri sahipliği, gözetim ve ikincil kullanım | |
| 5 | Örnekleme yanlılığı, temsil ve veri kalitesi | |
| 6 | Algoritmik adalet, ayrımcılık ve fairness ölçütleri | |
| 7 | Öngörü modelleri, profilleme ve yüksek riskli kararlar | |
| 8 | Açıklanabilirlik, şeffaflık ve hesap verebilirlik | |
| 9 | Üretken yapay zekâ, büyük modeller ve veri etiği | |
| 10 | Bilimsel araştırmada veri etiği ve yeniden üretilebilirlik | |
| 11 | Hukuk–etik ilişkisi: KVKK, GDPR ve yapay zekâ düzenlemelerine giriş | |
| 12 | Veri güvenliği, anonimleştirme ve yeniden tanımlama riski | |
| 13 | Kurumsal yönetişim, etik etki değerlendirmesi ve sorumlu veri bilimi | |
| 14 | Bütünleştirici etik laboratuvarı: Büyük ikilem ve dönem sentezi, Bilişim Alanında Suçlar. |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Dersteki Performans görevi ders içi Etik ve hukuki değerlendirme etkinliği ve katılımını kapsamaktadır. 10 hafta katılım tam puan almayı sağlayacaktır. |
| Ders Kaynakları | |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Veri Biliminde matematik konusunda yeterli bilgi birikimine ve bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık veri bilimi problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahiptir. | X | |||||
| 2 | Bilimsel araştırma yapabilme yeteneği ile elde edilen bilgiyi derinlemesine analiz edebilir ve yorumlayabilir | X | |||||
| 3 | Analitik, modelleme ve deneysel araştırmaların tasarlanması ve uygulanması konusunda yetkinliğe; karmaşık veri setlerini analiz etme ve yorumlama yeteneğine sahiptir | X | |||||
| 4 | Eksik veya kısıtlı veri setleriyle çalışarak bilgiyi tamamlayabilir ve farklı disiplinlerden gelen bilgileri entegre edebilir | X | |||||
| 5 | Veri bilimi ve analitiği problemlerini tanımlama ve çözme becerisi için gerekli programlama becerisine sahiptir | ||||||
| 6 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapabilme, karmaşık problemlere yönelik çözüm stratejileri geliştirebilme, sorumluluk alma ve takım çalışmasına katkı sağlama becerisine sahiptir | X | |||||
| 7 | Yenilikçi fikirler ve yöntemler geliştirme kabiliyetine; veri bilimi ve analitiği alanında veri işleme süreçlerinde yeni yaklaşımlar ortaya koyabilme becerisine sahiptir | X | |||||
| 8 | Gereksinim duyulan veri ve bilgileri tanımlama, erişme ve değerlendirme, veri yönetimi ve analitiği alanında yetkindir. | X | |||||
| 9 | Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri takip edebilir, öğrenme ve yeni teknolojileri hızlı bir şekilde adapte edebilir | X | |||||
| 10 | Yapılan çalışmaların sonuçlarını etkili bir şekilde aktarabilir ve teknik ve karmaşık konuları anlaşılır bir şekilde sunabilir | X | |||||
| 11 | Veri bilimi ve analitiği uygulamalarının sosyal ve çevresel etkilerinin farkındadır ve bu bağlamda uyum sağlayabilir | X | |||||
| 12 | Veri toplama, analiz etme ve raporlama süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerler hakkında bilgi sahibidir; etik ilkeleri gözetir ve toplumun faydasını ön planda tutar | X | |||||
| # | 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 | Veri bilimi uygulamalarındaki etik sorunları ve etik ikilemleri sistematik biçimde tanımlar. | ||||||||||||
| 2 | Veri toplama, mahremiyet, rıza, temsil ve veri kalitesi sorunlarını paydaş etkileri açısından değerlendirir. | ||||||||||||
| 3 | Algoritmik adalet, ayrımcılık, açıklanabilirlik ve hesap verebilirlik sorunlarını analiz eder. | ||||||||||||
| 4 | Bilimsel araştırmada veri bütünlüğü, yeniden üretilebilirlik ve sorumlu raporlama ilkelerini uygular. | ||||||||||||
| 5 | Etik açıdan tartışmalı bir veri bilimi kararını kanıta, paydaş analizine ve açık gerekçelendirmeye dayalı olarak savunur. |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 70 |
| 1. Performans Görevi (Uygulama) | 30 |
| 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 | 2 | 32 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 1 | 16 |
| Performans Görevi (Uygulama) | 10 | 1 | 10 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Final | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü | 78 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 3,12 | ||
| dersAKTSKredisi | 3 | ||