MY505 Karar Modelleriİstanbul Okan ÜniversitesiAkademik Programlar Mühendislik Yönetimi (YL) (Tezli)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal Yeterlilikler
Mühendislik Yönetimi (YL) (Tezli)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: MY505
Ders İsmi: Karar Modelleri
Ders Yarıyılı: Bahar
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Kredi AKTS
3 0 3 10
Öğretim Dili:
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Bölüm Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Yüksek Lisans TYYÇ:7. Düzey QF-EHEA:2. Düzey EQF-LLL:7. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Ar.Gör. AHMET SELÇUK YALÇIN
Dersi Veren(ler): Öğr.Gör. MELEK NAR ÇEVİK
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Bilimsel kararlar vermek için karmaşık iş durumlarının analiz tekniklerini ve araçlarını kazandırmak.
Dersin İçeriği: Bu derste öğrencilere, içinde bulundukları karar durumlarının tespiti, bu duruma bağlı karar kurallarının belirlenmesi ve kullanımı, karar ağaçları, fayda teorisi, bilgi ve ek bilgi kullanımının değerlendirilmesi yöntemleri, çok ölçütlü karar modelleri, bu modeller için çözüm kavramları ve çözümlerin hesaplanması yöntemleri, hedef programlama problemleri ve onların çözümlerinin analizi yöntemleri öğretilmektedir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenme Kazanımları
1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Karar ve Karar Problemini Tanımlayabilecektir
2) Belirsizlik Ortamında ve Risk Ortamında Kullanılan Karar Ölçütlerini Tanımlayabilecektir
3) Karar Ağacı ve Bayes Teoremi'ni Açıklayabilecektir
4) Doğrusal Olmayan Modelleri Tanımlayabilecektir
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Karar ve Karar Probleminin Bileşenleri
2) Karar Türleri ve Karar Verme Süreci
3) Belirsizlik Ortamında Karar Verme
4) Risk Ortamında Karar Verme
5) Karar Ağaçları
6) Karar Vermede Bayes Teoremi
7) Tam Bilginin Beklenen Değeri
8) Arasınav
9) Doğrusal Olmayan Programlamanın Temelleri
10) Kısıtlı ve Kısıtsız Optimizasyon Problemleri
11) Çizge Modellerinin Temel Kavramları
12) En Kısa Yol Problemleri
13) En Yüksek Akış ve En Küçük Yayılma Problemi
14) Benzetim Modelleri
15) Kuyruk Problemlerinde Benzetimin Kullanımı
16) Final Exam

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:
Diğer Kaynaklar:

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları

1

2

3

4

Program Kazanımları

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım
Beyin fırtınası /Altı şapka
Bireysel çalışma ve ödevi
Grup çalışması ve ödevi
Ödev

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Ödev
Uygulama
Bireysel Proje
Grup Projesi
Sunum

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ara Sınavlar 1 % 40
Final 1 % 60
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Uygulama 10 5 50
Sınıf Dışı Ders Çalışması 15 10 150
Proje 5 3 15
Ara Sınavlar 1 3 3
Rapor Teslimi 6 5 30
Final 1 3 3
Toplam İş Yükü 293