1. YÜKSEK LİSANS
  3. EĞİTİM BİLİMLERİ ANABİLİM DALI
  4. 2189 EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
EÖD 512İSTATİSTİKSEL PROGRAMLAMA DİLLERİNE GİRİŞ3 + 02. Yarıyıl6

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Yüksek Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı, istatistiksel programa dili kullanarak veri üzerinde istenilen istatistiksel ve psikometrik işlemleri gerçekleştirebilmektir.
Ders İçeriği Programlama dili ara yüzünün ve temel fonksiyonların tanıtımı, Veri türleri ve yapıları, fonksiyonlar, döngüler, veri görselleştirme, betimsel istatistikler, anlam çıkarıcı istatistikler, ölçme kuramı uygulamaları, veri üretimi ve manipülasyonu
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
2Programlama ve algoritma mantığını kavrar.
3Betimsel ve anlam çıkarıcı istatistiksel analizleri gerçekleştirir.
4Veri inceleme, düzenleme ve görselleştirme işlemlerini gerçekleştirir
5Veri üretir ve manipüle eder.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12PY 13PY 14PY 15
ÖK 002               
ÖK 003               
ÖK 004               
ÖK 005               
Ara Toplam               
Katkı000000000000000

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14342
Ödevler2918
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)12525
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)12929
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





156

6
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2024-2025 Bahar1ÖMÜR KAYA KALKAN


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi Öğretim Sistemi
EÖD 512 İSTATİSTİKSEL PROGRAMLAMA DİLLERİNE GİRİŞ 3 + 0 1 Türkçe 2024-2025 Bahar Yüz Yüze
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Doç. Dr. ÖMÜR KAYA KALKAN kayakalkan@pau.edu.tr EGT A0442 Dersin Devam Yüzdesi : %70
Amaç Bu dersin amacı, istatistiksel programa dili kullanarak veri üzerinde istenilen istatistiksel ve psikometrik işlemleri gerçekleştirebilmektir.
İçerik Programlama dili ara yüzünün ve temel fonksiyonların tanıtımı, Veri türleri ve yapıları, fonksiyonlar, döngüler, veri görselleştirme, betimsel istatistikler, anlam çıkarıcı istatistikler, ölçme kuramı uygulamaları, veri üretimi ve manipülasyonu
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 Programlama dili ara yüzünün tanıtımı
2 Programlama yazılımının temelleri
3 Veri Yapıları I: Vektör, Matris, Faktör
4 Veri Yapıları II: Liste, Dizi
5 Veri Okuma ve Yazma
6 Veri Düzenleme
7 Fonksiyonlar ve Döngüler
8 Veri Görselleştirme
9 Betimsel İstatistikler
10 Hipotez Testleri-I
11 Hipotez Testleri-II
12 Ölçme Kuramı Uygulamaları
13 Veri Üretimi ve Manipülasyonu
14 Veri Üretimi ve Manipülasyonu
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
KaynaklarKaynak Dili
Atar, B., Atalay Kabasakal, K., Ünsal Özberk, E. B., Özberk, E. H., & Kıbrıslıoğlu Uysal, N. (2021). R ile veri analizi ve psikometri uygulamaları. Pegem AkademiTürkçe
Wickham, H., Çetinkaya-Rundel, M., & Grolemund, G. (2023). R for data science. O'Reilly Media, Inc.English
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları