DESTEK İNGİLİZCE-I

Ders Açıklaması

Bu ders, dil yetkinliği akademik okuma ve yazma becerilerini yerine getirmek için yeterli olmayan öğrencilere yardımcı olmak amacıyla tasarlanmıştır. Bu bağlamda öğrencilerin, akademik okuma ve yazma etkinliklerini başarıyla yerine getirebilmeleri için, gerekli olan bilgiyi edindiklerini kesinleştirmek amacıyla, geniş zaman, geçmiş zaman, gelecek zaman ve zarf cümleleri gibi konuları içeren genel bir dilbilgisi tekrarı yapılmaktadır. Yazma becerisine ilişkin öğrencilere cümle yapısı, temel paragraf bileşenleri örneğin konu cümlesi, konu, yönlendirici fikir, destekleyici cümleler, ve sonuç cümlesi sunulmaktadır. Öğrencilerin yazma becerisine ilişkin edindikleri bilgiyi, kendileri hakkında betimsel paragraf yazarken yansıtmaları beklenmektedir. Bununla birlikte, bu ders çeşitli okuma parçaları ile öğrencilere okuma becerilerini geliştirme fırsatı vermektedir.

DESTEK İNGİLİZCE-I

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Ders çıktıları

1. 01 By the completion of the course the students will able to:
2. 02 1- tranfer a general revision on grammar structures
3. 03 2- intrepret and synthesize reading comprehension.
4. 04 3- identify three sections of essay writing. (The sentence and the paragraph, Descriptive Paragraphs, Example Paragraphs)
5. 05 4- arranging a performance on specific topics

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 Haugnes, N. & Maher, B. (2020). NorthStar: Reading & Writing Level 2, Fifth Edition, Pearson

Ders Çıktıları

1. L01
2. L02
3. L03
4. L04
5. L05

Program Çıktıları

1. P01 Gerçek yaşam durumlarındaki zorluklara veri bilimi ilke ve tekniklerini uygulayabilir ve çözümlerini etkin bir şekilde iletebilirler.
2. P02 Teorik fikirlere, etik koda ve temel verilere ilişkin derinlemesine bilgiye dayalı veri analizi metodolojilerini belirleyebilir ve uygulayabilirler.
3. P03 Gerçek hayattaki uygulamalarda bilgi analizi için yol gösterici kavramları ve değerlendirme prosedürlerini analiz edebilirler.
4. P04 İşle ilgili sorunlara belirsiz çözümler bulmak için ilgili veri analizi modellerini tasarlayabilir ve uygulayabilirler.
5. P05 Paralel ve dağıtılmış bilgi işlem ve makine öğrenimi gibi büyük miktarda veriyle karakterize edilen gerçek dünya sorunlarını ele almak için modern bilgi işlem tekniklerinden yararlanabilirler.
6. P06 Her boyuttaki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kümesinden kullanılabilir bilgileri verimli bir şekilde üretmek için gereken yazılım araçlarını yapılandırabilir ve yönetebilirler.
7. P07 Karmaşık verilerden yararlı bilgiler elde etmeyi amaçlayan projeleri organize etmek ve tamamlamak için veri bilimi araçlarını ve tekniklerini yönetebilirler.
8. P08 Gerçek dünyadaki sorunları çeşitli açılardan kavrayarak eleştirel ve yaratıcı düşünebilirler ve sorunları işbirliği içinde çözmek için çeşitli ekiplerde çalışabilirler.
9. P09 Veri tabanlı çözümleri kullanıcı ortamına etkin bir şekilde entegre edebilme ve teknik olmayan profesyonellere bu çözümleri keşfetme, görselleştirme ve kullanma konusunda yardımcı olabilirler.
10. P10 Veri sahipliği ve atıf, veri güvenliği ve hassasiyeti ve veri analizinin mahremiyet üzerindeki etkileri gibi konularda mesleki ve etik standartlar kapsamındaki yükümlülüklerini anlayabilirler.

Pç-Dç Matrisi