DESTEK İNGİLİZ DİLİ-II

Ders Açıklaması

Bu ders ENGL033 dersinin devamı nitelğinde olup daha detay kapsamlıdır.Öğrenciler bu derste ana fikri bulma, çıkarımda bulunma, mevcut bağlamdan kelime anlatımını tahmin etme, yüzeysel ve detaylı tarama gibi akademik okuma becerilerini edinebilecek, bulunan metini okuma, anlama ve soru çözmeyi kavrama, anlamlı çıkartarak verilen bilgiyi sıralama, eş anlam ve zıt anlamları bulma, metinden anlam tahmin etme, sözbölüklerini cümle içerisinden fark etmek ve parçalara bölünmüş metini birleştirme yapabileceklerdir. Ek olarak öğrenciler etkili yazım ve etkili sözlü anlatımlarını, düzenli yazım formatı içinde sunulan fikirlere karşılık fikirlerini sunabilmelerini mümkün kılan eleştirel düşünme becerilerini geliştireceklerdir. Yazım becerilerin amacı tümce değerli soru odaklı ve dilbilgisi odaklı olarak ikiye bölünmüş süreç paragrafları, hikaye paragrafları, ve düşünce paragraflarını ayırt edeceklerdir.

DESTEK İNGİLİZ DİLİ-II

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Ders çıktıları

1. 01 1- apply necessary reading strategies which are skimming and scanning, and understanding the reading texts.
2. 02 2- differenciate the main ideas of the reading texts and statements from the supporting details.
3. 03 3- identify three sections of essay writing. (The sentence and the paragraph, Descriptive Paragraphs, Example Paragraphs)

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 English, A. K. & English, M. L. NorthStar 3. Reading & Writing. 5th Ed. Pearson, 2020

Ders Çıktıları

1. L01
2. L02
3. L03

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