OKUMA VE YAZMA BECERİLERİ-II

Ders Açıklaması

Bu ders, ENG 101 kodlu dersin devamı niteliğindedir. Ders öğrencilerin dinleme, konuşma, okuma, yazma ve çalışma becerilerini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Derste, venn şeması kullanılarak karşılaştırma ve kıyaslama, komposizyon yazımı desteklenmektedir. Buna ek olarak, kompozisyon yazımı için gerekli bağlaçların öğrenilmesi dersin amaçlarındandır. Ayrıca, öğrenciler derste fikir ve olgusal gerçek cümleler arasındaki farkı ve karşı görüş ve onu çürütmek için kullanılan cümlelerin nasıl yazıldığını öğrenerek, dört paragraflık eleştirisel komposizyon yazabileceklerdir. Böylece, öğrenciler karşılaştırma ve kıyaslama komposizyonu ile eleştirisel komposizyonun farkını ayırt edebileceklerdir. Ayrıca, öğrenciler istenilen konularda sunum tekniklerini kullanarak, sunum yapacaklardır. Buna ilaveten, bu ders öğrencilerin çeşitli okuma parçalarını okuyarak özetleyebilme ve okuma stratejilerini kullanarak, parçadan sonuçlar, anlamlar çıkarmaları hedeflenmektedir.

OKUMA VE YAZMA BECERİLERİ-II

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 English, A. K. & English, M. L. NorthStar 4. Reading & Writing. 5th Ed. Pearson, 2020
2. 02 ENGL142/ENGL144/ENGL146 Course Page on Moodle (http://moodle.ciu.edu.tr) for Information and Online Weekly Lessons and Materials
3. 03 Pearson English Portal (login.pearson.com) for Assignments

Ders Çıktıları

1. L01
2. L02
3. L03
4. L04
5. L05
6. L06
7. L07

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