KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

Ders Açıklaması

Bu ders, Karar Destek Sistemlerini (KDS) ve yönetsel karar alma süreçlerini geliştirmedeki rollerini ayrıntılı biçimde incelemektedir. KDS’nin temel bileşenleri olan matematiksel modeller, veri tabanları ve kullanıcı arayüzleri ele alınarak yarı-yapılandırılmış sorunların çözümüne nasıl katkı sağladıkları gösterilmektedir. Öğrenciler, karar verme yöntemlerini, akıl yürütme ve çıkarım süreçlerini, ayrıca yöneylem araştırması araçları ve optimizasyon tekniklerinin kullanımını öğreneceklerdir. Ders ayrıca uzman sistemler, bilgi edinimi ve modellerin manipülasyonu konularını KDS tasarım ve geliştirme bağlamında sunmaktadır. Uygulamalı projeler ve vaka çalışmaları aracılığıyla öğrenciler, teknik ve yönetsel bakış açılarını birleştirerek karar destek çözümleri tasarlama ve uygulama becerileri kazanacaklardır.

KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

1. 01 The student should be able to identify the main concepts of decision support systems (DSS)
2. 02 The student should be able to recognize the components of DSS and the main participants in the decision-making process
3. 03 To be able to identify the the various models and their analysis
4. 04 To be able to develop DSS and its life cycle
5. 05 To recognize the role of intelligent systems in DSS

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 George M. Markas, 2011, "Decision support systems in the 21st century", 2nd edition, Pearson education

Ders Çıktıları

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

Program Çıktıları

1. Literatürü eleştirel bir şekilde analiz ederek, araştırma boşluklarını belirleyerek ve MIS teorisine ve pratiğine katkıda bulunan orijinal çalışmalar tasarlayarak ileri araştırma metodolojilerine (nicel, nitel ve karma yöntemler) hakim olduğunu gösterebilir.
2. Bağımsız bilimsel araştırmayı, akademik titizliği ve MIS alanındaki bilginin ilerlemesine önemli bir katkıyı yansıtan özgün bir doktora tezi hazırlayabilir ve savunabilir.
3. Araştırma paradigmalarının felsefi temellerini açıklayarak, araştırmasını bu çerçeveler içerisinde konumlandırarak ve akademik eleştirilere yanıt vererek tez izleme ve savunmasına hazır olduğunu gösterebilir.
4. Veri toplama, analiz, raporlama ve yayınlama dahil olmak üzere araştırma sürecinin tüm aşamalarında etik ilkeleri, akademik dürüstlüğü ve sorumlu araştırma yürütmeyi uygulayabilir.
5. Bilişim sistemleri araştırmalarının ve örgütsel ve toplumsal bağlamlardaki uygulamalarının sosyal, yasal ve etik etkilerini belirleyebilir.
6. Karmaşık veri kümelerini incelemek ve MIS araştırmalarında anlamlı içgörüler çıkarmak için istatistiksel modelleme, makine öğrenimi ve yapay zeka tabanlı analizler de dahil olmak üzere gelişmiş veri bilimi tekniklerini kullanabilir.
7. Yapay zeka, büyük veri, blok zinciri ve nesnelerin interneti gibi ortaya çıkan teknolojileri tanıyabilir ve değerlendirebilir; bu teknolojilerin kurumsal süreçler ve dijital ekosistemler üzerindeki dönüştürücü etkilerini değerlendirebilir.
8. Disiplinlerarası araştırma ortamlarında işbirliği yapabilir ve liderlik edebilir, üretken bilimsel ortaklıklar kurabilir ve farklı akademik bakış açılarını bütünleştiren araştırma projelerini yönetebilir.
9. Hakemli dergilerde yüksek kaliteli araştırmalar yayınlayabilir, bulgularını uluslararası konferanslarda sunabilir ve dergi hakemliği, konferans organizasyonu ve komite katılımı gibi akademik hizmetlerde aktif olarak yer alabilir.
10. Bilişim sistemleri, teknoloji ve kurumsal stratejinin kesişim noktasında zorlukları belirleyebilir ve yenilikçi, araştırmaya dayalı çözümler önerebilir.
11. İleri düzeyde YBS dersleri sunabilir, lisansüstü araştırmaları denetleyebilir ve etkili rehberlik ve akademik öğretim yoluyla akademik gelişimi destekleyebilir.
12. Sistem düşüncesi ve yenilikçi tasarım metodolojilerini kullanarak BT yeteneklerini kurumsal stratejilerle uyumlu hale getiren gelişmiş bilişim sistemleri ve karar destek sistemleri geliştirebilir.

Pç-Dç Matrisi