KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

Ders Açıklaması

Bu ders, karar destek sistemlerinin (DSS) kuramsal temellerini ve karmaşık yönetsel karar süreçlerini desteklemek için kullanılan ileri hesaplama tekniklerini kapsamlı biçimde incelemektedir. Öğrenciler, DSS mimarileri, veri ve model odaklı yaklaşımlar ile insan bilişselliğinin sistem tasarımına entegrasyonunu öğrenirler. Ders, matematiksel modelleme, optimizasyon, benzetim ve çok ölçütlü karar analizi konularını, ayrıca yapay zekâ tabanlı DSS, makine öğrenmesi, sinir ağları ve büyük veri analitiği gibi güncel alanları kapsamaktadır. Veri ambarı, OLAP, iş zekâsı ve bulut tabanlı karar platformları aracılığıyla pratik uygulamalar ele alınmaktadır. Ders, araştırma, eleştirel değerlendirme ve sistem geliştirme deneyimlerine odaklanarak öğrencilerin stratejik ve operasyonel bağlamlarda akıllı DSS tasarlama ve analiz etme becerilerini geliştirmelerini amaçlamaktadır.

KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Henüz haftalık içerik tanımlanmamış.

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

Kaynak kitap listelenmemiş.

Ders Çıktıları

Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.

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

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.