VERİ GİZLİLİĞİ VE ETİĞİ

Ders Açıklaması

Bu ders, çağdaş veri bilimi uygulamalarında ortaya çıkan birçok etik ikilemi araştırır ve bu endişeleri anlamak için bir çerçeve oluşturur. Veri gizliliğinin önemi, veri gizliliği ilkeleri, veri öznelerinin verilerinin nasıl kullanıldığını kontrol etme hakları ve kişisel verilerin işlenmesi ve korunmasına yönelik en iyi uygulamalar ele alınmaktadır. Etik olmayan davranışların etkisi ve verilerin toplumda etik olarak nasıl kullanıldığı ele alınacaktır. Bulunabilir, Erişilebilir, Birlikte Çalışabilir ve Yeniden Kullanılabilir (FAIR) veri ilkeleri açıklanacaktır. Dersin sonunda öğrenciler, veri bilimine özgü problemleri tanıyabilecek ve makine öğrenimi ve yapay zeka gibi diğer ilgili hesaplamalı analiz yöntemlerini kullanmanın bir sonucu olarak ortaya çıkan sorunları dikkatlice ayırt edebilecektir. Ayrıca, veri bilimi yöntemlerine özgü etik suistimal ile bu yöntemlerin kullanıldığı bağlamlardan kaynaklanabilecek etik suistimalleri ayırt edebileceklerdir.

VERİ GİZLİLİĞİ VE ETİĞİ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 Loukides, M., Mason, H., & Patil, D. J. (2018). Ethics and data science. " O'Reilly Media, Inc.".
2. 02 Payton, T., & Claypoole, T. (2023). Privacy in the age of Big data: Recognizing threats, defending your rights, and protecting your family. Rowman & Littlefield Publishers.
3. 03 Slussareff, M. (2022). O'Neil, Cathy. 2016. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown.
4. 04 Kearns, M., & Roth, A. (2019). The ethical algorithm: The science of socially aware algorithm design. Oxford University Press.

Ders Çıktıları

1. L01 Bilgisayar bilimi, veri bilimi ve gelişmekte olan teknolojilerle ilgili temel etik kavramları, ilkeleri ve çerçeveleri açıklayın. SOLO 2
2. L02 Bilgisayar ve veriyle ilgili uygulamalardaki etik ikilemlere etik çerçeveleri ve meslek kurallarını uygulayın. SOLO 3
3. L03 Yapay zeka, büyük veri, tahmine dayalı analiz, sosyal medya, sanal/artırılmış gerçeklik ve üretken yapay zeka ile ilgili etik sorunları analiz edin. SOLO 3
4. L04 Veri toplama, işleme, paylaşma ve kullanımının gizlilik, adalet, şeffaflık, rıza ve hesap verebilirlik açısından etik sonuçlarını değerlendirin. SOLO 4
5. L05 Fikri mülkiyet, yazılım riskleri, mesleki uygulama ve veri korumasıyla ilgili etik ve yasal sorumlulukları değerlendirin. SOLO 4
6. L06 Veri ve teknoloji kullanımına yönelik etik açıdan sorumlu yaklaşımlar tasarlayın; bu yaklaşımlar gizlilik korumasını, önyargı azaltmayı, güvenliği ve FAIR veri gibi ilkeleri içermelidir. SOLO 4

Program Çıktıları

1. P01 YBS ve yenilikçi bilgi teknolojilerinin organizasyonlarda etkin kullanımı ve uygulanması konusundaki geniş kapsamlı kavramların bilgisine sahip olduğunu gösterir
2. P02 YBS projelerinin yönetiminde ve örgütsel süreçlerin iyileştirilmesinde özerklik ve sorumluluk göstermek
3. P03 Alandaki güncel sorunları araştırmak ve değerlendirmek için ilgili kurumsal çerçeveler, YBS'den teoriler, ilgili müttefik alanlar ve disiplinlerle ilgili kapsamlı bir anlayış sergilemek
4. P04 Bilişim sistemlerinin edinilmesini, geliştirilmesini, uygulanmasını ve yönetimini kolaylaştırmak için YBS bilgisini uygulamak
5. P05 Bilişim teknolojisi inovasyonlarının yarattığı fırsatlardan yararlanarak YBS stratejisi ile örgütsel strateji arasında uyumunu sağlamak için YBS bilgisini uygulamak
6. P06 Gizlilik, bilgi güvenliği ve bilgilerin etik kullanımı gibi önemli YBS konularında etik ve mantık göstermek
7. P07 Kanıta dayalı karar vermeyi kolaylaştırmak için kurumsal ve çevresel verilerin toplanmasına ve analizine uygun teknolojiler ve teknikler uygulamak
8. P08 Örgütsel sorunları doğru bir şekilde tanımlamak ve YBS kullanarak çözümler önermek için kurumsal verileri analiz etmek
9. P09 Profesyonel ortamla tutarlı etkili iletişim becerileri uygulamak
10. P10 Profesyonel ortamla tutarlı etkin işbirliği becerileri uygulamak

Pç-Dç Matrisi