Etkinlik programı üç (3) gün, sabah ve öğle oturumları şeklinde gerçekleştirilecektir.
|
SAAT/GÜN |
1. GÜN |
|
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: Tanışma ve ÇKKV’ye Giriş (1) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Burcu ŞİMŞEK YAĞLI |
|
|
DERS KONUSU: ÇKKV nedir? |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Bu derste ilk olarak proje ekibi, eğitmenler ve katılımcılara proje hakkında bilgilendirmelerde bulunacaktır. Daha sonra, ÇKKV nedir, hangi alanlarda kullanılır, araştırmacılara nasıl faydalar sağlar sorularına yanıt verilerek eğitime giriş yapılacaktır. |
|
|
10:00 -10:45 |
DERS ADI: ÇKKV’ye Giriş (2) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Burcu ŞİMŞEK YAĞLI |
|
|
DERS KONUSU: ÇKKV Yöntemleri |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Bu derste ÇKKV yöntemleri hakkında genel bilgilendirmeler yapılacaktır. Ağırlıklandırma, seçme ve sıralama gibi amaçlar için başvurulan yöntemler detaylandırılacaktır. |
|
|
11:00 -11:45 |
DERS ADI: Turizmde Araştırma Yöntemleri |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Eda ÖZGÜL KATLAV |
|
|
DERS KONUSU: Turizmde Araştırma Tasarımı |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Bu derste araştırma probleminin tanımlanması, literatür taraması, veri toplama yöntemleri ve analiz yöntemleri ve araştırma bulgularının raporlanmasından bahsedilecektir. |
|
|
12:00 -12:45 |
DERS ADI: Turizm Alanında ÇKKV Uygulamaları |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Eda ÖZGÜL KATLAV |
|
|
DERS KONUSU: Turizm Alanında ÇKKV Uygulamaları ve Örnek Çalışmalar |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Bu derste turizm alanında ÇKKV Uygulamalarının kullanılmasının avantajlarından bahsedilerek örnek çalışmalar incelenecektir. |
|
|
Öğle Arası |
|
|
14:00 -14:45 |
DERS ADI: Analitik Hiyerarşi Prosesi (1) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Yusuf KARAKUŞ |
|
|
DERS KONUSU: Analitik Hiyerarşi Prosesi tekniğine giriş |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Analitik Hiyerarşi Prosesi ile ön bilgiler verilecek ve turizm araştırmaları açısından önemi ve kabiliyeti anlatılacak. |
|
|
15:00 -15:45 |
DERS ADI: Analitik Hiyerarşi Prosesi (2) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Yusuf KARAKUŞ |
|
|
DERS KONUSU: Analitik Hiyerarşi Prosesi uygulama aşamaları |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Analitik Hiyerarşi Prosesi tekniğinin uygulanması için izlenmesi gereken aşamalar aktarılacak. |
|
|
16:00 -16:45 |
DERS ADI: Analitik Hiyerarşi Prosesi (3) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Yusuf KARAKUŞ |
|
|
DERS KONUSU: Örnek bir süreç |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Analitik Hiyerarşi Prosesi yönteminin anlaşılması için örnek bir karar süreci tasarlanarak uygulaması yapılacak. |
|
|
17:00 -17:45 |
DERS ADI: Analitik Hiyerarşi Prosesi (4) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Yusuf KARAKUŞ |
|
|
DERS KONUSU: Analitik Hiyerarşi Prosesi sonuçlarının incelenmesi |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Analitik Hiyerarşi Prosesi uygulaması ile elde edilen sonucun incelenmesi ve tekniğin araştırma tasarımında farklı yöntemlere entegre edilmesine yönelik farkındalık oluşturulmaya çalışılacak. |
|
|
Toplam Ders Sayısı=8 |
|
|
SAAT/GÜN |
2. GÜN |
|
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: Best-Worst Metodu (1) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Burcu ŞİMŞEK YAĞLI |
|
|
DERS KONUSU: BWM’ye giriş |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: BWM’ye giriş yapılacak ve uygulama alanları detaylandırılacaktır. |
|
|
10:00 -10:45 |
DERS ADI: Best-Worst Metodu (2) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Burcu ŞİMŞEK YAĞLI |
|
|
DERS KONUSU: BWM’nin adımları |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: BWM’nin faydaları, zorlukları ve diğer yöntemlerden farklı olduğu noktalar anlatılacaktır. Daha sonra, metodolojik uygulama adımları gösterilecektir. |
|
|
11:00 -11:45 |
DERS ADI: Best-Worst Metodu (3) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Burcu ŞİMŞEK YAĞLI |
|
|
DERS KONUSU: Örnek BWM uygulaması |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Analizler için Excel üzerinde örnek BWM işlenecektir. Örnek olay verileri oluşturulan Excel’e girilecektir. |
|
|
12:00 -12:45 |
DERS ADI: Best-Worst Metodu (4) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Burcu ŞİMŞEK YAĞLI |
|
|
DERS KONUSU: Analiz sonuçları ve bulguların yorumlanması |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Analiz sonuçlarına ulaşılacak ve bulgular değerlendirilip yorumlanacaktır. |
|
|
Öğle Arası |
|
|
14:00 -14:45 |
DERS ADI: EDAS Yöntemi |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Ayşe TOPAL |
|
|
DERS KONUSU: EDAS yöntemi ile ilgili teorik bilgiler ve Excel uygulaması |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: EDAS yönteminin aşamaları hakkında bilgiler verilecek ve Excel üzerinden örnek problem çözülerek uygulaması yapılacaktır. |
|
|
15:00 -15:45 |
DERS ADI: PSI Yöntemi |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Ayşe TOPAL |
|
|
DERS KONUSU: PSI yöntemi ile ilgili teorik bilgiler ve Excel uygulaması |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: PSI yönteminin aşamaları hakkında bilgiler verilecek ve Excel üzerinden örnek problem çözülerek uygulaması yapılacaktır. |
|
|
16:00 -16:45 |
DERS ADI: MCRAT Yöntemi (1) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Ayşe TOPAL |
|
|
DERS KONUSU: MCRAT yöntemi ile ilgili teorik bilgiler |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: MCRAT yöntemi aşamaları hakkında bilgiler verilecektir. |
|
|
17:00 -17:45 |
DERS ADI: MCRAT Yöntemi (2) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Ayşe TOPAL |
|
|
DERS KONUSU: MCRAT yöntemi Excel uygulaması |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: MCRAT yöntemi ile Excel üzerinden örnek problem çözülerek uygulaması yapılacaktır. |
|
|
Toplam Ders Sayısı=8 |
|
|
SAAT/GÜN |
3. GÜN |
|
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: WASPAS (1) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Öğr. Üyesi Fatih GÜNAY |
|
|
DERS KONUSU: WASPAS yöntemi ve üstünlükleri |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: WASPAS yönteminin temelleri, yöntemin üstünlükleri ve uygulama olanakları hakkında bilgiler sağlanacaktır. |
|
|
10:00 -10:45 |
DERS ADI: WASPAS (2) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Öğr. Üyesi Fatih GÜNAY |
|
|
DERS KONUSU: WASPAS bileşenleri ve uygulaması |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: WASPAS yönteminin bileşenleri olan WSM ve WPM yöntemlerinin adımları uygulamalı olarak çözümlenecek, örnek üzerinde yöntemlerin sıralamaya olan etkileri değerlendirilecektir. |
|
|
11:00 -11:45 |
DERS ADI: WASPAS (3) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Öğr. Üyesi Fatih GÜNAY |
|
|
DERS KONUSU: WASPAS uygulaması |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: WASPAS yöntemi örnek uygulama olarak gerçekleştirilerek bulgular raporlanacaktır. |
|
|
12:00 -12:45 |
DERS ADI: WASPAS (4) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Dr. Öğr. Üyesi Fatih GÜNAY |
|
|
DERS KONUSU: Bulguların raporlanması, yorumlanması ve duyarlılık analizi |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Yöntem sonucunda ulaşılan bulgular raporlanarak, yorumlanması konusunda bilgiler sağlanacaktır. Ayrıca yöntemden elde edilen bulguların duyarlılık analizleri yoluyla güvenilirliğine yönelik bilgiler verilecektir. |
|
|
Öğle Arası |
|
|
14:00 -14:45 |
DERS ADI: Karar Vermede Yeni Trendler: Karar Zekası (1) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Eyüp AKÇETİN |
|
|
DERS KONUSU: Karar Zekasına (Decision Science-DI) Giriş ve Genel Bakış |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: • Karar zekasının (DI) tanımı ve önemi • DI’nın geleneksel iş zekasından (BI) nasıl farklı olduğu • DI’nın işletmelere sağladığı faydalar • Güncel DI trendleri ve uygulama örnekleri |
|
|
15:00 -15:45 |
DERS ADI: Karar Vermede Yeni Trendler: Karar Zekası (2) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Eyüp AKÇETİN |
|
|
DERS KONUSU: Veri Toplama ve Hazırlama |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: • DI için veri kaynaklarının belirlenmesi • Verilerin toplanması ve temizlenmesi • Verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi için araçlar ve teknikler • Veri kalitesinin değerlendirilmesi ve iyileştirilmesi |
|
|
16:00 -16:45 |
DERS ADI: Karar Vermede Yeni Trendler: Karar Zekası (3) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Eyüp AKÇETİN |
|
|
DERS KONUSU: Karar Modelleme ve Analizi |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: • Makine öğrenimi ve yapay zekanın DI'da kullanımı • Tahmini modelleme ve simülasyon teknikleri • Risk değerlendirmesi ve karar verme belirsizliği • Karar verme optimizasyonu için araçlar ve algoritmalar |
|
|
17:00 -17:45 |
DERS ADI: Karar Vermede Yeni Trendler: Karar Zekası (4) |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Doç. Dr. Eyüp AKÇETİN |
|
|
DERS KONUSU: Vaka Çalışmaları ve Uygulama |
|
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: • Gerçek hayattan DI uygulama örnekleri • Katılımcıların kendi veri kümelerini kullanarak DI projeleri üzerinde çalışmaları • Vaka çalışmalarından elde edilen dersler ve en iyi uygulamalar • DI'nın kuruluşunuzda nasıl uygulanacağına dair bir plan oluşturma • Katılımcıların katılımı ve soruları • Vaka çalışması sunumları • Son test veya proje |
|
|
Toplam Ders Sayısı=8 |
|