ANTALYA BİLİM ÜNİVERSİTESİ
Ders Bilgi Paketi

GMS 1009 - Temel Matematik

Ders Öğretim Planı

Ders Kodu:
GMS 1009
Ders Adı:
Temel Matematik
Dersin Sunulduğu Dil:
İngilizce
Dersin Türü:
Ders
Dersin Derecesi:
Lisans
AKTS:
5.00
Dersin Sorumlusu:
Dr. Başak SARITAŞ

Dersin Amacı

Bu ders, turizm öğrencilerinin temel matematik kavramlarını anlamalarına ve bunları hem günlük yaşamda hem de mesleki uygulamalarda etkili bir şekilde uygulamalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

Dersin İçeriği

Sayılar, Denklemler, Mutlak Değer ve Eşitsizlikler, Üsler ve Kökler, Oran, Orantı ve Ölçme, Yüzde Hesaplamaları, Sayıların Temel Çarpımı, Polinomlar, Temel Maliyet-Kâr Hesaplamaları, Tablolar ve Grafikleri Yorumlama

Dersin Ön Koşulu / Yan Koşulu

Bulunmamaktadır.

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Basic College Mathematics, PearsonMy Lab Math with Pearson e-Text Access Code for Basic College Mathematics, Pearson

Öğrenim Çıktısı

Kod Açıklama
ÖÇ1 Sayı kümeleri, işlemler, oran-orantı, denklem ve eşitsizlik gibi temel matematik kavramlarını açıklar.
ÖÇ2 Temel matematiksel yöntemleri kullanarak günlük yaşam ve mesleki alanlarda karşılaşılan problemleri çözer.
ÖÇ3 Matematiksel ilişkiler arasında bağlantı kurar, sonuçları mantıksal olarak yorumlar ve analiz eder.
ÖÇ4 Matematiksel kavramları uygun semboller, grafikler ve denklemlerle ifade eder.
ÖÇ5 Temel matematik bilgisini mesleki problemlerin çözümünde uygular.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta İçerik
1 Teorik 3 saat
2 Teorik 3 saat
3 Teorik 3 saat
4 Teorik 3 saat
5 Teorik 3 saat
6 Teorik 3 saat
7 Teorik 3 saat
8 ARA SINAV
9 Teorik 3 saat
10 Teorik 3 saat
11 Teorik 3 saat
12 Teorik 3 saat
13 Teorik 3 saat
14 Teorik 3 saat
15 FİNAL SINAVI

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam
Derse Katılım 15 3.00 45.00
Uygulama / Pratik 15 1.00 15.00
Laboratuvar 15 3.00 45.00
Ders Öncesi Bireysel Çalışma 15 1.00 15.00
Uygulama / Pratik Sonrası Bireysel Çalışma 15 1.50 22.50
Ara Sınavı/Hazırlık 1 3.00 3.00
Final Sınavı/Hazırlık 1 3.00 3.00
Toplam İş Yükü (Saat) 148.5
AKTS Kredisi (İş Yükü / 25) 5

Değerlendirme

# Değerlendirme Tipi Katkı Yüzdesi (%)
1 Midterm %40
2 Final %50
3 Participation %10
TOPLAM %100

PÇ - ÖÇ Matrisi

PÇ \ ÖÇ
ÖÇ1
ÖÇ2
ÖÇ3
ÖÇ4
ÖÇ5
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
PÇ-14
1
Düşük Katkı
2
Orta Katkı
3
Yüksek Katkı

Dersin Eğitim - Öğretim Metodları

# Yöntem Adı Faal Araçlar
1 Ders (anlatım), etkileşimli tartışma Dinleme, not alma, tekrar etme, derste getirilen eğitim materyalleri üzerinden gösterilenleri uygulama Standart derslik teknolojileri, çoklu ortam araçları (projektör, bilgisayar, dijital sunumlar)
2 Tartışmalı Ders Dinleme ve anlamlandırma, eleştirel düşünme Standart derslik teknolojileri, çoklu ortam araçları, projektör, bilgisayar
3 Özel Destek / Yapısal Örnekler Önceden planlanmış özel beceriler -
4 Problem Çözme * Problem çözme teknikleri kullanılarak fiziksel ve fizyolojik problemlerinin analiz edilmesi ve uygun çözümlerin geliştirilmesi. -
5 Beyin Fırtınası İkili gruplar oluşturulmasının amacı fikir geliştirme aşamasında yenilikçiliğe açık olmalarını sağlamaktır. Standart derslik teknolojileri, çoklu ortam araçları, projektör, bilgisayar, tepegöz
6 Sonuçlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, durumları işleme, soru geliştirme, yorumlama, sunum Sonuç raporu

Akademik Dürüstlük ve Yapay Zeka

Bu derste öğrencilerin tüm ödev, proje, sınav ve diğer değerlendirme çalışmalarını akademik dürüstlük ilkelerine uygun olarak hazırlamaları beklenmektedir. İntihal, kopya çekme, başkasının çalışmasını kendi çalışması gibi sunma ve diğer akademik etik ihlalleri üniversitenin ilgili yönetmelikleri kapsamında değerlendirilir.Yapay zekâ araçları (örneğin ChatGPT, Gemini, Copilot vb.) öğrenmeyi destekleyici amaçlarla kullanılabilir. Ancak bu araçlar tarafından üretilen içerikler öğrencinin kendi bilgi ve analizinin yerine geçemez. Yapay zekâdan yararlanılması durumunda, öğrencinin elde edilen sonuçları doğrulaması, anlaması ve gerektiğinde kullandığını öğretim elemanına beyan etmesi beklenir. Sınavlarda ve öğretim elemanı tarafından açıkça izin verilmeyen değerlendirme süreçlerinde yapay zekâ araçlarının kullanılması yasaktır.