Ana Sayfa » Tüm Yazılar
TYMM 5.Sınıf 26. Hafta

DERS BİLGİLERİ

Ders Adı: Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Dersi (Türkiye Yüzyılı Maarif Modeline Uygun)
Sınıf: 5. Sınıf
Hafta: 26. Hafta
Ders Saati: 2 Ders Saati (40+40=80 dakika)
Konu: Algoritma, analitik düşünme, bilgi işlemsel düşünme, değişken, doğrusal mantık, döngü, hata ayıklama, karar, mantıksal operatörler, matematiksel operatörler, operatör, sabit, test etme

ÖĞRENME ÇIKTILARI

Öğrenme Çıktıları:
BTY.5.6.1. Problem çözümü için algoritmik düşünebilme
a) Günlük yaşamda karşılaştığı bir problemi belirler.
b) Belirlediği problemin girdi ve çıktılarını belirler.
c) Belirlediği problemin çözümüne ilişkin işlem adımlarını listeler.
ç) İşlem adımlarını akış şeması ile gösterir.
Eğilimler: E3.6, E3.7, E3.8, E3.10
Sosyal-Duygusal Öğrenme Becerileri: SDB2.1, SDB2.2, SDB3.2, SDB3.3,
Değerler: D1.2, D3.3, D5.1,
Okuryazarlık Becerileri: OB1, OB2

ÖĞRENME - ÖĞRETME UYGULAMALARI

Akış Şemaları Sunum: Karmaşık algoritma adımlarını evrensel sembollerle görselleştirerek, problemleri çözme sürecini bir yol haritasına dönüştürmeyi öğretmek amacıyla sunum yapılır. Öğrenciler; "Başla/Bitir", "İşlem", "Giriş/Çıkış" ve özellikle "Karar" sembollerinin işlevlerini öğrenerek, mantıksal bir akışın şematik olarak nasıl kurulacağını kavrarlar.
Akış Şemaları Video: Akış şemalarını sunumunun ardından video ile konu tekrar edilir.

Akış Şemaları Çizim Etkinliği: Algoritmaları görsel bir dile dökmeye hazır mısınız? Bu çalışma kağıdıyla, günlük hayattaki karmaşık problemleri adım adım analiz ederek kendi akış şemalarınızı oluşturma becerisi kazanacaksınız.
Akış Şeması Sembol Avı: Bu etkileşimli oyunla, akış şemalarında kullanılan sembollerin anlamlarını ve görevlerini eğlenerek pekiştiriyoruz. Tanımları verilen sembolleri doğru görsellerle eşleştirerek algoritma dünyasındaki eksiklerini tamamlayabilirsin.

Ders Notu: Dersin tekrarı için özet şeklindeki ders notunu inceleyebilirsiniz.

 📂 Ders Notlarını İndir (Yeni Maarif Uyumlu)

 

 


ÖNCESİ - SONRASI


 



TYMM 5.Sınıf 25. Hafta

DERS BİLGİLERİ

Ders Adı: Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Dersi (Türkiye Yüzyılı Maarif Modeline Uygun)
Sınıf: 5. Sınıf
Hafta: 25. Hafta
Ders Saati: 2 Ders Saati (40+40=80 dakika)
Konu: Algoritma, analitik düşünme, bilgi işlemsel düşünme, değişken, doğrusal mantık, döngü, hata ayıklama, karar, mantıksal operatörler, matematiksel operatörler, operatör, sabit, test etme

ÖĞRENME ÇIKTILARI

Öğrenme Çıktıları:
BTY.5.6.1. Problem çözümü için algoritmik düşünebilme
a) Günlük yaşamda karşılaştığı bir problemi belirler.
b) Belirlediği problemin girdi ve çıktılarını belirler.
c) Belirlediği problemin çözümüne ilişkin işlem adımlarını listeler.
ç) İşlem adımlarını akış şeması ile gösterir.
Eğilimler: E3.6, E3.7, E3.8, E3.10
Sosyal-Duygusal Öğrenme Becerileri: SDB2.1, SDB2.2, SDB3.2, SDB3.3,
Değerler: D1.2, D3.3, D5.1,
Okuryazarlık Becerileri: OB1, OB2

ÖĞRENME - ÖĞRETME UYGULAMALARI

Algoritma Nedir? Sunum: Soyut algoritma kavramını günlük hayat örnekleriyle somutlaştırarak, öğrencilerin adım adım mantıksal düşünme becerisi kazanmasını sağlamak amacıyla sunum yapılır.
Kağıt Katlama Etkinliği: Bu eğlenceli kâğıt katlama etkinliği, öğrencilere 'kesin ve net yönergelerin' bilişim dünyasında ne kadar hayati olduğunu uygulamalı olarak gösterir. Aynı talimatları alan öğrencilerin ortaya çıkardığı farklı sonuçlar, bilgisayarların neden belirsizlik içermeyen, kusursuz algoritmalara ihtiyaç duyduğunu anlamalarını sağlayan harika bir sınıf içi tartışma zemini oluşturur.
Dinle - Çiz Etkinliği: Öğrencilere eksik veya yanlış bir komutun bilgisayar dünyasında nasıl hatalı sonuçlara yol açtığını deneyimlemelerini sağlamak için etkinlik gerçekleştirilir. Öğrenciler, algoritmaların neden net ve sıralı olması gerektiğini bu uygulama ile kavrarlar.
Basit Algoritmalar Etkinliği: Öğrencilerin, karmaşık bir sırada sunulan algoritma basamaklarını doğru şekilde sıralamaları hedeflenmektedir.

Ders Notu: Dersin tekrarı için özet şeklindeki ders notunu inceleyebilirsiniz.

📂 Ders Notlarını İndir (Yeni Maarif Uyumlu)


ÖNCESİ - SONRASI




TYMM 5.Sınıf 24. Hafta

DERS BİLGİLERİ

Ders Adı: Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Dersi (Türkiye Yüzyılı Maarif Modeline Uygun)
Sınıf: 5. Sınıf
Hafta: 24. Hafta
Ders Saati: 2 Ders Saati (40+40=80 dakika)
Konu: Algoritma, analitik düşünme, bilgi işlemsel düşünme, değişken, doğrusal mantık, döngü, hata ayıklama, karar, mantıksal operatörler, matematiksel operatörler, operatör, sabit, test etme

ÖĞRENME ÇIKTILARI

Öğrenme Çıktıları:
BTY.5.6.1. Problem çözümü için algoritmik düşünebilme
a) Günlük yaşamda karşılaştığı bir problemi belirler.
b) Belirlediği problemin girdi ve çıktılarını belirler.
c) Belirlediği problemin çözümüne ilişkin işlem adımlarını listeler.
ç) İşlem adımlarını akış şeması ile gösterir.
Eğilimler: E3.6, E3.7, E3.8, E3.10
Sosyal-Duygusal Öğrenme Becerileri: SDB2.1, SDB2.2, SDB3.2, SDB3.3,
Değerler: D1.2, D3.3, D5.1,
Okuryazarlık Becerileri: OB1, OB2

ÖĞRENME - ÖĞRETME UYGULAMALARI

Problem ve Problem Çözme: Dersin giriş kısmında öğrencilere günlük hayatta karşılaştıkları zorlukları nasıl aşabilecekleri sorularak problem çözme basamakları üzerine bir beyin fırtınası yapılır. Bu tartışmanın ardından konuyu detaylandırmak ve çözüm stratejilerini öğrenmek için hazırlanan sunumu aşağıdan inceleyebilirsiniz.
Problem Çözme Afişi: Öğrencilerle birlikte problem çözme adımlarını içeren afiş incelenir.
Kurt, Kuzu ve Ot Oyunu: 🐺 Nehir Geçidi: Kurt, Kuzu ve Ot
Bir kıyıda mahsur kaldın ve elinde sadece küçük bir sandal var. Karşı kıyıya ulaştırman gereken üç emanetin var: Aç bir kurt, uysal bir kuzu ve taze bir balya ot. Ancak doğanın kanunları işini zorlaştırıyor:
📜 Kurallar ve Tehlikeler
Sandaldaki Kapasite: Sandal o kadar küçük ki, aynı anda yanına sadece bir tanesini alabilirsin.
Kurt ve Kuzu: Eğer kurdu kuzuyla kıyıda yalnız bırakırsan, kurt kuzuyu akşam yemeği yapar.
Kuzu ve Ot: Eğer kuzuyu otla kıyıda yalnız bırakırsan, kuzu tüm otu afiyetle bitirir.
🎯 Görevin
Hiçbir kayıp vermeden üçünü de sağ salim karşı kıyıya geçirmek.
Unutma; bazen ilerlemek için geri adım atmak, bazen de bir şeyi karşıya götürüp tekrar geri getirmek gerekebilir.
Zekanı konuştur ve bu dengeyi kur! Herkesi karşıya geçirebilir misin?

Kurt, Kuzu ve Ot Oyunu Çözümü: Videoyu izleyerek problemin çözümünü öğrenebilirsiniz.

Hanoi Kuleleri Oyunu:🧠 Mantık ve Strateji: Hanoi Kuleleri ile Zihninizi Esnetin! 🚀
Hanoi Kuleleri, algoritma kurma ve problem çözme yeteneklerini geliştiren en etkili araçlardan biridir.
🧩 Basit kurallar, karmaşık bir çözüm süreciyle birleşiyor:
🎯 Amacı: Tüm diskleri en baştaki sütundan en sondaki sütuna taşımak.
1️⃣ Kural 1: Her hamlede sadece bir disk hareket ettirilebilir. 🤚
2️⃣ Kural 2: Daha büyük bir disk, asla daha küçük bir diskin üzerine yerleştirilemez. ❌
En az hamleyle çözüme ulaşabilecek misiniz? 🤔 Adımlarınızı planlayın ve rekora koşun! 🏆
Ders Notu: Dersin tekrarı için özet şeklindeki ders notunu inceleyebilirsiniz.


ÖNCESİ - SONRASI


 

 

 

 

 

 

 

 

TYMM 5.Sınıf 23. Hafta

DERS BİLGİLERİ

Ders Adı: Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Dersi (Türkiye Yüzyılı Maarif Modeline Uygun)
Sınıf: 5. Sınıf
Hafta: 23. Hafta
Ders Saati: 2 Ders Saati (40+40=80 dakika)
Konu: Etik, yapay zekâ, yapay zekâ uygulamaları

ÖĞRENME ÇIKTILARI

Öğrenme Çıktıları:
BTY.5.5.2. Yapay zekâya ilişkin etik ve güvenlik/gizlilik önlemlerini yönetebilme
a) Yapay zekâda etik ve güvenlik/gizlilik risklerini belirler.
b) Yapay zekâda etik ve güvenlik/gizlilik önlemlerini belirler.
c) Yapay zekâda etik ilkelerin ve bilgi güvenliğinin/gizliliğinin temel bileşenlerini ayırt eder.
ç) Yapay zekâ uygulamalarını etik ilkeler ile e-güvenlik/e-gizlilik açısından değerlendirir.
Sosyal-Duygusal Öğrenme Becerileri:  SDB2.1, SDB2.2, SDB3.3,
Değerler: D1.3, D3.4, D8.2,
Okuryazarlık Becerileri: OB1, OB4,

ÖĞRENME - ÖĞRETME UYGULAMALARI

Yapay Zekâda Güvenlik ve Gizlilik: Öğrencilere yapay zekada hukuk konusu hatırlatılarak sunum yapılır.
Yapay Zekada Güvenlik Etkinliği: Öğrencilerden yapay zekada güvenlik konusunda gelen soruları cevaplamaları istenir.

Ders Notu: Dersin tekrarı için özet şeklindeki ders notunu inceleyebilirsiniz.


ÖNCESİ - SONRASI


 

 

 

 

 

 

 

 

TYMM 5.Sınıf 22. Hafta

DERS BİLGİLERİ

Ders Adı: Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Dersi (Türkiye Yüzyılı Maarif Modeline Uygun)
Sınıf: 5. Sınıf
Hafta: 22. Hafta
Ders Saati: 2 Ders Saati (40+40=80 dakika)
Konu: Etik, yapay zekâ, yapay zekâ uygulamaları

ÖĞRENME ÇIKTILARI

Öğrenme Çıktıları:
BTY.5.5.2. Yapay zekâya ilişkin etik ve güvenlik/gizlilik önlemlerini yönetebilme
a) Yapay zekâda etik ve güvenlik/gizlilik risklerini belirler.
b) Yapay zekâda etik ve güvenlik/gizlilik önlemlerini belirler.
c) Yapay zekâda etik ilkelerin ve bilgi güvenliğinin/gizliliğinin temel bileşenlerini ayırt eder.
ç) Yapay zekâ uygulamalarını etik ilkeler ile e-güvenlik/e-gizlilik açısından değerlendirir.
Sosyal-Duygusal Öğrenme Becerileri:  SDB2.1, SDB2.2, SDB3.3,
Değerler: D1.3, D3.4, D8.2,
Okuryazarlık Becerileri: OB1, OB4,

ÖĞRENME - ÖĞRETME UYGULAMALARI

Yapay Zekâda Etik ve Hukuk: Öğrencilere etik konusu hatırlatılarak sunum yapılır.

Sınıf İçi Sunum ve Tartışma: Sunumda da belirtildiği gibi öğrenciler gruplara ayrılır. Her grubun Oyun (Hile tespiti ve bağımlılık), Sağlık (Teşhis doğruluğu ve hasta gizliliği), Güvenlik (Yüz tanıma ve mahremiyet), Eğitim (Ödev yapımı ve öğrenme kaybı) gibi alanlardan birini seçmesi istenir. Her grubun şu soruları cevaplaması istenir;
  • Bu uygulama insanlara nasıl fayda sağlar?
  • Hangi etik değerleri (gizlilik, adalet vb.) tehlikeye atabilir?
  • Bu alanı kullanan bir öğrenci hangi 3 temel kurala mutlaka uymalıdır?
Öğrenciler hazırladıkları raporları sınıfla paylaşır, diğer gruplardan gelen sorular cevaplanarak konu derinlemesine analiz edilir.
Etik veya Hukuki Sıkıntı Nedir? Etkinliği: Öğrencilerden çarkı çevirmesi ve gelen örneklerin yarattığı etik ve hukuki sıkıntıları açıklamaları istenir.

Ders Notu: Dersin tekrarı için özet şeklindeki ders notunu inceleyebilirsiniz.

ÖNCESİ - SONRASI


 

 

 

 

 

 

 

TYMM 5.Sınıf 21. Hafta

DERS BİLGİLERİ

Ders Adı: Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Dersi (Türkiye Yüzyılı Maarif Modeline Uygun)
Sınıf: 5. Sınıf
Hafta: 21. Hafta
Ders Saati: 2 Ders Saati (40+40=80 dakika)
Konu: Etik, yapay zekâ, yapay zekâ uygulamaları

ÖĞRENME ÇIKTILARI

Öğrenme Çıktıları:
BTY.5.5.1. Yapay zekâ uygulamalarını sınıflandırabilme
a) Yapay zekâ uygulamalarını belirler.
b) Yapay zekâ uygulamalarının çalışma sistemi bileşenlerini ilişkilendirir.
c) Yapay zekâ uygulamalarını alt boyutlara göre gruplandırır.
Sosyal-Duygusal Öğrenme Becerileri:  SDB1.1, SDB1.2, SDB2.2, SDB3.1, 
Değerler: D3.3, D10.3,
Eğilimler: E2.5, E3.3,
Okuryazarlık Becerileri: OB1, OB4,

ÖĞRENME - ÖĞRETME UYGULAMALARI

Yapay Zekanın Alt Dalları Sunumu: Günlük hayatımızda kullandığımız birçok teknolojinin, yapay zekânın farklı alt dallarından yararlandığı bilgisi verilerek bu konuda hazırlanan sunum yapılır.
Yapay Zekanın Alt Dalları Drama: Sunumda da belirtildiği gibi öğrenciler 5 ayrı gruba ayrılır. Her gruba bir yapay zeka alt dalı verilir. Bu yapay zeka alt dalıyla ilgili kısa ve eğlenceli bir drama veya diyalog hazırlamaları ve canlandırmaları istenir. Canlandırmalardan sonra sunumdaki sorulara dönülerek her grubun, temsil ettiği alt dalı teknik terim kullanmadan, en basit haliyle tanımlaması istenir.

Not: Sunumun içinde her alan ile ilgili bir örnek fikir var. Öğrenciler diyalog ya da drama hazırlamakta zorlanırlarsa ondan faydalanabilirsiniz.
Yapay Zekanın Alt Dalları Etkinlik: Öğrencilerden verilen örnekleri doğru yapay zeka alt dalıyla eşleştirmeleri istenir.

Ders Notu: Dersin tekrarı için özet şeklindeki ders notunu inceleyebilirsiniz.


ÖNCESİ - SONRASI


 

 

 

 

 

 

 

TYMM 5.Sınıf 20. Hafta

DERS BİLGİLERİ

Ders Adı: Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Dersi (Türkiye Yüzyılı Maarif Modeline Uygun)
Sınıf: 5. Sınıf
Hafta: 20. Hafta
Ders Saati: 2 Ders Saati (40+40=80 dakika)
Konu: Etik, yapay zekâ, yapay zekâ uygulamaları

ÖĞRENME ÇIKTILARI

Öğrenme Çıktıları:
BTY.5.5.1. Yapay zekâ uygulamalarını sınıflandırabilme
a) Yapay zekâ uygulamalarını belirler.
b) Yapay zekâ uygulamalarının çalışma sistemi bileşenlerini ilişkilendirir.
c) Yapay zekâ uygulamalarını alt boyutlara göre gruplandırır.
Sosyal-Duygusal Öğrenme Becerileri:  SDB1.1, SDB1.2, SDB2.2, SDB3.1, 
Değerler: D3.3, D10.3,
Eğilimler: E2.5, E3.3,
Okuryazarlık Becerileri: OB1, OB4,

ÖĞRENME - ÖĞRETME UYGULAMALARI

Yapay Zeka Nasıl Öğrenir Etkinlik: Öğrencilere yapay zekanın çizimleri nasıl tanımaya çalıştığından ve nasıl eğitilebildiğinden bahsedilerek Quick, Draw sitesine girilir.
🧩 Nasıl Uygulayacağız?
  • Etkileşimli tahtada bu siteyi aç.
  • “Let’s Draw!” butonuna tıklayarak başla.
  • 20 saniye içinde ekranda çıkan nesneyi çiz.
  • Yapay zekanın tahminini ve başarı oranını göster.
  • Her öğrenci sırayla çizsin — herkesin çizimi AI tarafından tahmin edilmeye çalışılsın.
🧠 Konuyu Derinleştirmek için Tartışma Soruları
  • Yapay zeka doğru tahmin etti mi?
  • Neden bazı çizimler yanlış tahmin edildi?
  • AI’nın daha iyi öğrenmesi için daha fazla veri gerekli mi?
Google Teachable Machine ile Model Eğitimi: Öğrenciler kendi yapay zekâ modelini gözleriyle, sesleriyle ya da hareketleriyle eğitecekler. Bu kısımda AI’ın nasıl “öğrendiğini” deneyimleyecekler.
🧠 “Bilgisayar beni tanıyabilir mi?”
🧠 “Ben elimi kaldırınca anlayabilir mi?”
  • Get Started butonuna tıkla.
  • Proje türünü seç: Image Project (Görüntü Projesi) > Standard Image Model
  • Ekranda 2 sınıf oluştur: ✋ Class 1 → El Açık    ✊ Class 2 → El Kapalı
  • Kameradan Veri Topla: Önce el açık şekilde 10-20 fotoğraf çek.
  • Kameradan Veri Topla: Sonra el kapalı şekilde 10-20 fotoğraf çek.
  • Modeli Eğit: Train Model tuşuna tıkla. Öğrencilere bilgisayarın fotoğraflara bakıp farkları öğrendiği bilgisini ver.
  • Test Aşaması: El açıp kapayarak ekrandaki el açık ve kapalı oranlarının değişimini öğrencilere göster.
Bu aşamadan sonra 😃 Mutlu / 😐 Ciddi yüz tanıma,📘 Kitap var / yok,🧍 Oturuyor / ayakta vb. etkinlikler ile devam edebilirsiniz.
Ai for Oceans ile Yapay Zeka Eğitimi: Öğrenciler Ai’ı gerçek bir probleme uygulayacaklar. “Çöp mü deniz canlısı mı?” ayrımı yaptıran AI modelini eğitecekler. Videoları öğrencilerle birlikte takip ederek görevleri gerçekleştirmelerine yardımcı olunuz.
🧠 Örnek Tartışma Konuları
  • Veri kötü olursa AI yanlış öğrenir mi?
  • AI gerçek hayatta çevre konularında kullanılabilir mi?
  • Makine öğrenmesinde “etik” ne demek?
Ders Notu: Dersin tekrarı için özet şeklindeki ders notunu inceleyebilirsiniz.