|
Dersin Dili
|
İngilizce
|
|
Dersin Düzeyi
|
Lisans
|
|
Bölümü / Programı
|
Siyaset Bilimi Ve Kamu Yönetimi (İngilizce)
|
|
Öğrenim Türü
|
Örgün Öğretim
|
|
Dersin Türü
|
Seçmeli
|
|
Dersin Öğretim Şekli
|
Yüz Yüze
|
|
Dersin Amacı
|
Dersin sonunda öğrenciler aşağıdaki yetkinlikleri kazanmış olacaklardır:
1. Sosyal bilimler bağlamında modern büyük dil modellerinin (LLM'ler) temel yeteneklerini ve sınırlarını açıklayabilme.
2. Güvenilir çıktılar elde etmek amacıyla yapılandırılmış istemler (prompts) ve çok adımlı görev planları tasarlayabilme.
3. Kaynak gösterme, çaparraz doğrulama (triangulation) ve doğrulama iş akışları aracılığıyla halüsinasyon riskini azaltabilme.
4. Görevin niteliğine göre uygun modelleri seçebilme (doğruluk-hız dengesi, bağlam penceresi, modallik ve gizlilik gereksinimleri doğrultusunda).
5. İzlenebilir ikincil veri/masa başı araştırmaları (desk research) planlamak ve yürütmek için Derin Araştırma (Deep Research) özelliklerinden yararlanabilme.
6. Çoklu çıktı içeren projeleri (notlar, taslaklar, sunumlar) inşa etmek ve yönetmek için Tuval (Canvas) ortamında çalışabilme.
7. Özel GPT'ler oluşturup yönetebilme; mevcut özel GPT'leri güvenlik, gizlilik ve işlevsellik açısından değerlendirebilme.
8. Şeffaf, tekrarlanabilir ve etik ilkelere uygun eksiksiz bir sosyal bilimler mini projesi sunabilme.
|
|
Dersin İçeriği
|
Uygulama odaklı bu ders; büyük dil modellerinin (LLM'ler) ve yapay zekâ asistanlarının sosyal bilimler çalışmalarında nasıl titiz ve sorumlu bir biçimde kullanılabileceğini tanıtmaktadır. Üç temel model ailesine—ChatGPT, Claude ve Gemini—odaklanan ders; istem tasarımı (prompt design), görev ayrıştırma (task decomposition), göreve göre model seçimi, halüsinasyon azaltma ve doğrulama yöntemleri, Derin Araştırma (Deep Research) iş akışları, çoklu dosya projelerinde Tuval (Canvas) benzeri bir çalışma alanının kullanımı, özel GPT'lerin oluşturulması ve mevcut özel asistanların değerlendirilip kullanılması konularını kapsamaktadır. Uygulama alanları arasında literatür taraması, araştırma tasarımı, nitel kodlama, anket taslağı hazırlama, bilgi/politika notu yazımı ve proje iskeleti oluşturma (scaffolding) yer almaktadır.
|
|
Dersin Yöntem ve Teknikleri
|
|
|
Ön Koşulları
|
Yok
|
|
Dersin Koordinatörü
|
Yok
|
|
Dersi Verenler
|
Doç.Dr. BAŞAR BAYSAL
|
|
Dersin Yardımcıları
|
Yok
|
|
Dersin Staj Durumu
|
Yok
|
|