• Öğretmenler
• Akademisyenler
• Eğitim Fakültesi Öğrencileri
• İnsan Kaynakları ve Eğitim Birimleri

• Türkçe
• Kullanılacak araçlardaki yönergeleri takip edebilmek için temel seviye İngilizce

Modül 1 – Yapay Zekaya Giriş ve Yapay Zeka Araçlarını Tanıma 

• Yapay zekanın tanımı ve kısa tarihi
• Yapay zeka ve makine öğrenmesi
• Geleneksel yapay zeka vs. Üretken yapay zeka
• Yapay zeka – eğitim ilişkisi
• Genel kullanım için oluşturulmuş yapay zeka araçlarını tanıtma ve metin tabanlı sorular ile içerik üretme örnekleri gösterme

Modül 2 – Prompt Mühendisliği 

• Prompt mühendisliğinin tanımı ve işlevi
• Temel düzey prompt tipleri ve örnek kullanımları
• İleri düzey prompt tipleri ve örnek kullanımları

Modül 3  - Geniş Dil Modellerinin Temelleri ve Uygulamaları 

• Geniş dil modellerinin temelleri ve çalışma mantığını anlama
• Geniş dil modellerinin uygulamaları
• Geniş dil modellerini eğitme ve performansını değerlendirme
• Çevrimiçi ve çevrimdışı dil modelleri
• Geniş dil modellerinin bulutta ve lokalde çalıştırılması
• Geniş dil modellerini uygulamaya dönüştürme
• Geniş dil modellerini bir görev için eğitme

Modül 4 - Yapay Zeka araçlarını kullanarak ders içeriği oluşturma 

• Eğitim içerikleri üretmek için özel olarak oluşturulmuş yapay zeka araçlarını ve sundukları imkanları tanıtma
• Ders ile ilgili dönemlik üniteler ve ders konuları oluşturma ve düzenleme, oluşturulan konulara çeşitli ders kaynakları ekleme (Dökümanlar, görseller, videolar, İnternet bağlantıları).
• Haftalık konu başlıkları ve içerikleri oluşturma ve düzenleme
• Konu başlıklarının içeriğine uygun olarak ders planı oluşturma ve düzenleme
• Ders konuları için oluşturulan içeriklere uygun öğrenme hedefleri belirleme
• Öğrenci performansını değerlendirmek için yeni yöntemler üretme
• Performans değerlendirmesi için rubrik üretme
• Konu başlıklarını ve içerikleri barındıran sunumlar oluşturma ve düzenleme
• Ders içeriğine uygun oyunlaştırma etkinlikleri oluşturma
• İçerikleri öğrenmeyi pekiştiren soru-cevap etkinlikleri hazırlama

Modül 5 - Yapay Zeka araçlarını kullanarak zengin içerikli sunumlar oluşturma 

• Konu başlığına uygun sunum içerikleri ve görseller oluşturma ve düzenleme
• Sunum oluşturmaya özel komutlar yazma
• Sunumlarda kullanılacak slayt sayısına göre içerik miktarını düzenleme
• Çevrimiçi tasarım araçları ile oluşturulan sunumlara farklı şablonlar ve tasarım öğeleri ekleme
• Araç kütüphanelerinden ya da İnternet üzerindeki başka kaynaklardan görseller, videolar, infografikler gibi materyaller ekleme
• Sunum oluşturma için kullanılabilecek farklı yapay zeka araçlarını karşılaştırma, sınırlılıklarını belirleme

Modül 6 - Yapay Zeka araçlarını kullanarak ders içerikleri ile ilişkili resimler ve videolar oluşturma

• Metin tabanlı açıklamalara uygun resimler oluşturma
• Yapay zeka araçlarının arama motorlarını kullanarak halihazırda üretilmiş olan resimler içerisinde arama yapma
• Oluşturulan resimlere yeni stiller ekleyerek farklılaştırma
• Logolar, vektör görselleri ve illüstrasyonlar oluşturma
• Metin tabanlı açıklamalara, girdi olarak sağlanan makalelere veya web sayfalarına uygun videolar oluşturma
• Yapay zeka uygulamaları tarafından otomatik olarak oluşturulan videoları düzenleme
• Oluşturulan videolara müzik, fotoğraf ekleme ve video formatını düzenleme
• Girdi olarak verilen metinleri seslendirme ve düzenleme
• Yapay zeka veritabanları ve listeleri

Modül 7 - Yapay Zeka araçlarını Etkin Kullanım için Değerlendirme 

• Var olan öğretim programları ve haftalık ünitelere çevrimiçi ve yapay zeka araçlarını eğitim hedeflerine göre entegre etme
• Yapay zeka araçlarını pedagojik ilkeler ve eğitim rubrikleri ışığında değerlendirme
• Katılımcıların yapay zeka araçları ile deneyimlerine dayalı Etik Dijital Bilgelik kavramı çerçevesinde değerlendirme yapma
• Yapay zeka araçlarını katılımcıların öğretim/öğrenim ortamlarına göre ve pedagojik ilkeler ışığında değerlendirmek için yeni rubrikler oluşturma

Modül 8 -  E-Öğrenme, Açık ve Uzaktan Öğrenmede Yapay Zeka 

• E-öğrenme, Açık ve Uzaktan Öğrenmeye Genel Bakış
• Yapay Zekânın Açık ve Uzaktan Öğrenme ve E-öğrenmedeki Rolü ve Önemi
• Kişiselleştirilmiş öğrenmeye ve bunun öğrenciler için faydalarına genel bakış, E-Öğrenmede yapay zekâ destekli kişiselleştirme çalışmaları
• Yapay zekâ algoritmaları, içeriği ve önerileri uyarlamak için öğrenci verilerini nasıl analiz edebilir?
• E-öğrenme platformlarında yapay zekâ odaklı kişiselleştirmeyi uygulamaya yönelik stratejiler
• Akıllı Ders Sistemleri (Intelligent Tutoring Systems-ITS)
• Uyarlanabilir Öğrenme (Adaptive Learning) teknolojilerini ve algoritmalarını keşfetme
• Yapay zekâ destekli e-öğrenme, açık ve uzaktan öğrenmede etik hususlar ve zorluklar
• Yapay zekânın e-öğrenme platformlarında başarılı uygulamalarını vurgulayan örnek çalışmalar
• Yapay zekâda ortaya çıkan trendler ve bunların e-öğrenmenin geleceği üzerindeki potansiyel etkileri