Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • English
Program Hakkında Eğitim Amaçları Program Yeterlilikleri (Çıktıları) Dersler - AKTS Kredileri Alan Yeterlilikleri Ders - Prog. Yeterlilik İlişkileri Alan & Prog. Yeterlilik İlişkileri Ders - Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İlişkisi
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  • Raylı Sistemler Mühendisliği Anabilim Dalı
  • Raylı Sistemler Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Risk Analizi ve Yönetimi
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • Öğrenme Çıktısının Program Çıktılarına Katkısı

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı RYL549 - Risk Analizi ve Yönetimi
Ders Türü Seçmeli Dersler
Ders Dili Türkçe
Teori + Uygulama 3+0
AKTS 7.5
Öğretim Elemanları DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ FATMA YAŞLI ŞEN
Dersin Veriliş Biçimi Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
Dersin Önkoşulları Yok
Önerilen Dersler Yok
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar - Merkhofer, M. W. (1987). Quantifying judgmental uncertainty: Methodology, experiences, and insights, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 17 (5), 741-752. - Pearl, J. (2000). Causality: models, reasoning, and inference. Cambridge University Press. ISBN 0, 521(77362), 8.- Holyoak, K. J. & Morrison, R. G. (Eds.). (2005). The Cambridge handbook of thinking and reasoning. Cambridge University Press. - Cooke, R. (1991). Experts in uncertainty: opinion and subjective probability in science. Oxford University Press, New York.
Okuma Listesi 1] Steyvers, M., Tenenbaum, J. B., Wagenmakers, E. J., & Blum, B. (2003). Inferring causal networks from observations and interventions, Cognitive Science, 27 (3), 453-489.[2] Tversky, A. & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases, Science, 185 (4157), 1124-1131. [3] Wang, H. (2004). Building Bayesian networks: elicitation, evaluation, and learning. (Doctoral dissertation). University of Pittsburgh, Pennsylvania. [4] Weber, P., & Simon, C. (2016). Benefits of Bayesian Network Models. Wiley-ISTE.[5] Xue, S. S., Li, X. C., & Xu, X. Y. (2016). Fault tree and Bayesian network based scraper conveyer fault diagnosis. In Proceedings of the 22nd International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management 2015 (pp. 783-795). Atlantis Press, Paris.[6] Yazdi, M., Nikfar, F., & Nasrabadi, M. (2017). Failure probability analysis by employing fuzzy fault tree analysis, International Journal of System Assurance Engineering and Management, 8 (2), 1177-1193.[7] Zarei, E., Azadeh, A., Khakzad, N., Aliabadi, M. M., & Mohammadfam, I. (2017). Dynamic safety assessment of natural gas stations using Bayesian network, Journal of Hazardous Materials, 321, 830-840.
Değerlendirme 1 ara sınav, 1 Final
Staj & Uygulama Bu ders için uygun değildir.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta Risk Analizi ve Yönetimine Giriş: Temel kavramlar
2. hafta Risk Analizi ve Yönetimine Giriş: Temel kavramlar
3. hafta Geleneksel Risk Değerlendirme: Risklerin belirlenmesi, Risk Değerlendirme Matrisi
4. hafta Ön Tehlike Analizi, HAZOP
5. hafta Risk Analizinde Nedensellik ve Belirsizlik
6. hafta Olasılık Çıkarım Metotları
7. hafta Arasınav
8. hafta Olasılık Çıkarım Metotları
9. hafta Risk Analizi için Nedensel Yaklaşımlar: Hata Ağacı Yöntemi
10. hafta Risk Analizi için Nedensel Yaklaşımlar: Hata Ağacı Yöntemi
11. hafta Olay ağacı Yöntemi
12. hafta Bayes Ağları Yöntemi
13. hafta Bayes Ağları Yöntemi
14. hafta Final Sınavı

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

  • Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Tartışma
  • Soru-Yanıt
  • Gözlem
  • Takım/Grup Çalışması
  • Gösterme
  • Uygulama - Alıştırma
  • Örnek Olay İncelemesi
  • Sorun/Problem Çözme
  • Beyin Fırtınası
  • Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
  • Öğretim Yeterlilikleri
  • Üretken
  • Özdeğerlerine saygılı
  • Akılcı
  • Sorgulayan
  • Girişimci
  • Yaratıcı
  • Etik Kurallara Uyma
  • Toplumsal duyarlılık
  • Türkçeyi etkili kullanma
  • Bir yabancı dili etkili kullanma
  • Farklı durumlara ve sosyal rollere uyum
  • Takım halinde çalışabilme
  • Zamanı etkili kullanma
  • Farklılıklara saygı gösterme
  • Eleştirel düşünebilme
  • Soyut analiz ve sentez yapma
  • Problem çözme
  • Kurumsal bilgiyi uygulamaya dönüştürme
  • Kaliteye önem verme
  • Bilgiyi yönetme
  • Bağımsız çalışma
  • Organize etme ve planlama
  • Temel matematik becerileri
  • Karar verme becerisi
  • Uluslararası projelerde çalışma

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
Toplam (%) 0
  • Kurumsal
  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık
  • Akademik Programlar
  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Açık ve Uzaktan Eğitim Sistemi
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları ı
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar r
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri