Fen bilgisi öğretmen adaylarının enerji konusuna ilişkin temellendirilmiş zihinsel modellerinin tespiti ve derin sinir ağları ile sınıflandırılması
The determination of pre-service science teachers' grounded mental models on energy and classification with deep neural networks
- Tez No: 773231
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALTAN KURNAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Fen Bilgisi Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 274
Özet
Bu araştırmada, enerji çeşitleri, enerjinin dönüşümü ve enerjinin korunumu ile ilgili olarak hazırlanan öğrenim durumları testinin öğretmen adaylarının“Temellendirilmiş Zihinsel Model”(TZM) gelişimine olan etkisinin belirlenmesi ve yapay zekâ alt birimi olan derin sinir ağları ile sınıflandırma başarısının test edilmesi amaçlanmıştır. Nicel yaklaşımın kullanıldığı araştırmada, çalışma grubunu Türkiye üniversitelerinde fen bilgisi lisans programı öğretmenliğinde öğrenim gören 354 öğretmen adayı oluşturmaktadır. Model tespiti amacıyla“Enerji Konusu Öğrenme Durumları Testi”(EKÖDT) geliştirilmiş ve elde edilen veriler içerik analizi ile çözümlenmiştir. EKÖDT'nin uygulaması sonrasında elde edilen veriler model analiz elemanları olan skor (S), yoğunlaşma faktörü (C) ve yoğunluk sapması (r) ile algoritmalar ve matrislerden faydalanılarak analiz edilmiştir. TZM'lerin yapay zekâ ile belirlenmesine yönelik olarak yapay zekânın alt birimi olan derin sinir ağlarını (DSA) kullanarak en az hata ile sınıflandırma yapılmıştır. Bu kapsamda derin sinir ağlarının eğitimi için farklı parametrelerden oluşan DSA modelleri tasarlanmıştır. Modeller, gizli katman sayıları, gizli katmanlarda bulunan nöron sayıları, aktivasyon fonksiyonu, optimizasyon algoritması, kayıp fonksiyonu ve epok değerleri dikkate alınarak en uygun algoritma ile analizler gerçekleşmiştir. Araştırma sonucunda hem enerji çeşitleri hem enerjinin dönüşümü hem de enerjinin korunumu soru gruplarında öğretmen adaylarının TZM'lerinin çoğunlukla“Tutarsız Karma Model”(TZKM) lehinde olduğu tespit edilmiştir. Derin sinir ağı algoritmaları ile yapılan analiz sonuçlarına göre %95 oranında sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Eğitimciler, tasarlanan DSA modellerini TZM tespitinde doğrulayıcı bir araç olarak kullanabilirler. Elde edilen sonuçlar ışığında TZM belirlenmesi bağlamında analizlerin kullanımını yaygınlaştırmak amacıyla algoritmaların bir paket yazılım veya web ortamında çevrimiçi olarak kullanılabilir hale getirilmesi önerilmiştir. TZM tespitleri bakımından EKÖDT'nin diğer disiplinlere uyarlanarak kullanılması ve öğrenme ortamlarının öğrenci TZM'leri doğrultusunda tasarlanması önerisinde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this study, it was aimed to determine the effect of the learning situations test prepared about energy types, transformation of energy and conservation of energy on the development of“Grounded Mental Model”(GMM) of pre-service teachers and to test the classification success with deep neural networks, which is an artificial intelligence subunit. In this quantitative study, the study group consisted of 354 pre-service teachers studying in science undergraduate program in Turkish universities. In order to determine the model,“Energy Subject Learning Situations Test”(ESLST) was developed and the data obtained were analyzed by content analysis. The data obtained after the application of ESLST were analyzed by using algorithms and matrices with the model analysis elements of score (S), concentration factor (C) and density deviation (r). In order to identify the TCMs with artificial intelligence, deep neural networks (DNN), which is a sub-unit of artificial intelligence, were used for classification with minimum error. In this context, DSA models consisting of different parameters were designed for training deep neural networks. The models were analyzed with the most appropriate algorithm considering the number of hidden layers, the number of neurons in the hidden layers, activation function, optimization algorithm, loss function and epoch values. As a result of the research, it was determined that the pre-service teachers' GMMs were mostly in favor of the“Inconsistent Mixed Model”(IMM) in both energy types, transformation of energy and conservation of energy question groups. According to the results of the analysis with deep neural network algorithms, 95% classification accuracy was obtained. Educators can use the designed DSA models as a validation tool for the detection of the GMM. In the light of the results obtained, it is suggested that the algorithms should be made available online in a package software or web environment in order to expand the use of analyses in the context of GMM detection. It was suggested that the ESLST should be adapted and used in other disciplines and learning environments should be designed in line with student's GMMs in terms of GMM determinations.
Benzer Tezler
- Fen bilgisi öğretmen adaylarının enerji okuryazarlıklarının ve eleştirel düşünme eğilimleri ile ilişkisinin incelenmesi
Investigation of the relationship between energy literacy and critical thinking tendencies of science teacher candidates
KEZİBAN ŞARLAKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ SÜLÜN
- Farklı sınıf seviyelerindeki fen bilgisi öğretmen adaylarının yenilenebilir enerji konusunda teknolojik pedagojik bağlam bilgisi ve öğelerinin araştırılması
Exami̇ni̇ng the different grades of pre-service teachers' technological pedagogical contextual knowledge and the components of tpck involving the topic of renewable energy sources
DİDEM KARAKAYA CIRIT
Doktora
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimFırat Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL CANPOLAT
- Investigating pre-service science teachers' informal reasoning, epistemological beliefs and metacognitive awareness regarding socioscientific issues: A case for nuclear power plant construction
Fen bilgisi öğretmen adaylarının sosyobilimsel konulara ilişkin kritik düşünme yeteneklerinin, epistemolojik inançlarının, ve üstbilişsel farkındalıklarının incelenmesi: Nükleer enerji santralleri örneği
NİLAY ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesiİlköğretim Matematik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜL YILMAZ TÜZÜN
- Fen bilgisi öğretmen adaylarının çeşitli sosyo-bilimsel konulara yönelik kararlarının, gerekçelerinin ve argüman kalitelerinin incelenmesi: Youtube destekli sınıf içi tartışma kullanımı
Investigation of the requirements and argument qouality of decisions of the science teaching candidates on the various socio-scientific issues: Classroom discussion used with youtube support
GİZEM TÜRKÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimSinop ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURHAN ÖZTÜRK
- Investigation of the middle school students' metaphoric perceptions and mental models about socioscientific issues
Ortaokul öğrencilerinin sosyobilimsel konularla ilgili metaforik algılarının ve zihinsel modellerinin incelenmesi
EBRU ERTUĞRUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SAMİ TOPÇU