Yapay zeka tabanlı EBA akademik destek sisteminin öğrencilerin akademik başarısına etkisinin incelenmesi
An investigation of the effect of artificial intellignce based education informatics network (Ein, known as EBA in Turkey) academic support system to the students' academic success
- Tez No: 832845
- Danışmanlar: PROF. DR. OZAN ŞENKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, EBA akademik destek sistemi, akademik başarı, Artificial intelligence (AI), Education Informatics Network (EBA) Academic support system, academic success
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu çalışmanın temel amacı yapay zeka tabanlı EBA ADES (Akademik Destek Sistemi)'nin öğrencilerin akademik başarılarına etkisinin incelenmesidir. EBA ADES, yapay zeka tabanlı öneri sistemleri ve otomatik test değerlendirme gibi özelliklerle öğrencilere kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimi sunmayı hedefleyen bir platformdur. Çalışmada nicel araştırma yöntemlerinden ön test-son test kontrol gruplu yarı deneysel desen tercih edilmiştir. Araştırmanın ulaşılabilir evrenini 2022-2023 eğitim öğretim döneminde Mersin'de öğrenim görmekte olan 11. Sınıf öğrencileri oluşturmaktadır. Araştırmanın çalışma grubunu ise Akdeniz ilçesinde bulunan bir anadolu lisesinde 11. Sınıfta öğrenim görmekte olan toplam 65 öğrenci oluşturmaktadır. Çalışma grubunda 33 kişilik bir deney grubu ve 32 kişilik bir kontrol grubu yer almaktadır. Araştırmada bağımlı değişken olan akademik başarı Trigonometri Başarı Testi (TBT) aracılığıyla ölçülmüştür. Her iki gruba ön-test ve son-test olarak uygulanmıştır. Araştırma süresince elde edilen nicel veriler SPSS 26.0 paket programı kullanılarak analiz edilmiştir. Yapılan analizler ile elde edilen bulgulara göre deney ve kontrol grubu öğrencilerinin akademik başarı ön-test sonuçları arasında anlamlı bir fark bulunmamıştır. Deney ve kontrol grubu öğrencilerinin akademik başarı son-test sonuçları kıyaslandığında ise deney grubu lehine anlamlı farklılıklar olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The main aim of this study is to examine the impact of the artificial intelligence-based EBA ADES (Academic Support System) on students' academic achievements. EBA ADES is a platform that aims to provide personalized learning experiences to students through features such as artificial intelligence-based recommendation systems and automatic test evaluation. The study employs a pre-test-post-test control group quasi-experimental design, which is a quantitative research method. The accessible population of the research consists of 11th-grade students studying in Mersin during the 2022-2023 academic year. The study group is composed of a total of 65 students attending a Anatolian high school in the Akdeniz district. The study group consists of 33 students in the experimental group and 32 students in the control group. The dependent variable of the research, which is academic achievement, is measured through the Trigonometry Achievement Test (TAT). Both groups were administered pre-tests and post-tests. The quantitative data obtained throughout the research were analyzed using the SPSS 26.0 software package. The analysis of the data revealed that there was no significant difference between the pre-test results of the experimental and control group students in terms of academic achievement. However, when comparing the post-test results of the academic achievement for the experimental and control groups, significant differences were observed in favor of the experimental group.
Benzer Tezler
- Yapay zeka tabanlı temel hareket becerileri ölçüm sistemi
Artificial intelligence based basic movement skills measurement system
MURAT TAŞARSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AKHAN AKBULUT
- Memristif sinaptik devreler için uyarlanabilir parçalı lineer yaklaşım
Adaptive piecewise linear characteristic approach for memristive synaptic circuits
BARIŞ ŞAHİNTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA GÜLRU ÇAM TAŞKIRAN
- Yapay zeka tabanlı uyku analizi ve evre sınıflandırması
Artificial intelligence-based sleep analysis and stage classification
ÖMER FARUK BAŞARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEYİR ÖZCAN SEMERCİ
- Yapay zekâ tabanlı ChatGPT'ye dayalı oluşturulan etkinliklerin 7. sınıf öğrencilerinin metin yazma, eleştirel ve yaratıcı düşünme becerilerine etkisi
The effect of artificial intelligence-based ChatGPT-based activities on 7th grade students' text writing, critical and creative thinking skills
MAİDE DAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimMuş Alparslan ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED TUNAGÜR
- Yapay zeka tabanlı hava hedeflerinin sınıflandırılması
Classification of air targets based on artificial intelligence
KADİR BAŞKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL KURT