Makine öğrenimi bağlamında bilgisayarsız etkinliklerle bilgi işlemsel düşünme becerisinin kazandırılması
Fostering computational thinking skills through unplugged activities in the context of machine learning
- Tez No: 848234
- Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN GÜLBAHAR GÜVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Teknolojinin gelişimiyle birlikte programlama, makine öğrenmesi ve yapay zekâ gibi kavramlar her gün günlük yaşantımızda daha fazla kullanılabilir hale gelmektedir. Bu durumda bireylerin bu dijital teknolojiler hakkında okuryazar olmalarını ve bu kavram ve süreçlerin farkında olmalarını gerektirmektedir. Bu durum bilgisayar bilimine ilişkin kavramları öğrenmeyi ve bilgi işlemsel düşünme becerilerinin kazandırılmasını gerektirmektedir. Bu araştırmanın amacı; geliştirilmiş olan öğretim içeriği aracılığı ile ilkokul öğrencilerine hem yapay zekâya ilişkin kavramları öğretmek ve öğrencileri bu konuda bilinçlendirmek hem de bilgi işlemsel düşünme becerilerini kazandırmaktır. Bu amaç doğrultusunda 8 haftalık bir öğretim içeriği geliştirilmiş ve okul yönetiminin uygun gördüğü ders saatinde ilkokul 4.sınıf düzeyinde öğrenim gören 90 öğrenciye uygulanmıştır. Bu çalışmada, karma yöntem türlerinden gömülü karma modeli kullanılmıştır. Nicel verileri toplamak amacıyla“Bilgi İşlemsel Düşünme Becerisine Yönelik Öz Yeterlik Algısı Ölçeği”ve araştırmacı tarafından oluşturulmuş“Akademik Başarı Testi”kullanılmıştır. Nitel verileri toplamak amacıyla araştırmacı tarafından geliştirilmiş“Etkinlik Sonrası Öz Değerlendirme Formu”ve“Uygulamaya İlişkin Öğretmen Görüşleri Formu”uygulanmıştır. Nitel ve nicel veriler birbirlerini destekleyecek şekilde yorumlanmıştır. Uygulamaya katılan öğrencilerin BİD becerilerine yönelik öz yeterlik algılarında anlamlı bir farklılık saptanmıştır. Bu durum cinsiyet değişkenine göre incelendiğinde her iki cinsiyetin de bu alanda başarılı olabileceği görülmüştür. Bilgisayarsız etkinliklerin öğrencilerin akademik başarılarına etkisi incelendiğinde etkinliklerin öğrencilerin akademik başarılarını desteklediği görülmüştür. Bu kadar kısa sürede dahi öğrencilerin akademik başarılarında gelişme göstermesinden dolayı, bilgisayarsız etkinliklerin etkisi olumlu olarak değerlendirilmiştir. Öz yeterlik algısı ve akademik başarı arasındaki ilişki incelendiğinde öğrencilerin öz yeterlik algıları ve akademik başarıları arasındaki ilişkinin rastlantısal bir varyasyondan kaynaklanmadığı görülmüştür. Bu durum, her iki değişkenin de birbirleri üzerinde etkisi olduğunu göstermektedir. Uygulama süresince bilgisayarsız etkinliklerin öğrencilerin dikkatini çektiği, onlara eğlenceli geldiği ve bu yüzden motivasyonlarının yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Sınıf öğretmenleri bilgi işlemsel düşünme ve yapay zekâ konularına ilişkin eğitimin erken yaşta verilmeye başlanmasının, öğrencilerin dijital yetkinliklerini geliştirebilmelerine, olaylar karşısında farklı bakış açıları kullanabilmelerine ve öğrendikleri kavramları disiplinlerarası daha kolay aktarabilmelerine destek olacağını belirtmişlerdir. Bu çalışma her ne kadar bir ildeki bir okul, okulun olanaklarıyla, öğrencilerin bilgi düzeyi ve öğrenci çeşitliliği gibi faktörler açısından sınırlılıklar içerse de öğretim içeriği, uygulama süreci ve değişkenlere ilişkin bulgular açısından alana katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
With the development of technology, concepts such as programming, machine learning and artificial intelligence are becoming more useful in our daily lives, which requires individuals to be literate about these digital technologies and be aware of these concepts and processes. This requires learning concepts related to computer science and gaining computational thinking skills. The purpose of this study was to teach primary school students concepts related to artificial intelligence through the delivery of teaching content, to raise students' awareness about this subject, and to donate them with computational thinking skills. For this purpose, an 8-week teaching content was developed and applied to 90 students studying at the 4th grade level of primary school, within the course hours suggested by the school administration. In this study, the embedded model, one of the mixed method types, was used. In order to collect quantitative data, the“Self-Efficacy Perception Scale for Computational Thinking Skills”and the“Academic Achievement Test”which is created by the researcher were used. In order to collect qualitative data, the“Post-Activity SelfEvaluation Form”and the“Teacher Opinions Form on the Application”developed by the researcher were administered. Qualitative and quantitative data were analyzed and interpreted to support each other. A significant difference was detected in the self-efficacy perceptions regarding CT skills of the students who participated in the application. When this situation was examined according to the gender variable, it was seen that both genders could be successful in this field. When the effects of unplugged activities on students' academic achievements were examined, it was seen that the activities supported the academic achievements of students. The effect of unplugged activities was evaluated as positive, as students showed improvement in their academic achievement even in such a short time. When the relationship between self-efficacy perception and academic success was examined, it was seen that the relationship between students' self-efficacy perceptions and academic success was not due to random variation. This shows that both variables have an impact on each other. During the implementation, it was observed that unplugged activities attracted the students' attention, perceived as entertaining for them, and therefore their motivation was high. Classroom teachers stated that starting to provide education on computational thinking and artificial intelligence at an early age will help students develop their digital competencies, use different perspectives on events, and more easily transfer the concepts they learn interdisciplinary. Although this study has limitations in terms of factors such as a school in a province, the school's facilities, students' knowledge level and student diversity, it is thought to contribute to the field in terms of teaching content, implementation process and findings regarding variables.
Benzer Tezler
- Gerçekliğin yeni algısı, deepfake ve gerçeklik ilişkisinin sanatsal kuramlar bağlamında değerlendirilmesi
The new perception of reality, the evaluation of the relationship of reality and deepfake in the context of artistic theories
EJDER DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Güzel SanatlarBatman ÜniversitesiResim Ana Sanat Dalı
DOÇ. DR. HAYDAR BALSEÇEN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking
Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü
MUSTAFA ENES KIRMACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Multi-objective software project cost estimation using recent machine learning approaches
Güncel makine öğrenme yaklaşımları ile çok amaçlı yazılım projesi maliyet tahminlemesi
DOĞAY DERYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANSEL DÖKEROĞLU
- Makine öğrenimi ve yapay zeka bağlamında seyrek matris depolama veoperasyonlarının alan ve zaman karmaşıklığında iyileştirme
Improvement on the space and time complexity of sparse matrix storage and operations in the context of machine learning and artificial intelligence
HASAN TAHSİN AYTEKİN
Doktora
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriUfuk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARAL EGE