Fen eğitiminde yapay zekâ: Nesne tanıma algoritması kullanılarak insan vücudu organlarını tanıyan bir veri seti oluşturulması ve uygulanması
Artificial intelligence in science education: Designing and implementing a data set for recognizing human body organs using an object recognition algorithm
- Tez No: 891644
- Danışmanlar: PROF. DR. ASLI GÖRGÜLÜ ARI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik 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: 174
Özet
Bu çalışmada YOLOv8 derin öğrenme modeli kullanılarak“Roboflow”platformu üzerinden geliştirilen insan vücudu organlarını tanıma veri seti üzerine kurulu bir sistem tasarlanmıştır. Bu sistem internet ve kamera bağlantısına sahip mobil cihazlar aracılığıyla çalışmakta ve öğrencilere organları gerçek zamanlı olarak tanıma ve hakkında bilgi sağlama imkânı sunmaktadır. Çalışma bir devlet okulunun 5. sınıfında öğrenim öğren 45 öğrenci ile yürütülmüştür. Tasarım tabanlı karma araştırma yönteminin kullanıldığı bu çalışmanın nicel boyutunda; geliştirilen sistemin, öğrencilerin akademik başarılarına, fen motivasyonlarına, yapay zekâ okur yazarlıklarına olan etkisi incelenmiştir. Akademik başarıyı ölçmek için“vücudumuzdaki sistemler”ünitesine yönelik akademik başarı testi geçerlik ve güvenirlik çalışması yapılmıştır. Çalışmanın nitel boyutunda ise çalışmanın öncesinde ve sonrasında deney grubu ile yarı yapılandırılmış görüşmeler yapılmıştır. Çalışma sonucunda geliştirilen sistemin uygulanması ile öğrencilerin akademik başarıları arasında anlamlı bir farklılık tespit edilmiştir. Ayrıca fen motivasyonlarının“iç motivasyon”ve“öz yeterlilik”boyutlarında deney grubu lehine anlamlı farklılığa ulaşılmıştır. Deney grubuna uygulanan yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin“kullanım”boyutunda anlamlı bir farklılığa ulaşılmıştır. Hazırlanan veri setinin gelecek araştırmalar için bir temel oluşturduğu ve farklı disiplinler ve konular için uyarlanabileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
This study designed a mobile system based on a human body organ recognition dataset developed through the“Roboflow”platform using the YOLOv8 deep learning model. This system operates via mobile devices with internet and camera connectivity, providing students with real-time recognition and information about organs. The study was conducted with 45 fifth-grade students at a public school. Using a design-based mixed-methods approach, the quantitative aspect of this study examined the effects of the developed organ recognition system on students' academic achievement, science motivation, and artificial intelligence literacy. An academic achievement test on the“systems in our body”unit was validated and reliability tested. In the qualitative aspect, semi-structured interviews were conducted with the experimental group before and after the study. The results showed a significant difference in the academic achievement of students following the implementation of the developed system. Additionally, significant differences were found in the“intrinsic motivation”and“self-efficacy”dimensions of science motivation in favor of the experimental group. A significant difference was also observed in the“usage”dimension of the artificial intelligence literacy scale administered to the experimental group. It is thought that the prepared data set forms a basis for future research and can be adapted for different disciplines and subjects.
Benzer Tezler
- Object recognition with competitive convolutional neural networks
Rekabetçi evrişimli sinir ağları ile nesne tanıma
TUĞBA ERKOÇ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TANER ESKİL
- Nesne tespiti ve görüntü sınıflandırmada derin öğrenme modellerine dayalı yeni yöntemlerin geliştirilmesi
Development of novel deep learning-based methods for object detection and image classification
MALIKI MOUSTAPHA
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL ÖZTÜRK
- Yapay zeka teknolojileri ile mobil uygulamalarda nesne tanıma
Object recognition in mobile applications with artificial intelligence technologies
BATUHAN KARADAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ARI
- Derin öğrenme metotlarıyla eğitimde devam devamsızlık durumlarının yüz tespit sistemiyle kontrol edilmesi
Controlling educational attending situations by face detection by deep learning methods
HÜDAVERDİ DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN SAVAŞ
- İş sağlığı ve güvenliğinde yapay zeka uygulamaları
Artificial intelligence applications in occupational health and safety
SALİH İLHAN
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZEN KILIÇ