Geri Dön

Yapay zekâ uygulamaları ile kodlama eğitiminin algoritmik düşünme yeterlikleri ve derse yönelik tutumlara etkileri

Effects of artificial intelligence applications and coding training on algorithmic thinking competencies and attitudes towards the course

  1. Tez No: 901938
  2. Yazar: FATİH GÖREN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇETİN GÜLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: algoritmik düşünme becerisi, kodlama, tutum, yapay zekâ, algorithmic thinking skill, coding, attitude, artificial intelligence
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 163

Özet

Bu çalışmanın amacı yapay zekâ uygulamaları ile kodlama eğitiminin algoritmik düşünme yeterlikleri ve derse yönelik tutumlara etkilerini incelemektir. Bu çalışmada kontrol gruplu ön test son test yarı deneysel desen kullanılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu Van ili Muradiye ilçesinde bir ortaokulda 2022-2023 eğitim-öğretim yılında 5. sınıfta eğitim gören 60 öğrenci oluşturmaktadır. Çalışma grubu deney ve kontrol grubuna ayrılmıştır. Deney grubu öğrencileri ile yapay zekâ uygulamalarından Pictoblox AI ve Mblock AI programları ile çalışılmıştır. Kontrol grubu öğrencileri ise MEB Bilişim ve Yazılım dersi programındaki etkinliklere dayalı olarak bilgisayarsız kodlama ve akış diyagramları kullanılmıştır. Araştırma verilerinin toplanmasında Akkuş, Özhan ve Kan (2019) tarafından geliştirilen“Ortaokul Öğrencileri İçin Kodlamaya Yönelik Tutum Ölçeği”, Gülbahar, Kert ve Kalelioğlu (2018) tarafından geliştirilen“Bilgi İşlemsel Düşünme Becerisine Yönelik Öz Yeterlik Algısı Ölçeği”ve öğrencilerin demografik bilgilerinin alındığı“Kişisel Bilgi Formu”kullanılmıştır. Kontrol ve deney grupları karşılaştırıldığında kodlamaya yönelik tutum ve algoritmik düşünme yeterlik ön test puanlarında fark gözlemlenmezken, son test puanlarında deney grubu lehine fark gözlemlenmiştir. Deney grubu öğrencilerinin algoritmik düşünme yeterlik ve kodlamaya yönelik tutum son test puanları, ön test puanlarından yüksek çıkmıştır. Kontrol grubu öğrencilerinin algoritmik düşünme yeterlik ve kodlamaya yönelik tutum ön test ve son test puanları arasında fark çıkmamıştır. Kontrol grubu öğrencilerinin cinsiyete göre algoritmik düşünme yeterlik ve kodlamaya yönelik tutumlarında ön test ve son test puanları arasında fark gözlemlenmemiştir. Deney grubu öğrencilerinin cinsiyete göre algoritmik düşünme yeterlik son test puanlarında erkekler lehine fark tespit edilse de kodlamaya yönelik tutumlarının cinsiyete göre ön test ve son test puanları arasında fark bulunmamıştır. Kontrol grubu öğrencilerinin BİT (bilgi ve iletişim teknolojileri) kullanma sürelerine göre algoritmik düşünme yeterlilik puanları arasında fark çıkmazken, BİT kullanma süreleri ile kodlamaya yönelik tutum puanları arasında son testte fark çıkmıştır. Bu farklılığın 1 yıl ile 4 yıl, 1-2 yıl ile 4 yıl ve 3 yıl ile 4 yıl arasında olduğu görülmüştür. Ancak BİT başında harcanan ortalama sürenin algoritmik düşünme yeterlik ve kodlamaya yönelik tutum puanları üzerinde bir fark bulunmamıştır. Deney grubu öğrencilerinin BİT kullanma sürelerine göre algoritmik düşünme yeterlik ve kodlamaya yönelik tutum ön test puanları arasında fark bulunmazken, son testte bir fark tespit edilmiştir. Bu farklılığın BİT kullanan öğrencilerin algoritmik düşünme yeterlik son test puanları 1 yıl ile 1-2 yıl, 1-2 yıl ile 4 yılları arasında görülürken, kodlamaya yönelik tutum son test puanlarında ise 1 yıl ile 4 yıl, 1-2 yıl ile 4 yılları arasında görülmüştür. Deney grubu öğrencilerinin BİT Başından harcanan ortalama süreye göre algoritmik düşünme yeterlik ön test-son test puanları arasında fark çıkmamıştır. Benzer şekilde kodlamaya yönelik tutum ön test-son test puanları arasında da fark gözlemlenmemiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda öğrencilerin algoritmik düşünme yeterlik ve kodlamaya yönelik tutum düzeylerinin arttırılması amacıyla eğitim programlarında yapay zekâ uygulamalarına daha fazla yer verilmesi önerilebilir.

Özet (Çeviri)

This study aims to investigate the effects of coding education with artificial intelligence applications on algorithmic thinking skills and attitudes towards the course. A quasi-experimental design with a pre-test post-test control group was used in the study. The study group consisted of 60 5th grade students studying at a middle school in Muradiye district of Van province in the 2022-2023 academic year. The study group was divided into experimental and control groups. Pictoblox AI and Mblock AI programs were used with the experimental group students. Control group students used computerless coding and flowcharts based on the activities in the MEB Informatics and Software course program. In the collection of research data, the“Coding Attitude Scale for Middle School Students”developed by Akkuş, Özhan and Kan (2019), the“Self-Efficacy Perception Scale towards Computational Thinking Skills”developed by Gülbahar, Kert and Kalelioğlu (2018) and the“Personal Information Form”where students' demographic information was taken were used. While no difference was observed in the pre-test scores of attitude towards coding and algorithmic thinking skills between the control and experimental groups, a difference was observed in favor of the experimental group in the post-test scores. The post-test scores of the experimental group students for algorithmic thinking skills and attitude towards coding were higher than their pre-test scores. There was no difference between the pre-test and post-test scores of the control group students for algorithmic thinking skills and attitude towards coding. There was no difference between the pre-test and post-test scores of the control group students for algorithmic thinking skills and attitude towards coding according to gender. While a difference was found in favor of males in the post-test scores of algorithmic thinking skills of the experimental group students, there was no difference between the pre-test and post-test scores of their attitudes towards coding according to gender. While there was no difference between the algorithmic thinking skill scores of the control group students according to their BIT (information and communication technologies) usage times, a difference was found between their BIT usage times and attitude towards coding scores in the post-test. It was observed that this difference was between 1 year and 4 years, 1-2 years and 4 years, and 3 years and 4 years. However, the average time spent at the beginning of BIT did not have a difference on algorithmic thinking skills and attitude towards coding scores. While there was no difference between the pre-test scores of algorithmic thinking skills and attitude towards coding of the experimental group students according to their BIT usage times, a difference was found in the post-test. This difference was observed between 1 year and 1-2 years, 1-2 years and 4 years in the post-test scores of algorithmic thinking skills of students using BIT, while it was observed between 1 year and 4 years, 1-2 years and 4 years in the post-test scores of attitude towards coding. There was no difference between the pre-test-post-test scores of algorithmic thinking skills according to the average time spent at the beginning of BIT of the experimental group students. Similarly, no difference was observed between the pre-test-post-test scores of attitude towards coding. In line with the findings obtained, it can be suggested that artificial intelligence applications should be given more place in education programs in order to increase the level of algorithmic thinking skills and attitudes towards coding of the students.

Benzer Tezler

  1. Üstün yetenekli öğrencilerde yapay zeka destekli kodlama eğitiminin bilgi işlemsel düşünme becerilerine ve kodlamaya yönelik tutuma etkisi

    The effect of artificial intelligence supported coding training on computational thinking skills and attitude towards coding in gifted students

    MURAT ÇAYLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE ÇAM

  2. Tasarımcı bakış açısıyla hesaplamalı düşünmede prosedürel soyutlamanın değerlendirilmesi için bir yöntem

    An evaluation method for a designer's procedural abstraction in computational thinking

    ELİF BELKIS ÖKSÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  3. Neural network based multi-carrier receiver design and doppler estimation

    Yapay sinir ağı tabanlı çok taşıyıcılı alıcı tasarımı ve doppler kestirimi

    YASİN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

    DR. SEDAT ÖZER

  4. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  5. Türkiye ve ABD'de üstün zekalı çocuklara sosyal bilgiler dersi veren öğretmenlerin görüş ve uygulamaları: Hope Projesi ve BİLSEM örneği

    Teachers opinions and practices who teaches social studies lesson for gifted children in Turkey and usa example of Hope Project and BILSEM

    HÜSEYİN MERTOL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİĞDEM ÜNAL