Eğı̇tı̇mde ölçme ve değerlendı̇rme aşamasında yapay zeka desteklı̇ uygulamaların ı̇ncelenmesı̇ üzerı̇ne ı̇çerı̇k analı̇zı̇
Content analysis on the examination of artificial intelligence-supported applications in the assessment and evaluation stage in education
- Tez No: 920726
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKIN BULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İbn Haldun Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Kurumları İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Bu çalışma, ölçme ve değerlendirme alanında kullanılan yapay zeka destekli araçların incelenmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Araştırma, literatür taraması yöntemiyle yapılmış olup, veriler eğitim alanında kullanılan 16 yapay zeka destekli ölçme ve değerlendirme aracından toplanmıştır. Elde edilen veriler betimsel ve içerik analizi yöntemleri ile analiz edilmiştir. Sonuçlar, yapay zeka destekli araçların en çok üniversiteler ve yetişkinler için tasarlandığını göstermektedir. Yapay zeka destekli araçların kullanım alanları incelendiğinde, sınav yönetimi ve güvenliğinden dil eğitimi ve yazım-dilbilgisi analizine kadar geniş bir yelpazede yer aldığı belirlenmiştir. İncelemeler, matematik ve fen bilimlerinin baskın olduğunu, ancak dil ve konuşma gibi alanların da önemli bir yer tuttuğunu ortaya koymuştur. Araçlar, en fazla formative (süreç odaklı) ve summative (sonuç odaklı) değerlendirme türlerinde kullanılmaktadır. Yapay zeka destekli araçlar, en çok bilişsel alana yönelik ölçme ve değerlendirme yapabilmektedir. Bloom Taksonomi'sinin basamaklarından en fazla analiz aşamasında değerlendirme yapılmakta, ancak öğrenciler en çok kavrama aşamasında değerlendirilmektedir. Ölçme ve değerlendirme alanında kullanılan yapay zeka destekli araçların, Bloom taksonomisinin analiz basamağında öğrenciyi hedeflemediği belirlenmiştir. Bu araçların, eğitim süreçlerinde nasıl daha etkili kullanılabileceğine dair önemli bulgular elde edilmiştir. Eğitim teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, yapay zeka destekli araçların kullanımı daha da yaygınlaşacak ve farklı alanlarda da uygulanabilirlik kazanacaktır. Bu bağlamda, gelecekte yapılacak çalışmaların, yapay zeka destekli araçların etkililiğini ve verimliliğini artırmaya yönelik olması gerektiği sonucuna varılmıştır. Eğitimcilerin, bu araçları nasıl daha etkin kullanabilecekleri konusunda daha fazla bilgi ve beceriye sahip olmaları gerekmektedir. Bu nedenle, öğretmenlere yönelik eğitim programlarının geliştirilmesi önem taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
This study was conducted to examine AI-supported tools used in the field of measurement and evaluation. The research was carried out using a literature review method, and data were collected from 16 AI-supported measurement and evaluation tools used in the field of education. The obtained data were analyzed using descriptive and content analysis methods. The results show that AI-supported tools are primarily designed for universities and adults. When the usage areas of AI-supported tools were examined, it was found that they cover a wide range, from exam management and security to language education and writing-grammar analysis. The reviews revealed that mathematics and science dominate, but fields such as language and speech also hold significant importance. The tools are most commonly used in formative (process-oriented) and summative (result-oriented) evaluation types. AI-supported tools can mostly perform measurement and evaluation aimed at the cognitive domain. Most evaluations are conducted in the analysis stage of Bloom's Taxonomy, but students are mostly evaluated at the comprehension stage. It was determined that AI-supported tools used in the field of measurement and evaluation do not target students at the analysis stage of Bloom's Taxonomy. Significant findings were obtained regarding how these tools can be used more effectively in educational processes. With the development of educational technologies, the use of AI-supported tools will become more widespread and applicable in different fields. In this context, it was concluded that future studies should aim to increase the effectiveness and efficiency of AI-supported tools. Educators need to have more knowledge and skills in using these tools more effectively. Therefore, it is essential to develop training programs for teachers.
Benzer Tezler
- 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
- Yükseköğretimde ölçme ve değerlendirmede grafik tablet kullanımı
The use of graphic tablets in assessment and evaluation in higher education
İHSAN CANDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT ÖZTEKİN
- Software defect prediction with a personalization focus and challenges during deployment
Kişiselleştirme odaklı yazılım hata tahmini ve entegrasyon zorlukları
BEYZA EKEN
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN
- Detection of cancerous brain cells with machine learning
Makine öğrenimi ile kanserli beyin hücrelerinin tespiti
UYGAR CANKAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TANER DANIŞMAN
- Parametrik olmayan bilişsel tanılama, yapay sinir ağı ve DINO Modelinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması
Comparison of classification performances of non-parametric cognitive diagnosis, artificial neural network and DINO Model
EMİNE YAVUZ
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAVUZ ATAR