Temel tasarım eğitiminde yapay zekâ destekli bir değerlendirme asistanı önerisi: Luna
A proposal for an ai-assisted evaluation assistant in basic design education: Luna
- Tez No: 938305
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TOGAN TONG
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, temel tasarım eğitimi, mimari tasarım pedagojisi, Artificial intelligence, basic design education, architectural pedagogy
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Ortamında Mimarlık Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Yapay zekânın (YZ) günümüzde mimarlık eğitimine entegrasyonu, YZ'nın tasarım problemlerine hızlı, yenilikçi ve yaratıcı çözümler üretebilme potansiyelinin büyüklüğü sebebiyle önemli bir araştırma konusudur. Literatürdeki çalışmaların yaratıcılık üzerine yoğunlaştığı görülürken, bu araçların öğrenciye ve yürütücüye geri bildirim yaparak gelişmelerine imkân sağlayan beceriler hakkındaki araştırmalarda literatürde bir boşluk olduğu tespit edilmiştir. Yürütülen tez çalışması, öğrenci tasarımlarını görsel girdiler aracılığıyla analiz ederek öğrenci ve eğitmene destek sunan bir yapay zekâ destekli değerlendirme aracı olan“LUNA”platformunun geliştirilmesi ve etkinliğinin ölçülmesini amaçlamaktadır. Araştırma kapsamında, sistematik konu başlıkları altında yaratıcı bireysel çıktılar üreten Temel Tasarım Dersi (TTD) uygulamalarının değerlendirilmesine karar verilmiştir. Bu amaç doğrultusunda, üç farklı veri seti kullanılarak platformun mevcut eğitmen değerlendirmeleriyle örtüşme düzeyi analiz edilmiştir. Bu veri setleri, LUNA platformu aracılığıyla analiz edilerek YZ destekli değerlendirme sistemlerinin güvenilirliği, teknik doğruluğu ve eğitmen yorumlarıyla tutarlılığı detaylıca incelenmiştir. Değerlendirme kriterleri, literatürde öne çıkan nokta, çizgi, doku, hacim, renk ve ışık/gölge analiz başlıkları altında belirlenmiş olup, ayrıca kompozisyon kontrolü, tekrar ve düzen, temel becerilerin uygulanması ve gelişim önerileri gibi niteliksel boyutları da içermektedir. Araştırma kapsamında geliştirilen LUNA platformu, öğrencilerin tasarımlarını analiz ederek teknik parametreleri sayısal olarak değerlendirmiş ve ardından doğal dil işleme teknikleri kullanarak kişiselleştirilmiş metinsel geri bildirimler üretmiştir. Bu süreçte OpenCV tabanlı görüntü işleme algoritmaları ve Gemini Pro Vision gibi büyük dil modellerinden yararlanılmıştır. Böylece, sistem öğrencilerin tasarımlarındaki çizgi yoğunluğu, renk dengesi, doku tekrarları ve hacimsel etki gibi görsel unsurları detaylı biçimde analiz ederek eğitmenin yüklediği kaynaklarla tutarlı metin tabanlı geri bildirim sağlamıştır. Çalışma, yapay zekâ teknolojilerinin tasarım eğitimindeki potansiyelinin keşfedilmesi açısından umut verici bulgular sunmakta ve ileri araştırmalar için önemli bir zemin oluşturmaktadır. Özellikle yaratıcı süreçlerin ve öznel değerlendirme kriterlerinin yapay zekâ algoritmalarıyla nasıl daha etkili analiz edilebileceğine yönelik yöntemlerin geliştirilmesi önerilmektedir. Ancak araştırmanın sonuçlarının yüksek oranda yürütücü kanaati ile uyumlu olması, daha kapsamlı bir arayüz çalışmasına dönüşmeyi hedefleyen bu araştırmanın devamı için umut verici bulgular ortaya koymaktadır. YZ teknolojilerinin tasarım eğitimine entegrasyonu bağlamında bu çalışmanın, başka çalışmalara da zemin oluşturabilecek sonuçlara sahip olduğu düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
The growing presence of artificial intelligence (AI) in architectural education has drawn increasing attention, particularly due to its capacity to provide fast, original, and adaptive solutions to complex design problems. Although much of the existing literature emphasizes AI's potential to support creative thinking, relatively little attention has been given to its role in offering constructive feedback to students and instructors—an area that remains noticeably underexplored. This thesis centers around the development and assessment of an AI-based evaluation tool called LUNA, designed to interpret student design work based on visual inputs and deliver tailored support within educational settings. The research focuses on student projects produced in the context of Basic Design Studio (BDS), a course known for encouraging open-ended, creative outputs through structured thematic assignments. To assess the system's performance, three distinct datasets were analyzed, each providing a basis for comparing the platform's outputs with those of experienced human evaluators. The selected datasets were examined through the LUNA platform in order to assess how closely its evaluations align with traditional instructor assessments, both in terms of reliability and consistency. Assessment criteria were drawn from widely accepted design fundamentals, including point, line, texture, volume, color, and light/shadow. Additionally, aspects such as compositional clarity, use of repetition and order, mastery of basic techniques, and areas for improvement were also taken into account. LUNA processes student submissions by first extracting measurable technical data using computer vision methods (OpenCV), then translating those metrics into personalized written feedback through natural language processing (NLP) techniques. The system incorporates advanced language models, such as Gemini Pro Vision, allowing it to generate descriptive evaluations that are both content-specific and aligned with references provided by instructors. While creativity and subjective interpretation remain challenging for AI to assess, the findings indicate a strong degree of agreement between LUNA's feedback and instructor judgments. This suggests a promising future for AI-assisted evaluation tools in design education. Beyond confirming LUNA's effectiveness, this study contributes to the ongoing discourse around how AI technologies might enhance pedagogical practices and support more dynamic learning environments in architectural education.
Benzer Tezler
- Game-based learning in architecture education: Consolidating visual design principles in freshmen
Mimarlık eğitiminde oyun-tabanlı öğrenme: Mimarlık 1. sınıf öğrencilerinde görsel tasarım ilkelerinin pekiştirilmesi
MERT KARAKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI KANAN
- Mimari çizim ölçütlerinin yapay zekayla kontrolü
Control of architectural drawing criteria with artificial intelligence
SESERVAN BARIN EKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURAY BENLİ YILDIZ
- Taxonomy and visualization of digital architecture knowledge: Proposal for a scientific online encyclopedia
Dijital mimarlık bilgisinin taksonomisi ve görselleştirilmesi: Bilimsel bir çevrim içi ansiklopedi önerisi
ESRANUR KARACİF
- 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
- Designing, implementing and evaluating a training course on generative ai-assisted materials development for English teachers in Türkiye
Türkiye'deki İngilizce öğretmenlerine yönelik üretken yapay zeka destekli içerik geliştirme eğitiminin tasarımı, uygulanması ve değerlendirilmesi
PINAR POLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM ÖZMUTLU