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, Bilgisayar destekli tasarım, Deney tasarımı, Ders tasarımı, Hesaplamalı tasarım, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Artificial intelligence, basic design education, architectural pedagogy, Computer aided design, Experimental design, Lesson design, Computational design, Human-artificial intelligence interaction
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Assure öğretim tasarim modeli ile gerçekleştirilen yapayzekâ destekli uygulamalarin öğrencilerin yazılı istembecerilerine etkisi: Karma bir çalışma
The impact of AI-supported applications implemented through the assure instructional design model on students' prompt writing skills: A mixed-methods study
NURCAN İNAN
Doktora
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEYFİ KENAN
PROF. DR. SİBEL CENGİZHAN
- Yapay zekâ destekli metinden-görüntü dönüştürme araçlarının mimari tasarım eğitimindeki öğrenci performansı ve yaratıcılığı üzerindeki etkileri
The effects of ai-enhanced text-to-image conversion tools on student performance and creativity in architectural design education
EGECAN ALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
MimarlıkFırat ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MENŞURE KÜBRA MÜEZZİNOĞLU
- Yapay zekâ kullanımının öğretmen adaylarının illüstrasyon tasarım becerilerine etkisi
The effect of using artificial intelligence on the illustration design skills of teacher candidates
MEVLÜT DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimPamukkale ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ BOZOK
- Görsel iletişim tasarımı eğitiminde yapay zekâ uygulamaları kullanımına ilişkin öğrenci deneyimleri ve görüşlerinin değerlendirilmesi
Evaluation of student experiences and views regarding the use of artificial intelligence applications in visual communication design education
NUMAN KOCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İletişim BilimleriAnadolu ÜniversitesiGörsel İletişim Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT TURGAY ÜNALAN
- Mimari çizim ölçütlerinin yapay zekayla kontrolü
Control of architectural drawing criteria with artificial intelligence
SESERVAN BARIN EKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MimarlıkDüzce ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURAY BENLİ YILDIZ