Beden eğitimi öğretmenlerinin spor karakterinin ve çoklu zeka alanlarının yapay zeka kullanılarak incelenmesi
Examination of physical education teachers' sports character and multiple intelligences using artificial intelligence
Yazar: AHMET DÜZGÜNCE
Danışman: PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÖZTÜRK
Atatürk Üniversitesi / Kış Sporları ve Spor Bilimleri Enstitüsü / Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Spor = Sports
Dizin: Beden Eğitimi dergisi = Journal of Physical Education ; Beden eğitimi = Physical education ; Beden eğitimi = Physical education and training

Özet:
Amaç: Bu araştırmada amaç; beden eğitimi öğretmenlerinin spor karakterinin ve çoklu zekâ alanlarının yapay zekâ kullanılarak incelemektir.
Yöntem: Bu çalışmaya Sivas ilinde beden eğitimi öğretmenliği yapan 262 kişi katılmıştır. Araştırma nicel araştırma yaklaşımı içerisinde yer alan betimsel tarama metoduna göre desenlenmiştir. Çalışmada veri toplama aracı olarak Kişisel Bilgi Formu, Spor Karakter Ölçeği ve Çoklu Zekâ Ölçeği kullanılmıştır. Verilerin istatistik analizi için SPSS istatistik programı ve spor karakterleri ile çoklu zekâ alanlarının ayrı ayrı tespiti için yapay zekâ algoritmaları kullanılmıştır.
Bulgular: Toplanan veriler üzerinde yapılan istatistiksel analizler neticesinde spor karakter ölçeğinde sporculuk seviyesinde (p<.05) anlamlı sonuçlar elde edilmiştir. Çoklu zekâ ölçeğinde spor branşı ve sporculuk seviyesinde anlamlı sonuç elde edilmiştir. Yapay zekâ sınıflandırıcıları ile yapılan deneylerde spor karakteri ve çoklu zekâ alanlarının sınıflandırılması amacıyla Naive Bayes (NB), kNN, Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Karar Ağacı (DT) ve Rastgele Orman (RF) algoritmaları uygulanmıştır. Spor karakteri sınıflandırmasında MLP, antisosyal hariç tüm sınıflarda diğer sınıflandırıcılardan daha yüksek doğruluk oranını (%89) sağlamıştır. Çoklu zekâ alanı sınıflandırmasında tüm algoritmaların performansı, artan sınıf sayısı nedeniyle düşmüş ve en yüksek doğruluk oranı MLP ile (%73) elde edilmiştir.
Sonuç: Verilerin istatistiksel analizi sonucunda beden eğitimi öğretmenlerinin spor karakterlerinin sportmen ve çoklu zekâ alanının bedensel zekâ olduğu sonucuna varılmıştır. Spor karakteri ve çoklu zekâ alanı sınıflandırmasında çok katmanlı algılayıcı ile elde edilen sonuçlar diğer algoritmalar ile elde edilen sonuçlardan daha iyi çıkmış olup bu sınıflandırma problemlerinin çözümünde çok katmanlı algılayıcının kullanılabileceği görülmüştür. Veri miktarının sınıf bazında artırılması ile daha başarılı sonuçların elde edilebileceği değerlendirilmiştir.

Abstract:
Purpose: The purpose of this research is to examine the sports character and multiple intelligence of physical education teachers using artificial intelligence.
Method: 262 people working as physical education teachers in Sivas province participated in this study. The research was designed according to the descriptive review within the quantitative research approach. Personal Information Form, Sports Character Scale and Multiple Intelligence Scale were used as data collection tools in the study. SPSS statistics program was used for statistical analysis of the data, and artificial intelligence algorithms were used for the separate determination of sports characters and multiple intelligence.
Findings: As a result of the statistical analyses performed on the collected data, significant results were obtained at the level of sportsmanship (p<.05) in the sports character scale. Significant results were obtained at the level of sportsmanship and the sports branch in the multiple intelligence scale. In the experiments conducted with artificial intelligence classifiers, Naive Bayes (NB), kNN, Multilayer Perceptron (MLP), Decision Tree (DT) and Random Forest (RF) algorithms were applied in order to classify sports character and multiple intelligence. In sports character classification, MLP provided a higher accuracy rate (89%) than other classifiers. In the classification of multiple intelligence, the performance of all algorithms decreased due to the increasing number of classes and the highest accuracy rate was obtained with MLP (73%).
Result: As a result of the statistical analysis of the data, it was concluded that the sports characters of physical education teachers are sportsmen, and the multiple intelligence is physical intelligence. The results obtained with the multilayer perceptron in the classification of sports character and multiple intelligence were better than the results obtained with other algorithms, and it was seen that the multilayer perceptron could be used in solving these classification problems. It was evaluated that more successful results could be obtained by increasing the amount of data on a class basis.