Fen eğitiminde yapay zekâ: Nesne tanıma algoritması kullanılarak insan vücudu organlarını tanıyan bir veri seti oluşturulması ve uygulanması
Artificial intelligence in science education: Designing and implementing a data set for recognizing human body organs using an object recognition algorithm
Yazar: GÜLSÜM MEÇO
Danışman: PROF. DR. ASLI GÖRGÜLÜ ARI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Fen Bilgisi Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu çalışmada YOLOv8 derin öğrenme modeli kullanılarak "Roboflow" platformu üzerinden geliştirilen insan vücudu organlarını tanıma veri seti üzerine kurulu bir sistem tasarlanmıştır. Bu sistem internet ve kamera bağlantısına sahip mobil cihazlar aracılığıyla çalışmakta ve öğrencilere organları gerçek zamanlı olarak tanıma ve hakkında bilgi sağlama imkânı sunmaktadır. Çalışma bir devlet okulunun 5. sınıfında öğrenim öğren 45 öğrenci ile yürütülmüştür. Tasarım tabanlı karma araştırma yönteminin kullanıldığı bu çalışmanın nicel boyutunda; geliştirilen sistemin, öğrencilerin akademik başarılarına, fen motivasyonlarına, yapay zekâ okur yazarlıklarına olan etkisi incelenmiştir. Akademik başarıyı ölçmek için "vücudumuzdaki sistemler" ünitesine yönelik akademik başarı testi geçerlik ve güvenirlik çalışması yapılmıştır. Çalışmanın nitel boyutunda ise çalışmanın öncesinde ve sonrasında deney grubu ile yarı yapılandırılmış görüşmeler yapılmıştır. Çalışma sonucunda geliştirilen sistemin uygulanması ile öğrencilerin akademik başarıları arasında anlamlı bir farklılık tespit edilmiştir. Ayrıca fen motivasyonlarının "iç motivasyon" ve "öz yeterlilik" boyutlarında deney grubu lehine anlamlı farklılığa ulaşılmıştır.  Deney grubuna uygulanan yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin "kullanım" boyutunda anlamlı bir farklılığa ulaşılmıştır. Hazırlanan veri setinin gelecek araştırmalar için bir temel oluşturduğu ve farklı disiplinler ve konular için uyarlanabileceği düşünülmektedir.

Abstract:
This study designed a mobile system based on a human body organ recognition dataset developed through the "Roboflow" platform using the YOLOv8 deep learning model. This system operates via mobile devices with internet and camera connectivity, providing students with real-time recognition and information about organs. The study was conducted with 45 fifth-grade students at a public school. Using a design-based mixed-methods approach, the quantitative aspect of this study examined the effects of the developed organ recognition system on students' academic achievement, science motivation, and artificial intelligence literacy. An academic achievement test on the "systems in our body" unit was validated and reliability tested. In the qualitative aspect, semi-structured interviews were conducted with the experimental group before and after the study. The results showed a significant difference in the academic achievement of students following the implementation of the developed system. Additionally, significant differences were found in the "intrinsic motivation" and "self-efficacy" dimensions of science motivation in favor of the experimental group. A significant difference was also observed in the "usage" dimension of the artificial intelligence literacy scale administered to the experimental group. It is thought that the prepared data set forms a basis for future research and can be adapted for different disciplines and subjects.