Fen bilimleri öğretiminde yapay zeka tabanlı çözüm stratejileri: LGS sorularının ChatGPT ile analizi
Artificial intelligence based solution strategies in science teaching: analysis of LGS questions with ChatGPT
Yazar: BUĞRA TAŞKIRAN
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA ERGUN
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Fen Bilgisi Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu araştırmanın amacı, günümüzde hızla yaygınlaşan yapay zekâ (YZ) uygulamalarından biri olan ChatGPT-4'ün Liselere Geçiş Sınavı (LGS) Fen Bilimleri sorularının çözüm başarısını ve bu soruların cevaplarını nasıl açıkladığını incelemektir. Bu doğrultuda, ChatGPT-4'ün dil işleme yetenekleri, görüntü işleme başarısı, fen bilimleri konularındaki bilgi düzeyi, öğrenci seviyesine uygunluğu ve problem çözme stratejileri detaylı olarak analiz edilmiştir. Bu kapsamda, modelin soru metinlerini ve görselleri nasıl işlediği, sorulara nasıl mantıklı çözümler ürettiği ve verilen cevapların doğruluğunu ölçmek temel amaçlardır. Ayrıca araştırma, YZ modelinin eğitim alanında potansiyel uygulamalarını ve sınırlılıklarını ortaya koymayı hedeflemektedir. Bu çalışmada nitel araştırma yöntemlerinden biri olan durum çalışması kullanılmıştır. Elde edilen veriler içerik analizi yöntemiyle incelenmiş, temalar ve kodlar belirlenmiştir. Çalışmada LGS sınavının uygulanmaya başlandığı yıl olan 2018'den son LGS'nın yapıldığı 2023 yıllına kadar Fen Bilimleri testinde yer alan toplam 120 soru ChatGPT-4'e sorulmuştur. Sorular YZ uygulamasına metin tabanlıysa aynen iletilmiş, görsel içerik içeren sorularda ise görsel olan kısmı YZ uygulamasına eksiksiz olarak iletilmiş bununla birlikte soruya uygun bir istemde bulunarak sorunun çözümü incelenmiştir. Çözümlerde sorunun doğru-yanlış, çözüm yollarının doğruluğu ve seviye uygunluğu gibi durumlar incelenmiştir. Elde edilen bulgular doğrultusunda YZ'nin metin tabanlı sorularda oldukça başarılı sonuçlar elde etiği görülmüştür. Görsel içerikli sorularsa ise başarı oranı yüksek olmasına rağmen metin tabanlı sorulardaki kadar yüksek başarı oranı gösterememiştir. Bazı sorularda ise öğrenci seviyesine uymayan bilgiler verdiği anlaşılmıştır. Bu bulgular incelendiğinde YZ'nin soru çözme yeteneklerinin başarılı olduğu, kişiselleştirilmiş eğitime yarar sağlayacağı ve eğitimde önemli bir yere sahip olabileceği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
This study aims to examine the performance of ChatGPT-4, one of the artificial intelligence (AI) applications that are rapidly becoming widespread today, in solving the High School Transition System (LGS) Science questions and how it explains the answers to these questions. Accordingly, ChatGPT-4's language processing capabilities, image processing success, knowledge level in science subjects, appropriateness to student level, and problem-solving strategies were analyzed in detail. In this scope, the main objectives are to measure how the model processes question texts and images, how it produces logical solutions to questions, and the accuracy of the answers given. It also aims to reveal the potential applications and limitations of the AI model in education. In this study, a case study, which is one of the qualitative research methods, was used. The data obtained were analyzed using the content analysis method, and themes and codes were determined. In the study, 120 questions in the Science test were asked to ChatGPT-4 from 2018, the year the LGS exam was implemented, until 2023, when the last LGS exam was held. If the questions were text-based, the questions were transmitted to the AI application precisely as they were, and if the questions contained visual content, the visual part was transmitted to the AI application in total, and the solution of the question was examined by making a request appropriate to the question. Situations such as true-false, correctness of the solutions, and level of appropriateness were examined in the solutions. According to the findings, AI achieved very successful results in text-based questions. Although the success rate was high in questions with visual content, it could be lower than in text-based questions. In some questions, it was found that AI provided information that was unsuitable for the student's level. When these findings are examined, it is concluded that AI's question-solving abilities are successful, that it will benefit personalized education, and that it may have an essential place in education.