Matematik eğitiminde bireye özgü öğretim yönteminin yapay sinir ağları ile belirlenmesi
Determination of individual teaching method in mathematics education with artificial neural network
Yazar: RABİYA GÜMÜŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHADIR YILDIZ
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Matematik Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu tez çalışması, yapay sinir ağları aracılığıyla her öğrenci için en uygun öğrenme yöntemini tespit ederek eğitim-öğretimin kalitesini ve verimliliğini artırmayı amaçlamaktadır. Aynı zamanda, bu yöntem, öğretim yaklaşımlarının farklı zeka türlerine göre uyarlanmasını da sağlayacaktır. Çalışma ortaokul 5. 6. ve 7. sınıf düzeyindeki öğrencilerle yürütülmüştür. Veri toplama sürecinin ilk aşamasında öğrenciler, demografik değişkenlerden oluşan öğrenci tanıma formu ve 27 maddeden oluşan çoklu zeka ölçeğini doldurmuştur. Daha sonra öğrencilerin ön bilgilerini ve matematik seviyelerini tespit etmek için, araştırmacılar tarafından belirlenen bir matematik ön testi (düzey belirleme testi) uygulanmıştır. Öğretmenler, araştırmacının hazırladığı farklı öğretim yöntemi ders planlarından birini kullanarak belirlenen matematik kazanımının öğretimini tamamlamıştır. Öğretimin tamamlanmasının ardından, kullanılan öğretim yönteminin öğrenme üzerindeki etkisini ölçmek için bir matematik son testi (matematik testi) uygulanmıştır. Formlardan ve testlerden elde edilen veriler Excel dosyasına aktarılarak, yapay sinir ağının eğitilmesi ve test edilmesi için bir araya getirilmiştir. Verilere uygun yapay sinir ağ yapısı kurulmuştur. Python ile ağın katmanları, aktivasyon fonksiyonu gibi algoritmalar tanımlanarak model oluşturulmuştur. Hazırlanan veri kümeleri yapay sinir ağının eğitim, test ve doğrulama aşamalarında kullanılarak model tamamlanmıştır. Kurulan modelin, modelin daha önce hiç karşılaşmadığı yeni veriler için yeterli oranda doğru tahminler yaptığı görülmüştür. Araştırmanın sonunda öğrencilerin bireysel farklılıklarına göre uygun olan öğretim yöntemleri yapay sinir ağıyla belirlenmiştir. Ağ, sisteme giriş yapılan yeni bir veri için en uygun öğretim yöntemini sonuç olarak vermektedir. Böylece zamanında geri bildirim ve yapı iskelesi desteği sunarak öğrencilerin kendi hızlarında ilerlemelerini sağlarken eğitimcilere öğretim kararlarını vermeleri için gerçek zamanlı içgörüler sağlanmaktadır.

Abstract:
This thesis aims to improve the quality and efficiency of education by identifying the most appropriate learning method for each student through artificial neural networks. In addition, this method will also allow teaching approaches to be adapted to different intelligence types. The study was conducted on students in grades 5, 6, and 7 of middle school. In the first stage of the data collection process, students completed a student profile form consisting of demographic variables and a 27-item multiple intelligence scale. Then, a mathematics pre-test (level determination test) determined by the researchers was applied to determine the students' prior knowledge and mathematics level. Teachers completed the teaching of the determined mathematics gain using one of the different teaching method lesson plans prepared by the researcher. After the completion of the instruction, a mathematics post-test (mathematics test) was applied to measure the effect of the used teaching method on learning. The data obtained from the forms and tests were transferred to an Excel file and brought together for the training and testing of the artificial neural network. An artificial neural network structure suitable for the data was established. The model was created by defining the layers, activation function, and other algorithms of the network using Python. The prepared data sets were used in the training, testing and validation stages of the artificial neural network to complete the model. It was observed that the established model made sufficiently accurate predictions for new data that the model had never encountered before. At the end of the research, it was aimed to determine the appropriate teaching methods according to the individual differences of the students with artificial neural networks. The network outputs the most appropriate teaching method for a new data entered into the system as a result. Thus, real-time insights are provided to educators to make teaching decisions, while allowing students to progress at their own pace by providing timely feedback and scaffolding support.