Fen bilgisi öğretmen adaylarının enerji konusuna ilişkin temellendirilmiş zihinsel modellerinin tespiti ve derin sinir ağları ile sınıflandırılması
The determination of pre-service science teachers' grounded mental models on energy and classification with deep neural networks
Yazar: ÖMER VOLKAN YAZ
Danışman: PROF. DR. MEHMET ALTAN KURNAZ
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Fen Bilgisi Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Fen bilgisi eğitimi = Science education

Özet:
Bu araştırmada, enerji çeşitleri, enerjinin dönüşümü ve enerjinin korunumu ile ilgili olarak hazırlanan öğrenim durumları testinin öğretmen adaylarının "Temellendirilmiş Zihinsel Model" (TZM) gelişimine olan etkisinin belirlenmesi ve yapay zekâ alt birimi olan derin sinir ağları ile sınıflandırma başarısının test edilmesi amaçlanmıştır. Nicel yaklaşımın kullanıldığı araştırmada, çalışma grubunu Türkiye üniversitelerinde fen bilgisi lisans programı öğretmenliğinde öğrenim gören 354 öğretmen adayı oluşturmaktadır. Model tespiti amacıyla "Enerji Konusu Öğrenme Durumları Testi" (EKÖDT) geliştirilmiş ve elde edilen veriler içerik analizi ile çözümlenmiştir. EKÖDT'nin uygulaması sonrasında elde edilen veriler model analiz elemanları olan skor (S), yoğunlaşma faktörü (C) ve yoğunluk sapması (r) ile algoritmalar ve matrislerden faydalanılarak analiz edilmiştir. TZM'lerin yapay zekâ ile belirlenmesine yönelik olarak yapay zekânın alt birimi olan derin sinir ağlarını (DSA) kullanarak en az hata ile sınıflandırma yapılmıştır. Bu kapsamda derin sinir ağlarının eğitimi için farklı parametrelerden oluşan DSA modelleri tasarlanmıştır. Modeller, gizli katman sayıları, gizli katmanlarda bulunan nöron sayıları, aktivasyon fonksiyonu, optimizasyon algoritması, kayıp fonksiyonu ve epok değerleri dikkate alınarak en uygun algoritma ile analizler gerçekleşmiştir. Araştırma sonucunda hem enerji çeşitleri hem enerjinin dönüşümü hem de enerjinin korunumu soru gruplarında öğretmen adaylarının TZM'lerinin çoğunlukla "Tutarsız Karma Model" (TZKM) lehinde olduğu tespit edilmiştir. Derin sinir ağı algoritmaları ile yapılan analiz sonuçlarına göre %95 oranında sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Eğitimciler, tasarlanan DSA modellerini TZM tespitinde doğrulayıcı bir araç olarak kullanabilirler. Elde edilen sonuçlar ışığında TZM belirlenmesi bağlamında analizlerin kullanımını yaygınlaştırmak amacıyla algoritmaların bir paket yazılım veya web ortamında çevrimiçi olarak kullanılabilir hale getirilmesi önerilmiştir. TZM tespitleri bakımından EKÖDT'nin diğer disiplinlere uyarlanarak kullanılması ve öğrenme ortamlarının öğrenci TZM'leri doğrultusunda tasarlanması önerisinde bulunulmuştur.

Abstract:
In this study, it was aimed to determine the effect of the learning situations test prepared about energy types, transformation of energy and conservation of energy on the development of "Grounded Mental Model" (GMM) of pre-service teachers and to test the classification success with deep neural networks, which is an artificial intelligence subunit. In this quantitative study, the study group consisted of 354 pre-service teachers studying in science undergraduate program in Turkish universities. In order to determine the model, "Energy Subject Learning Situations Test" (ESLST) was developed and the data obtained were analyzed by content analysis. The data obtained after the application of ESLST were analyzed by using algorithms and matrices with the model analysis elements of score (S), concentration factor (C) and density deviation (r). In order to identify the TCMs with artificial intelligence, deep neural networks (DNN), which is a sub-unit of artificial intelligence, were used for classification with minimum error. In this context, DSA models consisting of different parameters were designed for training deep neural networks. The models were analyzed with the most appropriate algorithm considering the number of hidden layers, the number of neurons in the hidden layers, activation function, optimization algorithm, loss function and epoch values. As a result of the research, it was determined that the pre-service teachers' GMMs were mostly in favor of the "Inconsistent Mixed Model" (IMM) in both energy types, transformation of energy and conservation of energy question groups. According to the results of the analysis with deep neural network algorithms, 95% classification accuracy was obtained. Educators can use the designed DSA models as a validation tool for the detection of the GMM. In the light of the results obtained, it is suggested that the algorithms should be made available online in a package software or web environment in order to expand the use of analyses in the context of GMM detection. It was suggested that the ESLST should be adapted and used in other disciplines and learning environments should be designed in line with student's GMMs in terms of GMM determinations.