Fen öğretiminde yapay zekâ ile belirlenen çoklu zekâ alanlarına göre hazırlanmış e-öğrenme ortamlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi
The analysis of e-learning settings, which are prepared on the basis of multiple intelligence domains determined by artificial intelligence in science instruction, as per different variables
Yazar: BURCU ALAN
Danışman: PROF. DR. FİKRİYE KIRBAĞ ZENGİN
Fırat Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Fen Bilgisi Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Elektronik öğrenme = Electronic learning ; Fen bilgisi öğretimi = Science teaching ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Ortaokul öğrencileri = Secondary school students ; Ortaokullar = Secondary schools ; Tutum ölçekleri = Attitude scales ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çoklu zeka = Multiple intelligence ; Ölçekler = Scales ; Öğrenme ortamı = Learning environment

Özet:
Bu çalışmada, fen öğretiminde yapay zekâ ile belirlenen çoklu zekâ alanlarına göre hazırlanmış e-öğrenme ortamlarının, ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarına, fen tutumlarına ve teknoloji tutumlarına etkisinin incelenmesi amaçlanmaktadır. Çalışma, karma yöntem desenlerinden çok aşamalı desen çerçevesinde gerçekleştirilmiştir. Çalışma, toplamda üç etaptan oluşmaktadır. Çalışmanın ilk etabında, ikinci etapta kullanılacak olan veri seti için hazırlık yapılmıştır. Çalışmanın ikinci etabında, makine öğrenmesi modeli oluşturmak için bir web sitesi tasarlanmıştır.  Web sitesinin tasarlanması, geliştirilmesi, uygulaması, değerlendirilmesi ve raporlandırılması amacıyla bu aşamada "tasarım tabanlı araştırma yöntemi" kullanılmıştır. Çalışmanın bu etabı 2021-2022 eğitim öğretim yılı Elâzığ iline bağlı beş farklı okulda öğrenim görmekte olan 246 kız, 281 erkek olmak üzere toplamda 527 kişiden oluşan 5. sınıf öğrencisi ile yürütülmüştür. Çalışmanın üçüncü etabında ise, ikinci etapta oluşturulan model yardımıyla deney grubundaki öğrencilerin baskın zekâ türleri tahmin edilmiş ve belirlenen baskın zekâ türüne uygun eğitim almaları için e-öğrenme ortamı oluşturulmuştur.  Çalışmanın üçüncü etabı 2022-2023 eğitim öğretim yılı Elâzığ iline bağlı bir ortaokulda öğrenim görmekte olan biri deney, üçü kontrol olmak üzere 58 kız, 72'si erkek toplamda 130 öğrenci ile gerçekleştirilmiştir. 
Çalışmanın ikinci etabında kullanılan nicel veriler; Kişisel Bilgi Formu, Öğrenme Alanlarına Yönelik Video Sıralaması ve Çocuklar için Çoklu Zekâ Ölçeği' dir. Nitel veriler ise; odak grup görüşmeleri ve öğretmenler ile yapılan mülakatlar ile toplanmıştır. Çalışmanın üçüncü etabında kullanılan nicel veriler ise; Kişisel Bilgi Formu, Öğrenme Alanlarına Yönelik Video Sıralaması, Akademik Başarı Testi, Fen Bilimleri Dersi Tutum Ölçeği ve Teknoloji Tutum Ölçeği'dir. Nitel veriler ise; deney grubu öğrencileri ile yapılan mülakatlar ve kontrol gruplarında yapılan gözlem ile toplanmıştır. Nicel verilerin analizinde SPSS 23 paket programı kullanılmıştır ve ANCOVA yapılmıştır. Çalışmanın nitel verileri ise içerik analizi ile değerlendirilmiştir.
Çalışmanın birinci etabında hazırlanan videoların geçerlik ve güvenirlikleri uzman görüşleri doğrultusunda sağlanmıştır. Çalışmanın ikinci etabından elde edilen sonuçlara göre, en iyi doğruluk sonucuna ulaşan modelin %97.24 ile Ekstra Ağaçlar (EA) algoritması olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın ANCOVA sonuçlarına göre; deney grubu öğrencilerinin akademik başarı düzeyleri ile kontrol grubu 1 ve kontrol grubu 3 öğrencilerinin akademik başarı düzeyleri arasında anlamlı bir farklılık tespit edilmezken, deney grubu ile kontrol grubu 2 arasında deney grubunun lehine anlamlı bir farklılık tespit edilmiştir. Deney grubu öğrencileri ile tüm kontrol grubu öğrencilerinin fen bilimleri dersine yönelik tutumları arasında anlamlı bir farklılık tespit edilmezken, teknoloji tutumlarında deney grubu ile tüm kontrol grupları arasında anlamlı farklılık olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın nitel verilerinde öğrenciler, yapay zeka tarafından baskın zekâ türlerini öğrenmelerinin eğitim hayatları için oldukça önemli olduğunu, seçim haklarının olması durumunda yapay zeka tabanlı baskın zekâ türlerine uygun eğitim almak istediklerini,  süreç boyunca işlenen üniteyi daha kolay anladıklarını, fen dersine ve teknolojiye karşı ilgi, istek ve meraklarının arttığını, uygulamanın birçok fayda sağladığını ve bu tür uygulamaların sadece fen dersinde bir ünite ile sınırlı kalmamasını ve farklı dersler içinde yapılması gerektiğini sıklıkla dile getirmişlerdir.

Abstract:
This study aims to analyze whether e-learning settings that are prepared on the basis of multiple intelligence domains determined by artificial intelligence in science instruction have any effect on academic achievements, science attitudes, and technology attitudes of middle school students. The study was carried out within the framework of a multi-stage design, one of the mixed method designs. The study consists of three stages in total. In the first stage of the study, the data set to be used in the second stage was prepared. In the second phase of the study, the "design-based research method" was utilized to design, develop, use, and evaluate the website and report about it. This phase of the study was carried out with a total of 527 fifth-grade students (246 female students, 281 male students) enrolled in five different middle schools in Elâzığ province of Turkey in the 2021-2022 academic year. In the third phase of the study, the dominant intelligence types of students in the experimental group were predicted by the model created in the second phase of the study, and e-learning settings were created so that students in the experimental group would receive an education suitable to their predicted dominant intelligence types. The third phase of the study was carried out with the participation of a total of 130 students (58 female students, 72 male students) enrolled in a middle school in Elâzığ province in the 2022-2023 academic year and assigned to one experimental group and three control groups.
The quantitative data used in the second phase of the study were collected with the Personal Information Form, the Video Ranking for Areas of Learning, and the Scale of Multiple Intelligence for Children whilst the qualitative data were collected via focus group interviews as well as interviews with teachers. The quantitative data used in the third phase of the study were collected with the Personal Information Form, the Video Ranking for Areas of Learning, the Academic Achievement Test, the Assessing Attitudes and Preferences in Science Instrument, and the Attitudes Toward Science and Technology Lesson Scale while the qualitative data were collected via interviews with students in the experimental group and observations on students in control groups. In the analysis of quantitative data, the ANCOVA was used with the SPSS 23.0 whilst the content analysis was utilized in the evaluation of qualitative data. 
The validity and reliability of the videos prepared in the first stage of the study were ensured in line with expert opinions. According to the results obtained in the second phase of the study, the model attaining the best accuracy was identified as the Extra Trees algorithm (with an accuracy rate of 97.24%). Next, according to the results of the ANCOVA, the academic achievement levels of the students in the experimental group had no statistically significant difference from those of the students in the control group 1 and the control group 3, on the other hand, students in the experimental group had higher academic achievement levels than students in the control group 2 and this difference between the two groups was statistically significant. Attitudes of students in the experimental group toward science course had no statistically significant difference from those of students in the three control groups whereas technology attitudes of students in the experimental group had statistically significant differences from those of students in the three control groups. Lastly, according to qualitative data of the study, students often stated that learning their dominant intelligence types via artificial intelligence was quite important to their educational lives, they would like to receive an education suitable to their AI-based dominant intelligence types if they had the option to do so, they could more easily understand the course unit instructed during the process, their interest in, enthusiasm for, and curiosity about technology increased, the practice provided them with several benefits, and such practices should not be limited only to a unit in science course but also be used in different courses.