STEM alanındaki öğretmen adayları için geliştirilen makine öğrenmesi öğretiminin planlanması, uygulanması ve değerlendirilmesi
Planning, implementing and evaluation of machine learning teaching for preservice teachers in STEM field
Yazar: ESMA NUR ÖZEN
Danışman: DOÇ. DR. YAVUZ SAMUR ; DR. ELİF POLAT HOPCAN
Bahçeşehir Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Aday öğretmenler = Candidate teachers ; FeTeMM = STEM ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Ölçekler = Scales

Özet:
Günümüzde öğrencilere makine öğrenmesini öğretmek, eğitimde sınıflandırma ve tahminde bulunmak için makine öğrenmesi platformları kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı STEM alanındaki öğretmen adayları için bilgisayar bilimi alanında geleceğin iş gücünü oluşturmalarına katkıda bulunmak adına geliştirilen makine öğrenmesi öğretiminin planlanması, uygulanması ve değerlendirilmesidir. Araştırmada karma yöntem desenlerinden olan açıklayıcı desen kullanılmıştır. Tek gruplu ön test – son test zayıf yarı deneysel desen kullanıldıktan sonra nitel verilerle birlikte yorumlanmıştır. Çalışma grubu, 2020-2021 eğitim-öğretim yılında İstanbul'daki bir devlet üniversitesinde eğitim fakültesinde bilgisayar ve öğretim teknolojileri öğretmenliği, fen bilimleri öğretmenliği ve matematik öğretmenliği bölümlerinde öğrenim görmekte olan 74 öğretmen adayından oluşmaktadır.  Bu kapsamda 8 haftalık makine öğrenmesi eğitimi çevrimiçi platform üzerinden gerçekleştirilmiştir. Veri toplamak için "Ön Test – Son test Başarı Testi", "Çevrimiçi Derslere Katılım Ölçeği", "Odak Grup Görüşmesi Formu", "Moodle Aktivite Verileri", "Demografik Veriler Formu" ve "Derse Katılım Formu" kullanılmıştır. Elde edilen bulgulara bakıldığında STEM alanındaki öğretmen adaylarına verilen makine öğrenmesi eğitiminin etkililiği belirlemek için yapılan t-testi sonucunda ön test – son test başarı testi ortalamaları arasında son test lehine anlamlı  (t=11,58 ve p<0,05) bir farklılık olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Eğitime katılım incelendiğinde 8 haftalık makine öğrenmesi eğitimine katılımın yüksek olduğu belirlenmiştir. Eğitimde yer alan konuların kapsamlı olması nedeniyle eğitim süresinin arttırılabileceği ancak yapılan eğitimin de konuyu öğrenmek için yeterli olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu araştırma ile birlikte hem literatüre hem de eğitim fakültesindeki STEM alanlarındaki bölümlerde öğrenim görmekte olan öğretmen adaylarının gelişimine katkı sağlandığı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenmesi Eğitimi, STEM, Yapay Zeka, Öğretmen Adayı

Abstract:
Today, machine learning platforms are used to teach students machine learning, to classify and predict in education. The purpose of this study is to plan, implement and evaluate the machine learning teaching for preservice teachers in stem field in order to contribute to the creation of the future workforce in the field of computer science. The explanatory design, which is one of the mixed method designs, was used in the research. After using a single-group pretest-posttest weak quasi-experimental design, it was interpreted together with the qualitative data. The participants of the study were 74 pre-service teachers who are studying in the departments of computer and instructional technologies education, science education and mathematics education at a state university in Istanbul in the 2020-2021 academic year. In this context, 8-week machine learning teaching was carried out on the online platform. "Pretest - Posttest Achievement Test", "Online Learning Engagement Scale", "Focus Group Interview Form", "Moodle Activity Data", "Demographic Form" and "Attendance Forms" were used to collect data. The t-test was conducted to determine the effectiveness of the machine learning teaching for pre-service teachers in the STEM field. Findings of the study showed that there is a significant difference (t=11,58 and p<0,05) between the pre-test and post-test achievement test in favor of the post-test.  Moreover, participation to machine learning teaching was high. Although the teaching given to preservice teachers is sufficient to learn the topics, the duration of the teaching can be increased due to the comprehensiveness of the topics covered in the teaching. This study can both contributed to the development of preservice teachers in STEM field and the literature.

Keywords: Machine Learning Instruction, STEM, Artificial Intelligence, Preservice Teachers