Okul öncesi dönemi çocuk resimlerinin çözümlenmesinde yapay zekâ araçlarının rolü
The role of artificial intelligence tools in decoding preschool children's drawing
Yazar: HANDE DERİNOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. KERİM LAÇİNBAY
Gazi Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Görsel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı / Resim-İş Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu araştırmanın amacı; okul öncesi dönem çocuklarının resimlerinin çözümlenmesinde yapay zekâ araçlarının rolü araştırılarak, bu araçların çocuk resimlerinin çözümlenmesinde etkili olup olmadığının belirlenmesidir. Araştırmanın çalışma grubunu Tokat ilinde Millî Eğitim Bakanlığı'na bağlı Melik Ahmet Gazi İlkokulu kapsamında yer alan anasınıfında öğrenimlerine devam etmekte olan 60-66 ay arası yaş grubunda bulunan 4 okul öncesi öğrencisinden oluşmaktadır. Araştırma, çoklu durum çalışması adı verilen nitel araştırma yöntemine dayalı olup veri toplama aracı olarak doküman ve yarı yapılandırılmış görüşme formu kullanılmıştır. Çalışma grubu basit tesadüfi örnekleme yöntemiyle belirlenmiş olup bireyler tesadüfi olarak seçilmiştir. Araştırmanın veri toplama süreci, 60-66 aylık dört çocuğun insan, aile, ağaç ve ev çizim testlerinden elde edilen görseller üzerine odaklanılmıştır. Her bir çocuk, her bir test için dört kez resim çizmiş, böylece her çocuk için her bir kategoriden dört adet resim elde edilmiştir. Bu çizimler, çocukların duygusal ifadeleri, yaratıcılık seviyeleri ve bilişsel becerilerini yansıtacak şekilde araştırmacı ve yapay zekâ aracı tarafından analiz edilmiştir. Araştırmanın veri analizi nitel araştırma yöntemlerinden içerik analizi ile yapılmıştır. Bu süreçte, MaxQDA analiz programı kullanılarak veriler detaylı bir şekilde incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Araştırma sonucunda; her iki yöntemin de çeşitli güçlü ve zayıf yönlere sahip olduğunu göstermektedir. Özellikle, araştırmacı çözümlemelerinde detaylı ve bağlam temelli değerlendirmelerin baskın olduğu, yapay zekâ çözümlemelerinde ise hız ve nesnellik gibi avantajların ön plana çıktığı belirlenmiştir. Araştırmacı çözümlemelerinde, resimlerin ilk izlenimi, gelişim düzeyine uygunluk ve resmin konumlandırılması gibi unsurlar detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Bu bulgular, araştırmacıların görsel materyalleri daha derinlemesine ve bağlam içinde değerlendirebildiklerini göstermektedir. Bununla birlikte, yapay zekâ sistemleri, analiz süreçlerinde daha hızlı ve sistematik bir yaklaşım sergilemiş, özellikle belirli desenlerin ve yapıların tanımlanmasında etkin bir rol oynamıştır. Ağaç dal analizi, el kol analizi ve baş analizi gibi belirli kategorilerde yapılan çözümlemelerde, her iki yöntemin de önemli katkılar sağladığı görülmüştür. Ancak, yapay zekâ sistemlerinin özellikle nesnel verilerin hızlı ve doğru bir şekilde işlenmesinde üstün olduğu, araştırmacıların ise bağlamsal ve niteliksel verilerde daha başarılı olduğu sonucuna varılmıştır. Araştırmadan elde edilen bulgulara dayanarak, bu alandaki programların etkinliğini artırabilecek, literatüre katkı sağlayabilecek ve yenilikçi anlatım yöntemleri sunabilecek çeşitli öneriler sunulmuştur.

Abstract:
The aim of this study is to investigate the role of artificial intelligence tools in analyzing preschool children's drawings and to determine whether these tools are effective in analyzing children's drawings. The study group of the research consists of 4 preschool students in the age group of 60-66 months who continue their education in the kindergarten within the scope of Melik Ahmet Gazi Primary School affiliated to the Ministry of National Education in Tokat. The research is based on a qualitative research method called multiple case study and a document and semi-structured interview form were used as data collection tools. The study group was determined by simple random sampling method and individuals were randomly selected. The data collection process of the study focused on the visuals obtained from the people, family, tree and house drawing tests of four children aged 60-66 months. Each child drew four times for each test, thus four drawings from each category were obtained for each child. These drawings were analyzed by the researcher and the artificial intelligence tool to reflect children's emotional expressions, creativity levels and cognitive skills. The data analysis of the study was conducted by content analysis, one of the qualitative research methods. In this process, the data were examined and compared in detail using the MaxQDA analysis program. The results of the research show that both methods have various strengths and weaknesses. In particular, it was determined that detailed and context-based evaluations were predominant in researcher analyses, while advantages such as speed and objectivity came to the fore in artificial intelligence analyses. In the researcher analyses, elements such as the first impression of the pictures, suitability for the developmental level and positioning of the picture were discussed in detail. These findings show that researchers were able to evaluate visual materials more in-depth and in context. In addition, artificial intelligence systems exhibited a faster and more systematic approach in the analysis processes and played an active role in the identification of specific patterns and structures. In the analysis of certain
categories such as tree branch analysis, hand arm analysis and head analysis, both methods made significant contributions. However, it was concluded that artificial intelligence systems are especially superior in processing objective data quickly and accurately, while researchers are more successful with contextual and qualitative data. Based on the findings of the study, various suggestions are presented that can increase the effectiveness of the programs in this field, contribute to the literature and provide innovative expression methods.