Makine öğrenmesi etkinliklerinin öğrencilerin bilgi işlemsel düşünme becerisini geliştirme potansiyellerinin belirlenmesi
Determining the potentials of machine learning activities to improve students' computational thinking skills
Yazar: VOLKAN SELÇUK
Danışman: PROF. DR. ÜNAL ÇAKIROĞLU
Trabzon Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Algoritmik tasarım = Algorithmic design ; Ayrıştırma = Decomposition ; Bilgi işlemsel düşünme = Computational thinking ; Düşünme becerileri = Thinking skills ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Ortaokul öğrencileri = Secondary school students ; Soyutlama = Abstraction ; Örüntü tanıma = Pattern recognition

Özet:
Bu araştırmanın amacı, makine öğrenmesi etkinliklerinin ortaokul öğrencilerinin bilgi işlemsel düşünme becerileri gelişimlerine etkisini belirlemektir. Açıklayıcı karma desen yöntemi kullanılan araştırmada 20 ortaokul 5. sınıf öğrencisi ile web tabanlı makine öğrenmesi etkinlikleri yürütülmüştür. Makine öğrenmesi etkinlikleri web tabanlı Machine Learning for Kids ortamında ses tabanlı etkinlikler, sayı tabanlı etkinlikler, metin tabanlı etkinlikler ve görsel tabanlı etkinlikler olmak üzere 4 kategoride gerçekleştirilmiştir. Araştırmada veriler yarı yapılandırılmış mülakat formları ve öğrenci çalışmalarının ekran kayıtları ile elde edilmiştir. Mülakat soruları ve ekran kayıtlarından elde edilen veriler araştırmacı tarafından hazırlanan Bilgi İşlemsel Düşünme Becerisinin Gelişimi Değerlendirme Rubriği ile analiz edilmiştir. Sonuç olarak; gerçekleştirilen etkinliklerin soyutlama, ayrıştırma, algoritma tasarımı ve örüntü tanıma alt boyutlarında BİD becerilerini gelişimine genel olarak olumlu katkıları olduğu görülmüştür. Bu çerçevede becerilerin gelişiminde gelişmiş düzeye ulaşan öğrencilerin sayısının en çok algoritma tasarımı boyutunda olduğu, bunu örüntü tanıma ve soyutlama boyutlarındaki öğrenci sayılarının izlediği görülmüştür. Alt problem durumları çok belirgin olmayan bazı etkinliklerde, öğrencilerin yapılacak görevleri alt problem durumlarına ayırmakta zorlanmasının ayrıştırma boyutundaki gelişimi sınırladığı görülmüştür. Bu çalışmanın sonuçları, BİD becerisinin bilişim teknolojilerini kullanarak problem çözme ile geliştirilmesi yaklaşımı yanında, bu becerinin problemlerin bilişim teknolojileri tarafından (makine öğrenmesi etkinlikleri çerçevesinde) çözülmesi yaklaşımı ile de geliştirebileceğine işaret etmektedir. Bu çerçevede çalışmanın BİD becerileri geliştirmede makine öğrenmesi etkinliklerini işe koşacak çalışmalar için kuramsal ve uygulama noktasında katkı sağlaması ümit edilmektedir.

Abstract:
The aim of this study is to determine the effect of machine learning activities on improving the computational thinking skills of secondary school students. Explanatory mixed pattern method was used in the study. In the study, web-based machine learning activities were carried out with 20 students in 5th grade. The machine learning activities were carried out on Machine Learning for Kids, a web-based platform, in four categories: audio-based, number-based, text-based and picture-based activities. The data in the study were collected with the semi-structured interview forms prepared by the researcher in advance and with the screen recordings of the student activities. The data from the interview questions and screen recordings were analyzed with the Development Assessment Rubric of Computational Thinking Skills prepared by the researcher. As a result, it was observed that the activities had a positive effect on computational thinking skills in terms of abstraction, decomposition, pattern recognition, algorithm design. In this context, the number of students who are in the advanced level was mostly in the algorithm design dimension and this was followed by the number of students in the pattern recognition and abstraction dimensions respectively. The results showed that It in some activities where the sub-problem situations are not clear, the difficulty of separating the tasks to be done by the students into sub-problem situations limits the development in the decomposition dimension. The results of this study point out that besides the idea of solving problems using information technologies, the idea of solving problems by information technologies (within the framework of machine learning activities) can be taken into consideration. It is hoped that the study will contribute theoretically and practically to the studies that will employ machine learning activities in developing CT skills.