Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme

Cansu Çulha; Ülkü Eser Ünaldı

doi:10.51460/baebd.1576470

Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme

Abstract

Bu araştırmada, ADDIE tasarım modeli kullanılarak bitki türleri tespitinde yapay zeka teknolojilerinden YOLO nesne tespit algoritması aracılığıyla öğrenme ortamı tasarısı geliştirmek amaçlanmıştır. Araştırmada karma ve tasarım tabanlı çalışma yöntemi kullanılmıştır. YOLO algoritması için karaçam ve Lübnan sediri ağaçlarından oluşan veri setiyle yapay zeka algoritması eğitilerek öğrenme ortamı geliştirilmiştir. Geliştirilen öğrenme ortamı, daha önce bitki coğrafyası dersi almış 20 lisans öğrencisine uygulanmıştır. ADDIE tasarım modeline göre analiz, uygulama ve değerlendirme basamaklarında lisans öğrencilerine uygulanmak üzere düzey belirleme testi geliştirilmiştir. Hazırlanan düzey belirleme testi, ilk olarak ön test şeklinde uygulanmıştır. Geliştirilen öğrenme ortamının tanıtımı ardından uygulaması yapılmak üzere Gazi Üniversitesi Merkez Yerleşkesinde arazi çalışması yapılmıştır. Uygulama sürecinde bölgede tahmin edilen ağaçlar üzerinde YOLO nesne tespit algoritması denenerek bitki türleri algılanmıştır. Uygulamanın sonunda son test ve materyale yönelik görüş formu öğrenciler tarafından cevaplandırılmıştır. Geliştirilen öğrenme ortamının öğrenciler üzerinde başarıya etkisini anlamak için veri analizi yapılmıştır. Analizde ön test ve son test düzey belirleme testinin ortalama puanlarının ilişkili örneklemeler t-testi hazırlanmıştır. Veri analizinde ön test ve son test düzey belirleme testinin puan ortalamaları arasında son test lehine anlamlı bir farklılık gözlenmiştir. Dolayısıyla geliştirilen yapay zeka öğrenme ortamının belirlenen bitki türleri üzerinde tespit etmede başarı düzeylerini arttırdığı görülmüştür. Materyale yönelik görüş formu incelendiğinde ise hazırlanan öğrenme ortamına yönelik genel olarak olumlu yönde görüşler bildirilmiştir.

Keywords

References

Altun, M.S. (2023). Yapay zekâ kullanılarak Ormanya doğal yaşam parkındaki ağaç formasyonunun tanımlanması. (Yüksek lisans tezi). https://tez.yok.gov.tr sayfasından erişilmiştir.
Arık, G., ve Seferoğlu, S. S. (2022). Eğitimde yapay zeka çalışmaları: araştırma eğilimleri, karşılaşılan zorluklar ve çözüm önerileri. V. Nabiyev, ve a. K. Erümit (Eds.), Eğitimde yapay zeka kuramdan uygulamaya içinde (s.260-280). Ankara: Pegem Akademi.
Baykul, Y. (2015). Eğitimde ve psikolojide ölçme: klasik test teorisi ve uygulaması. (2. baskı). Ankara: Pegem Akademi
Biçgi, M., ve Karaca, İ. (2022). Nesne tespit algoritması (YOLOv4) kullanarak patates böceğinin (leptinotarsa decemlineata) (say) patates bitkisi üzerinde tespiti ve popülasyon izleme olanakları. Türk Bilim ve Mühendislik Dergisi, 4(2), 123-129. https://doi.org/10.55979/tjse.1210904
Bloom, B. S. (1998). İnsan nitelikleri ve okulda öğrenme. (Çev. Durmuş Ali Özçelik), Ankara: Pegem Akademi
Coşkun, F., ve Gülleroğlu D.H. (2021). Yapay zekanın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde Kullanılması. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 54(3), 947-966. https://doi.org/10.30964/auebfd.916220
Dengiz, Y. (2023). Yapay zekanın öğretmen eğitimi üzerindeki yenilikçi etkileri. (Yüksek lisans tezi). https://tez.yok.gov.tr sayfasından erişilmiştir.
Dursun, H. (2023). ADDIE tasarım modeline göre web 2.0 araçlarıyla ilkokul 4. Sınıf matematik öğrenme ortamı geliştirme süreci. (Doktora tezi). https://tez.yok.gov.tr sayfasından erişilmiştir.

Hasançebi, B., Terzi, Y., ve Küçük, Z. (2020). Madde Güçlük İndeksi ve Madde Ayırt Edicilik İndeksine Dayalı Çeldirici Analizi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 10(1), 224-240. https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.615465
İnce, Z. (2019). Öğrenci görüşlerine göre coğrafya öğretim programındaki bitki coğrafyası kazanımlarının bitki örtüsünü tanımaya etkisi. Kastamonu Education Journal, 27(5), 2279-2292. https://doi.org/10.24106/kefdergi.3486
Kara, T. (2022). Ortaokul öğrencilerinde ADDIE öğretim tasarımı modeli temelli sosyal katılım becerisinin geliştirilmesi. (Doktora tezi). https://tez.yok.gov.tr sayfasından erişilmiştir.
Karamete, A., ve Yaşar, Ç. (2018). Bilgisayar donanım birimleri ünitesinin öğretimi için materyal tasarımı. International Journal Of Computers İn Education, 1(1), 1-13. https://dergipark.org.tr sayfasından erişilmiştir.
Kuzu, A., Çankaya, S., ve Mısırlı, Z. A. (2011). Tasarım tabanlı araştırma ve öğrenme ortamlarının tasarımı ve geliştirilmesinde kullanımı. Anadolu Journal Of Educational Sciences International, 1(1), 19-35. https://dergipark.org.tr sayfasından erişilmiştir.
Muruganantham, G. (2015). Developing of e-content package by using ADDIEmodel. Ijar, 1(3), 52-54. https://www.researchgate.net sayfasından erişilmiştir.
Nabiyev, V., ve Erümit, A.K. (Eds.). (2022). Eğitimde yapay zekâ kuramdan uygulamaya. Ankara: Pegem.
Nergiz, M. (2023). Enhancing strawberry harvesting efficiency through YOLO-v7 object detection assessment. Turkish Journal Of Science And Technology, 18(2), 519-533. https://doi.org/10.55525/tjst.1342555
Popenici, S. A. D., ve Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and practice in technology enhanced learning, 12(1), 22. http://dx.doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8
Reiser, R. A., ve Dempsey, J. V. (2007). Trends and issues in instructional technology. Columbus: Pearson Education.
Tabachnick, B. G., ve Fidell, L. S. (2015). Using multivariate statistics. (Sixthed). Allyn ve Bacon/Pearson Education. 6. Basımdan Çeviri: Mustafa Baloğlu, Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara.
Taş, F., ve Sırmacı, N. (2018). Farklılaştırılmış öğretim tasarımının öğrencilerin biliş üstü becerilerine ve matematik akademik başarılarına etkisi. Erzincan Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 20 (2), 336-351. https://doi.org/10.17556/erziefd.312251
Taş, S. (2022). ADDIE tasarım modeline göre 7.sınıf matematik dersi geometri ve ölçme öğrenme alanında öğrenme ortamı tasarlanması. (Doktora tezi). https://tez.yok.gov.tr sayfasından erişilmiştir.
Yakut, M. (2020). İlkokul ikinci sınıf öğrencilerinin sayı hissi düzeylerinin ADDIE öğretim tasarımı temelinde geliştirilmesi. (Yüksek lisans tezi). https://tez.yok.gov.tr sayfasından erişilmiştir.
Yao, J., Qi, J., Zhang, J., Shao, H., ve Yang, J. (2021). A real-time detection algorithm for kiwifruit defects based on YOLOv5. Electronics, 10, 1711. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10141711
Yasak, S.S. (2021). Coğrafyada yapay zeka uygulamaları: YOLO v3 ile gerçek zamanlı kayaç tespit uygulaması örneği. (Yüksek lisans tezi). https://tez.yok.gov.tr sayfasından erişilmiştir.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Development of Environmental Education and Programs

Journal Section

Research Article

Authors

Cansu Çulha ^*
0009-0007-3760-5803
Türkiye

Ülkü Eser Ünaldı
0000-0003-1282-7024
Türkiye

Early Pub Date

January 31, 2025

Publication Date

April 28, 2025

Submission Date

October 30, 2024

Acceptance Date

January 5, 2025

Published in Issue

Year 2025 Volume: 16 Number: 1

DOI

https://doi.org/10.51460/baebd.1576470

IZ

https://izlik.org/JA92ZP48AW

Cite

RIS / Bibtex

APA

Çulha, C., & Ünaldı, Ü. E. (2025). Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 16(1), 78-97. https://doi.org/10.51460/baebd.1576470

AMA

1.Çulha C, Ünaldı ÜE. Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme. WAJES. 2025;16(1):78-97. doi:10.51460/baebd.1576470

Chicago

Çulha, Cansu, and Ülkü Eser Ünaldı. 2025. “Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme”. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi 16 (1): 78-97. https://doi.org/10.51460/baebd.1576470.

EndNote

Çulha C, Ünaldı ÜE (April 1, 2025) Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi 16 1 78–97.

IEEE

[1]C. Çulha and Ü. E. Ünaldı, “Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme”, WAJES, vol. 16, no. 1, pp. 78–97, Apr. 2025, doi: 10.51460/baebd.1576470.

ISNAD

Çulha, Cansu - Ünaldı, Ülkü Eser. “Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme”. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi 16/1 (April 1, 2025): 78-97. https://doi.org/10.51460/baebd.1576470.

JAMA

1.Çulha C, Ünaldı ÜE. Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme. WAJES. 2025;16:78–97.

MLA

Çulha, Cansu, and Ülkü Eser Ünaldı. “Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme”. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, vol. 16, no. 1, Apr. 2025, pp. 78-97, doi:10.51460/baebd.1576470.

Vancouver

1.Cansu Çulha, Ülkü Eser Ünaldı. Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme. WAJES. 2025 Apr. 1;16(1):78-97. doi:10.51460/baebd.1576470