Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme

Year 2025, Volume: 16 Issue: 1, 78 - 97

Cansu Çulha , Ülkü Eser Ünaldı

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

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

Coğrafya Eğitimi, YOLO, ADDIE Tasarım Modeli, Yapay Zeka, Bitki Coğrafyası

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.