Yapay Zekâ Destekli Çocuk Resimleri Analizi: Okul Öncesi Dönem Uygulamaları

Year 2024, , 213 - 225, 31.10.2024

Hande Derinoğlu , Kerim Laçinbay

https://doi.org/10.33709/ictimaiyat.1542579

Abstract

Bu araştırmanın amacı, okul öncesi dönem çocuklarının resimlerinin çözümlenmesinde yapay zekâ araçlarının rolü araştırılarak, çocuk resimlerinin çözümlenmesinde etkili olup olmadığının belirlenmesidir. Araştırmanın çalışma grubunu Tokat ilinde Melik Ahmet Gazi İlkokulu kapsamında yer alan 5 yaş grubunda bulunan 4 okul öncesi öğrencisinden oluşmaktadır. Araştırma, çoklu durum çalışması adı verilen nitel araştırma yöntemine dayalı olup veri toplamak için dokümanlar ve yarı yapılandırılmış görüşme formları kullanılmıştır. Basit tesadüfi örnekleme yöntemiyle belirlenen çalışma grubuna, insan, aile, ağaç ve ev çizim testleri uygulanmış ve her çocuk her testten 4 resim çizmiştir. Veriler, MaxQDA analiz programı kullanılarak içerik analizi yöntemiyle detaylı bir şekilde incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Araştırma sonuçları, her iki yöntemin de güçlü ve zayıf yönlere sahip olduğunu göstermektedir. Araştırmacılar, resimlerin ilk izlenimi, gelişim düzeyine uygunluk ve konumlandırma gibi unsurları detaylı olarak değerlendirirken, yapay zekâ hız ve nesnellik avantajlarına sahiptir. Yapay zekâ, belirli desen ve yapıların tanımlanmasında etkili olup, nesnel verilerin hızlı ve doğru işlenmesinde üstündür. Araştırmacılar ise bağlamsal ve niteliksel verilerde daha başarılıdır.

Keywords

Çocuk resmi, Resim yorumlama, Sanat eğitimi, Yapay zekâ

Artificial Intelligence Supported Analysis of Children's Pictures: Preschool Period Applications

Abstract

The aim of this research is to investigate the role of artificial intelligence tools in the analysis of preschool children's drawings and to determine whether they are effective in the analysis of children's drawings. The study group consists of 4 preschool students aged 5 and studying at Melik Ahmet Gazi Primary School in Tokat province. The research is based on a qualitative research method called multiple case study, and documents and semi-structured interview forms were used to collect data. The study group determined by simple random sampling method was applied human, family, tree and house drawing tests, and each child drew 4 pictures in each test. The data was examined in detail and compared with the content analysis method using the MaxQDA analysis program. The research results show that both methods have strengths and weaknesses. While the researchers evaluate the first impression of the pictures, suitability for the development level and positioning in detail, artificial intelligence has the advantages of speed and objectivity. Artificial intelligence is effective in identifying certain patterns and structures and is superior in the fast and accurate processing of objective data. Researchers are more successful in contextual and qualitative data.

Keywords

Children, Picture İnterpretation, Art education, Artificial intelligence

References

• Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 16-18.
• Artut, K. (2001). Sanat eğitimi kuramları ve yöntemleri (1. baskı). Ankara: Anı.
• Büyüköztürk, Ş. (2018). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Ankara: Pegem.
• Creswell, J. W. (2017). Araştırma deseni: Nitel, nicel ve karma yöntem yaklaşımları. Ankara: Eğiten.
• Creswell, J. W. (2020). Nitel araştırma yöntemleri: Beş yaklaşıma göre nitel araştırma ve araştırma deseni. Ankara: Siyasal.
• Çetin, M., & Aktaş, A. (2021). Yapay zekâ ve eğitimde gelecek senaryoları. OPUS Uluslararası Toplum Araştırma Dergisi, 18(Eğitim Bilimleri Özel Sayı), 32-34.
• Deniz, T. (2016). Sanat tarihi - 1. Ankara: Açık Öğretim Okulları Ders Notu.
• Diğler, Ö. (2012). Okul öncesinde resim eğitimi. Ankara: Pegem.
• Edwards, B. (2016). Analysis and Interpretation of Children’s Drawings. Research Project.
• Esperón, G., Laudadio, A., Martínez, A. F., Serrano, E., & Luise, D. L. D. (2009). Redes neuronales y series de Fourier aplicados al procesamiento de imágenes en problemas de aprendizaje. Revista de Educación y Tecnología, 23(1), 45-59.
• Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Boston, MA: Center for Curriculum Redesign.
• Ishii, R., Miyamoto, K., & Kaneko, S. (2020). Analysis of Children's Drawings Using AI. Journal of Artificial Intelligence Research, 68, 125-139.
• Johnson, R. (2019). AI in Art Education: An Exploratory Study. Art Education Journal, 72(3), 45-53.
• Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson Education.
• Milli Eğitim Bakanlığı (MEB). (2013). Okul öncesi eğitim programı. Ankara: Milli Eğitim Bakanlığı Yayınları. Merriam, S. B. (2018). Nitel araştırma: Desen ve uygulama için bir rehber. Ankara: Nobel.
• Russell, S., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence: A modern approach (3. baskı). Pearson Education.
• Souillard-Mandar, W., Penney, D. L., Schaible, B., Pascual-Leone, Á., Au, R., & Davis, R. (2021). DCTclock: Clinically Interpretable and Automated Artificial Intelligence Analysis of Drawing Behavior for Capturing Cognition. Frontiers in Digital Health, 3, 750661.
• Stake, R. E. (1995). The art of case study research. Thousand Oaks, CA: Sage.
• Stolley, R. (2012). Working with children and their drawings (Yüksek Lisans Tezi). University of Wisconsin - Superior.
• Uysal, B. (2005). Çocuk resimlerinin değerlendirilmesi. Sanat Eğitimi Dergisi, 12(1), 32-45.
• Yavuzer, H. (2005). Çocuk resimlerinin psikolojik analizi. İstanbul: Remzi Kitabevi.
• Yolcu, E. (2004). Sanat eğitimi kuramları ve yöntemleri (1. baskı). Ankara: Nobel.
• Zaarour, I., Heutte, L., Leray, P., Labiche, J., Eter, B., & Mellier, D. (2004). Clustering and Bayesian Network Approaches for Discovering Handwriting Strategies of Primary School Children. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 18(7), 1331-1349.
• Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27.