TASARIM EĞİTİMİNDE PROJE/STÜDYO DERSLERİNİ ALAN FARKLI ZEKA TİPLERİNE SAHİP ÖĞRENCİLERE YÖNELİK MÜDAHALE STRATEJİLERİ

Öz

Bu çalışma tezde sosyal ağ örgütlenmesi olarak ele alınan, "Aktör Network Teorisi" ve "Kara Kutu" teorileri aracılığı ile çözümlenmeye çalışılan proje/stüdyo dersinin aktörlerinden birisi olan tasarım öğrencilerine yönelik eğitim bilimlerindeki karşılığına benzer biçimde farklı zeka türlerine bakan tarafı ile bir sınıflandırma yapmayı ve proje/stüdyo derslerinde farklı zeka türlerine sahip tasarım öğrencilerinin genel bir resmini sunabilmeyi amaçlamaktadır. Bu nedenle ilk olarak eğitim bilimleri literatüründeki konu ile ilgili çalışmalar incelendi, ardından da nitel araştırma metodu ile 30 mezun endüstri tasarımcısı ile görüşüldü. Görüşmelerde katılımcılara proje/stüdyo derslerinde en çok tıkanıklık yaşadıkları proje süreçlerinin hangileri olduğuna ve bunun olası nedenlerine yönelik sorular soruldu. Literatürden derlenen bilgiler, nitel araştırma yöntemlerinden yüz yüze yapılan görüşmelerden elde edilen veriler ve araştırmacının deneyimleri bir arada çapraz bir şekilde okunarak bir takım değerlendirmelere ulaşıldı. Bu makale tasarım öğrencilerinin farklı zeka tipleri üzerinden sınıflandırılmasına ve her bir zeka tipindeki tasarım öğrencilerine farklı müdahale stratejileri geliştirilmesine yönelik bir çalışmayı içermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Tasarım eğitimi
• Çoklu Zeka Kuramı
• Yapay Zeka
• Dijital Eğitim

INTERVENTION STRATEGIES FOR STUDENTS WITH VARIOUS TYPES OF INTELLIGENCE TAKING PROJECT/STUDIO COURSES IN DESIGN EDUCATION.

Öz

The study aims at making a classification for design students, one of the actors of the project/studio course, which is considered as social network organization in the thesis, this is tried to be resolved through the "Actor-Network" and "Black Box" theories, with the side that looks at diverse types of intelligence, similar to its counterpart in educational sciences; as well as targeting to confer a general picture of design students with different types of intelligence in project/studio courses. For this reason, firstly the studies on the subject in the educational sciences literature were tested, then 30 graduate industrial designers were interviewed with the qualitative research method. During the interviews, the participants were asked questions about the project processes in which they had the most bottlenecks during their project/studio courses and the potential reasons for this. Several evaluations were reached by cross-reading the information acquired from the literature, the data obtained from the face-to-face interviews from qualitative research methods, and the experiences of the researcher. It is considered that the most critical findings of this research are that most of the students who attend the project/studio courses have varying intelligence types and this is due to different reasons. It is also thought that the study has the potential to create awareness for the classification of design students over various intelligence types and to develop distinctive intervention strategies for each intelligence type and support studies on this subject.

Anahtar Kelimeler

• Design education
• Multiple intelligence Theory
• Artifical Intelligence
• Digital Education

Kaynakça

1. 1. Canel, A.N., "Bireysel Farklılıklar", Bölüm 6. Eğitim Psikolojisi. Nobel Yayınları. Ankara, 2014.
2. 2. Şimşek, N., "Öğretim amaçlı bilgisayar yazılımlarının değerlendirilmesi: Kavramlar, teknikler, araçlar ve uygulama", Siyasal Kitabevi, Ankara, 1998. 3. Demirel, Ö., "Eğitimde Kuramdan Uygulamaya Program Geliştirme", Pegem Akademi Yayınları", Ankara, 2014. 4. Latour, B., "Actor Network Theory and After. Blackwell Publishers", Oxford, 1999. 5. Armstrong, T., "Multiple İntelligences in the Clasroom", ASCD, Virginia, 1994.
3. 6. Gardner, H., "Çoklu Zekâ Yeni Ufuklar" Çevirmen: Asiye Hekimoğlu Gül. Optimist Yayınları. İstanbul, 2013.
4. 7. Charniak, E. ve McDermott, D. "Introduction to Artificial Intelligence", Wesley Series in Computer Science. Boston, 1985.
5. 8. Balaban, E. & Kartal, E.,"Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi", Çağlayan Kitabevi, İstanbul, 2015.
6. 9. Uğur, A. & Kınacı, A.C., "Yapay Zeka Teknikleri ve Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Web Sayfalarının Sınıflandırılması", Türkiye'de İnternet Konferansı Bildirileri. TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi, Ankara, 2006.
7. 10. Harmon, P. & King, D.,"Expert Systems: Artificial Intelligence in Business", John Wiley and Sons. New york, 1985. 11. Atalay,Ç & Çelik, E., "Büyük Veri Analizinde Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları", Mehmet Akif Üniversitesi. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 9, Sayı 22, Sayfa 155-172, Burdur, 2017. 12. Elmas, Ç., "Yapay Zeka uygulamaları",Seçkin Yayıncılık. Ankara, 2011.
8. 13. Yang, M. & Liu, H., "Fuzzy Least-Squares Algorithms for Interactive Fuzzy Linear Regression Models". Elsevier Science Fuzzy Sts and Systems, Issue 135, Pages 305-316, 2003.

9. 14. Yenilmez, K., "Bulanık Doğrusal Programlama Problemleri için Yeni Çözüm Yaklaşımları ve Duyarlılık Analizi", Yayınlanmamış Doktora Tezi, Osmangazi Üniversitesi, 2001.
10. 15. "GAUGAN", https:// http://nvidia-research-mingyuliu.com/gaugan. Accessed June, 2021.
11. 16. "NEURAL DOODLE", https://github.com/alexjc/neural-doodle. Accessed June, 2021.
12. 17. Yıldırım, A.,& Şimşek, H., "Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri" (10. Baskı), Seçkin Yayın Evi, Ankara, 2016.
13. 18. Hancock, B., "An introduction to qualitative research", http://www.trentforcus.org.uk/Resources /Qualitative%20Research. pdf, 4.4.2005, 2004.
14. 19. Patton, M. Q., "How to qualitative methods in evaluation", Newbury Park, CA:Sage, 1987.
15. 20. Lincoln, Y. S. & Guba, E. G., "Naturalistic inquiry. Beverly Hills", CA:Sage, 1985.
16. 21. Chadwick, B. A., Bahr, H. M. & Albrecht, S.L.,"Social Sciences research methods". Prentice-Hall, New Jersey, 1984.
17. 22. Stewart, C. J. & Cash, W. B., "Interviewing: Principles and practices (4 th ed.)", Dubuque, IO: Wm. C. Brown Pub, 1985.
18. 23. Patton, M. Q., "Qualitative Research and Evaluation Methods", Thousands Oaks, CA: Sage,2002.