YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ YARATICI MATEMATİK SENARYOLARI İLE ORTAOKUL ÖĞRENCİLERİNİN MATEMATİK BECERİLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ

Öz

Bu çalışmada, yapay zekâyı kullanarak matematik öğretiminde yaratıcı senaryolar üzerinden öğrenci bilgi ve becerileri geliştirme ve yapay zekâ ve matematik arasında köprü kurarak, öğrencilerin disiplinler arası işbirliği yapabileceklerini anlamalarını sağlamak amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda nicel araştırma tekniklerinden kapalı uçlu sorularla anket modeli uygulanmıştır. Araştırmaya İstanbul Millî Eğitim Bakanlığına bağlı bir ortaokulda yer alan 52 ortaokul 5,6,7 ve 8. sınıf öğrencileri dâhil edilmiştir. Araştırmada, Önal, N. (2013) tarafından geliştirilen “Ortaokul Öğrencilerinin Matematiğe Yönelik Tutum Ölçeği” kullanılmıştır. Matematiğe Yönelik Tutum Ölçeği 30 madde ve dört faktörden oluşmaktadır. Bu faktörler; ilgi, kaygı, çalışma ve gereklilik şeklinde belirlenmiştir. Ölçek maddeleri, 3’lü likert tipi olup “Katılıyorum”, “Kararsızım”, “Katılmıyorum” şeklindedir. İlk önce öğrencilerin hazır bulunuşluklarını ölçmek için ön test şeklinde uygulanmıştır. Daha sonra Chatgpt, Copilot, Ideogram ve Geogebra adlı uygulamalar ile 5,6 ve 7.sınıf öğrencilerine (deney grubuna) yapay zekâ ile uygulama yapılmış, 8. sınıf (kontrol grubuna) öğrencilerine ise uygulama yapılmamıştır. Aynı tutum ölçeği son test olarak uygulanarak veriler analiz edilmiştir. Ortaya çıkan bulgular doğrultusunda, kontrol grubunda anlamlı bir değişim gözlenmezken, deney grubunda ise olumlu değişimler gözlemlenmiş, matematik dersleri yapay zekâ ve yaratıcı senaryolarla desteklenirse, konuların, kaygıdan uzak, daha kalıcı ve eğlenceli öğrenme sağladığı ortaya çıkmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Yapay Zekâ
• Matematik Öğretimi
• Yaratıcı Senaryolar
• Chatgpt
• Copilot
• İdeogram
• Geogebra

Kaynakça

1. Whitacre, I., Hensberry, K. K. R., Schellinger, J., & Findley, K. (2018). Rekabet eden öncelikleri dengelemek: Etkileşimli bilgisayar simülasyonlarıyla oyun çeşitleri. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology. https://doi.org/10.1080/0020739X.2018.1532536
2. Hensberry, K., Moore, E., & Perkins, K. (2015). Etkileşimli simülasyonla kesirlerin etkili öğrenci öğrenimi. Journal of Computers in Mathematics and Science Teaching, 34(3), 273-298.
3. Alpaydın, E. (2013). Yapay öğrenme. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi.
4. Elmas, Ç. (2007). Yapay zekâ uygulamaları: (yapay sinir ağı, bulanık mantık, genetik algoritma). Ankara: Seçkin Yayıncılık.
5. Gürsakal, N. (2017). Makine öğrenmesi ve derin öğrenme. Bursa: Dora Basım.
6. Nilsson, N. (1990). The mathematical foundations of learning machines. San Mateo: Morgan Kaufmann.
7. Pool, C. R. (1997). Brain-based learning and students. The Education Digest, 63(3), 10.
8. Russel, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.). Prentice Hall.

9. Doğan, A. (2002). Yapay Zekâ. Kariyer Yayıncılık.
10. Akdeniz, M., & Özdinç, F. (2021). Examination of studies from Turkey on artificial intelligence in education. Van Yüzüncü Yıl University Journal of Education, 18(1), 912-932. https://doi.org/10.33711/yyuefd.938734
11. Aleven, V., & Koedinger, K. R. (2002). An effective metacognitive strategy: learning by doing and explaining with a computer-based cognitive tutor. Cognitive Science, 26(2), 147-179. https://doi.org/10.1207/s15516709cog2602_1
12. Ali, J., Shamsan, M., Hezam, T., & Mohammad, A. (2023). Impact of ChatGPT on learning motivation: Teachers and students’ voices. Journal of English Studies in Arabia Felix, 2(1), 41-49. https://doi.org/10.56540/jesaf.v2i1.51
13. Anh, N. N. P., & Ngan, H. T. (2021, August). Artificial Intelligence in Mathematics Education: An Empirical Study of Using Chatbot in Teaching and Learning Mathematics at Vietnamese High Schools. In 5th Asia Pacific International Modern Sciences Congress. Sydney, Australia.
14. Arslan, K. (2020). Artificial intelligence and its applications in education. Western Anatolia Journal of Educational Sciences, 11(1), 71-88.
15. Baidoo-Anu, D., & Owusu Ansah, L. (2023). Education in the era of generative artificial intelligence (AI): Understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning. Available at SSRN. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4337484
16. Baki, A. (2002). Bilgisayar destekli matematik. İstanbul: Ceren Yayın Dağıtım.
17. Baki, A. (2019). Kuramdan uygulamaya matematik eğitimi. Pegem, Ankara.
18. Baki, A., Karataş, İ., & Güven, B. (2002, September). Dinamik geometri yazılımı Cabri ile keşfederek öğrenme. In V. Ulusal Fen Bilimleri ve Matematik Eğitimi Kongresi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara.
19. Bulut, M. (2009). İşbirliğine dayalı yapılandırmacı öğrenme ortamlarında kullanılan bilgisayar cebir sistemlerinin matematiksel düşünme, öğrenci başarısına ve tutumuna etkisi (Yayımlanmamış doktora tezi). Gazi Üniversitesi, Ankara.
20. Alkan, H., & Ertem, S. (1998, September). Matematik öğretiminde teknoloji ve bilgisayar kullanımına yönelik tutumlar. In III. Ulusal Fen Bilimleri Sempozyumu, KTÜ Fatih Eğitim Fakültesi, Trabzon.
21. Aşıcı, F. (2014). İlköğretim 6. sınıf matematik dersi kesirler konusunun Excel yardımıyla öğretiminin öğrencilerin akademik başarılarına ve tutumlarına etkisi (Unpublished Master’s thesis). Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
22. Demetgül, Z., & Baki, A. (2020). Teknoloji donanımlı bir sınıfta mutlak değer konusunun öğretiminden yansımalar: Bir aksiyon araştırması. Türk Bilgisayar ve Matematik Eğitimi Dergisi, 11(1), 91-127.
23. Bilim insanları yapay zekâya daha önce görülmemiş matematik kabiliyetleri. (n.d.). Independent Türkçe. Retrieved from https://www.indyturk.com/node/442936/bi%CC%87li%CC%87m/bilim-insanlar%C4%B1-yapayzekâya-daha-%C3%B6nce-g%C3%B6r%C3%BClmemi%C5%9F-matematik-kabiliyetleri
24. Yapay zekâ. (n.d.). Euronews. Retrieved from https://tr.euronews.com/tag/yapay-zeka