A New Educational Platform with Remote Controlled Human-Machine Interface Application

Öz

In recent years, it is seen that learning is be more permanent and influential, if the educational materials are supported by the technology. Especially, doing practices by the first hand maximizes the learning percentages. Among these materials, supported by the technology such as remote controlled human-machine interface called as Microsoft KinectTM(Kinect) also takes its place. In this study, with the educational platform developed by authentic software with Kinect, students’ being in a more active environment and increasing cooperation between student and teacher are aimed

Anahtar Kelimeler

• Software
• Microsoft KinectTM
• Remote Controlled
• Constructivizm
• Educational Platform

Uzaktan Kontrollü İnsan Makine Arayüz Uygulamasıyla Yeni Bir Eğitim Platformu

Öz

Son yıllarda, eğitimde yer alan materyallerin teknolojiyle desteklenmesiyle öğrenmenin daha kalıcı ve etkin olduğu görülmektedir. Bilhassa uygulamaların yaparak gerçekleştirilmesi, öğrenme oranlarını en üst seviyeye çıkarmaktadır. Bu teknolojik destekli materyaller arasında uzaktan kontrollü insan-makine arayüz kontrollü Microsoft KinectTM sensörü (Kinect) de yerini almıştır. Kinect, kullanıcısına temassız bir uygulama ortamı sunmaktadır. Bu çalışmada, Kinect ile geliştirilen özgün yazılımlı bir eğitim platformuyla, öğrencilerin daha aktif bir öğrenme ortamında bulunmaları ve ders esnasında öğrenci - öğretmen iş birliğinin artırılması hedeflenmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Yazılım
• Microsoft KinectTM
• Uzaktan Tarama
• Yapılandırmacılık
• Eğitim Platformu

Kaynakça

1. Darrell, T., Gordon, G., Woodfill, J., Harville, M., 1998. “Integrated Person Tracking using Stereo, Color, and Pattern Detection”, Proceedings IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Santa Barbara.
2. Demirdjian, D., Darrell T., 2002. 3-D Articulated Pose Tracking for Untethered Diectic Reference. ICMI 2002: 267-272.
3. Gallo, L., Placitelli, A. P., Ciampi M. 2011. Controller - free exploration of medical image data: Experiencing the Microsoft KinectTM, Computer- Based Medical Systems (CBMS), 2011 24th International Symposium.
4. Ganapathi, V., Plagemann, C., Koller, D., Thrun, S., 2010. Real time motion capture using a single time-of-flight camera. Proceedings of CVPR 2010. pp.755~762.
5. Ikemura, S., Fujiyoshi, H., 2010. Real-Time Human Detection using Relational Depth Similarity Features. ACCV 2010, Lecture Notes.
6. Jain, H.P. ve Subramanian, A., 2010. Real-time upper-body human pose estimation using a depth camera. In HP Technical Reports, HPL-2010-190.
7. Özmen, H., 2004. Fen Öğretiminde Öğrenme Teorileri ve Teknoloji Destekli Yapılandırmacı (Constructivist) Öğrenme. TOJET. ISSN: 1303- 6521 volume 3 Issue 1 Article 14
8. Plagemann, C., Ganapathi, V., Koller, D., Thrun, S., 2010. Realtime identification and localization of body parts from depth images. In IEEE Int. Conference on Robotics and Automation (ICRA), Anchorage, Alaska, USA.

9. Rodgers, J., Anguelov, D., Pang, H. C., Koller, D., 2006. Object pose detection in range scan data. In Proc. of IEEE Conf. On Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
10. Shotton, J., Fitzgibbon, A., Cook, M., Sharp, T., Finocchio, M., Moore, R., Kipman, A., Blake, A. 2011. “Real-Time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Images,” Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.
11. Şentürk, C. 2009. "Eğitimde Yeniden Yapılanma ve Yapılandırmacılık." Eğitim Dergisi. Sayı: 23. [12]
12. Materyallerden Öğretmen Adaylarının Bilgisayar Dersindeki başarılarına ve Bilgisayar Destekli Öğretime Yönelik Tutumların Etkisi, Y.Lisans Tezi, Erzurum
13. The Bilibot Project, 2011. İnternet Sitesi: http://ww.bilibot.com (Erişim tarihi: 15.04.2012).
14. Türkoğlu, K., 2010. Öğrenme Piramidi. İnternet Sitesi: http://www.okumaaliskanligi.com/ okuma-aliskanligi/96-ogrenme-piramidi.html
15. (Erişim Tarihi: 20.04.2012)
16. Yalın, H.D., 2008. Öğretim Teknolojileri ve Materyal Geliştirme. Nobel Yayın Dağıtım, Ankara.
17. Yang, H.D., Lee S.W., 2007. Reconstruction of 3D human body pose from stereo image sequences based on top-down learning. Pattern Recognition 40(11): 3120-3131.
18. Yıldırım, A. ve Şimşek, H. 1999. Nitel Araştırma Yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayınevi.
19. Zhu, Y., Dariush, B., Fujimura, K., 2008. Controlled human pose estimation from depth image streams. Proc. CVPRWorkshop on TOF Computer Vision.