VISUALIZING LITERARY SPACES IN INTERIOR ARCHITECTURE EDUCATION: A COMPARATIVE STUDY OF AI TOOLS AND 3D MODELING

Yıl 2025, Cilt: 15 Sayı: 4, 1178 - 1192, 01.10.2025

Mine Sungur

https://doi.org/10.7456/tojdac.1735859

Öz

This study explores how literary spatial descriptions can be visualized within the context of interior architecture education. A workshop was conducted with senior students of the Department of Interior Architecture at Selçuk University, where participants visualized selected novel spaces first with 3D Max and then with three AI tools: Midjourney, Designer Image Creator, and NightCafe Studio. The generated images were evaluated according to six criteria: fidelity to description, visual composition, spatial perception and depth, use of light, color and atmosphere, and realism. Findings revealed that 3D Max provided more successful results in terms of detail, realism, and spatial accuracy, while AI tools were more effective in producing dramatic atmospheres and aesthetic interpretations. However, the frequent superficiality and inconsistencies in AI-generated images highlighted the indispensability of design knowledge. In conclusion, it is suggested that hybrid analysis methods and pedagogical applications can enhance students’ analytical, critical, and creative thinking skills.

Anahtar Kelimeler

Descriptive space , Artificial intelligence , Interior architecture education

İÇ MİMARLIK EĞİTİMİNDE EDEBİ MEKÂNLARIN GÖRSELLEŞTİRİLMESİ: YAPAY ZEKÂ ARAÇLARI VE 3D MODELLEME KARŞILAŞTIRMASI

Öz

Bu çalışma, edebi mekânsal betimlemelerin iç mimarlık eğitimi bağlamında nasıl görselleştirilebileceğini incelemektedir. Selçuk Üniversitesi İç Mimarlık Bölümü son sınıf öğrencileriyle gerçekleştirilen atölye çalışmasında, öğrenciler seçtikleri romanlardaki mekân betimlemelerini önce 3D Max programında, ardından Midjourney, Designer Image Creator ve NightCafe Studio gibi üç farklı yapay zekâ aracıyla üretmişlerdir. Elde edilen görseller, altı ölçüte göre karşılaştırılmıştır: betimlemeye sadakat, görsel kompozisyon, mekân algısı ve derinlik, ışık kullanımı, renk-atmosfer ve gerçekçilik. Bulgular, 3D Max’in detay, gerçekçilik ve mekânsal algı bakımından daha başarılı olduğunu; yapay zekâ araçlarının ise dramatik atmosfer ve estetik yorum gücünde öne çıktığını göstermiştir. Bununla birlikte, yapay zekâ görsellerinde sıkça karşılaşılan yüzeysellik ve tutarsızlıklar, tasarımcı bilgisinin vazgeçilmezliğini ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, hibrit analiz yöntemleri ve pedagojik uygulamalar aracılığıyla öğrencilerin analitik, eleştirel ve yaratıcı düşünme becerilerinin geliştirilmesi önerilmektedir.

Anahtar Kelimeler

Betimsel mekân , Yapay zekâ , İç mimarlık eğitimi.

Kaynakça

• Almaz, A. F., El-Agouz, E. A., & Abdelfatah, M. T. (2024). Almaz, The future role of artificial intelligence (AI) design's integration into architectural and interior design education is to improve efficiency, sustainability, and creativity. Civil Engineering and Architecture, 12(3), s. 1749-1772. doi:DOI: 10.13189/cea.2024.120336
• Aşcıoğlu Yıldırım, Y. (2024). Sahne aydınlatması bağlamında ışık ile mekânsal algının ve duygu durumun değerlendirilmesine ilişkin bir yaklaşım. [Yayınlanmamış doktora tezi]. İstanbul Teknik Üniversitesi.
• Azari, A., Shirchi, F., & Tamrin, S. (2015, Special Issue May). Architecture and Literature: Links and Similarities (An Outlook Over Nasir Khosrow’s Safarnameh). Current World Environment, s. 1117-. doi:DOI:http://dx.doi.org/10.12944/CWE.10.Special-Iss
• Bachelard, G. (1994). The poetics of space (M. Jolas, Trans.). Boston: Beacon Press.
• Berger, J. (1972). Ways of seeing. London: Penguin.
• Borglund, C. (2022). Artificial intelligence in architecture and its impact on design creativity: A study on how artificial intelligence affect creativity in the design process . [Yüksek lisans tezi]. KTH Royal Institute of Technology.
• Buldaç, M. (2024). Deneysel tasarım sürecinde yapay zekâ araçlarının kullanımı: İç mimarlık eğitiminde bir ders modeli çıktıları. Sanat ve Tasarım Dergisi, 14(2), s. 69-91. doi:https://doi.org/10.20488/sanattasarim.1602366
• Carpo, M. (2023). Beyond digital: Design and automation at the end of modernity. The MIT Press.
• Christie, A. (. (2023). Çarpık evdeki cesetler . (Ç. Öztekın, Çev.). Altın Kitaplar.
• Çınar, S., & Demiröz, M. (2024). Integrating text-to-image AI in architectural design education: Analytical perspectives from a studio experience. Journal of Design Studio, 6(2), s. 247-258. doi:https://doi.org/10.46474/jds.1526771
• Deniz, S., & Bağçeçi, B. (2025). Kavramdan sınıfa: Yapay zekânın keşfi ve eğitime yansımaları. . Deniz, S., &Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 24(1), s. 576–596. doi: https://doi.org/10.17755/esosder.1554996
• Durukan Arslan, A., & Türk, R. (2023). Sözel aktarım yoluyla iletilen verilerin yapay zeka algısında görselleştirme potansiyeline etkisi: Geleneksel Türk evi örneği. Uluslararası Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırma Dergisi, 10(102), s. 3569-3580. doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.10452230
• Engel-Hermann, P., & Skulmowski, A. (2025). Appealing, but misleading: A warning against a naive AI realism. AI and Ethics(5), s. 3407-3413. doi:https://doi.org/10.1007/s43681-024-00587-3
• Haenlein, M., Kaplan, A., Tan, C. W., & Zhang, P. (2019). Artificial intelligence (AI) and management analytics. Journal of Management Analytics, 6(4), s. 341–343. doi:https://doi.org/10.1080/23270012.2019.1699876
• Hawes, D., & Arya, A. (2023). Technology solutions to reduce anxiety and increase cognitive availability in students.16(2), 278–291. IEEE Transactions on Learning Technologies, 16(2), s. 278-291. doi:https://doi.org/10.1109/TLT.2023.3239985
• Hoşer, M. (2024). Metinden görüntüye yapay zekâ sistemlerinin iç mimari tasarıma katkısının değerlendirilmesi. [Yayınlanmamış yüksek lisans tezi]. İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi.
• Hou, J., Li, Z., & Liu, G. (2022). Macro education approach to improve learning interest under the background of artificial intelligence. Wireless Communications and Mobile Computing, 9, s. 1-10. doi:https://doi.org/10.1155/2022/4295887
• İşcan, H., & Dursun Kaygısız, A. (2024). Yapay zekâ: Alt dalları ve uygulama alanları. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(4), s. 201–234. doi:https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1574207
• Kahraman, M. U., Şekerci, Y., Develier, M., & Koyuncu, F. (2024). Integrating artificial intelligence in interior design education: Concept development. . Journal of Computational Design, 5(1), s. 31-60. doi:https://doi.org/10.53710/jcode.1418783
• Kalfagil, S. (2014). Fotoğrafın yapısal ögeleri ve fotoğraf sanatında kompozisyon. İlke Kitap.
• Kim , J. H., Um, R. S., Lee, J. W., & Ajilore, O. (2024). Generative AI can fabricate advanced scientific visualizations: Ethical implications and strategic mitigation framework. AI and Ethics. doi:https://doi.org/10.1007/s43681-
• Kısakürek, N. F. (2008). Bir adam yaratmak. Büyük Doğu Yayınları.
• Köseoğlu, E. (2022a). Edebiyatta algısal mekân. Yapı, 473, s. 40–41.
• Köseoğlu, E. (2022b). Edebiyatta algısal mekân ve yeniden imgeleme üzerine ön notlar. Betonart(72), s. 46-49.
• Leach, N. (2022). In the mirror of AI: What is creativity? . Architectural Intelligence, 1(1), s. 15-22. doi: https://doi.org/10.1007/s44223-022-00012-x
• McCarthy, J. (1956). A proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence.
• Owan, V., Abang, K., Idika, D., & Bassey, B. (2023). Exploring the potential of artificial intelligence tools in educational measurement and assessment. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 19. doi:https://doi.org/10.29333/ejmste/
• Panofsky, E. (1991). Perspective as symbolic form. New York: Zone Books.
• Ravid, S. Y. (2017). Generating Rembrandt: Artificial intelligence, copyright, and accountability in the 3A era—The human-like authors are already here—A new model. Michigan State Law Review, 3, s. 659–679.
• Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach . (4th ed.). Pearson Education.
• Sadek, M., & Mohamed, N. G. (2023). Artificial intelligence as a pedagogical tool for architectural education: What does the empirical evidence tell us? MSA Engineering Journal, 2(2), s. 133-148.
• Sakallı, C. (2021). Space in Literature And Literature in Space: A Contribution to Thematology. KARE (Special Issue), s. 95-114.
• Schön, D. A. (1983). The reflective practitioner: How professionals think in action. Basic Books.
• Sungur, M. (2024). Representation of space with a hermeneutic approach in interior architecture education: Workshop experience. 5th International Selçuk Scientific Research Congress, (s. 1110–1129). Konya.
• Tatlısu, E., Bağlı, H. H., Turan, A. Z., Hamurcu, A., & et al. (2025). Yapay Zeka Çağında Endüstriyel Tasarım: Uygulamalar Ve Eğitim Üzerine Etkileri. Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi(Özel Sayısı), s. 154-188. DOI: 10.14783/maruoneri.1500081
• Thampanichwat, C., Wongvorachan, T., Sirisakdi, L., Chunhajinda, P., & et al. (2025). Mindful architecture from text-to-image AI perspectives: A case study of DALL-E, Midjourney, and Stable Diffusion. Buildings, 15(972). doi: https://doi.org/10.3390/buildings15060972
• Timms, M. J. (2016). Letting artificial intelligence in education out of the box: Educational cobots and smart classrooms. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26, s. 701–712.
• Ural, A. G., Kariptaş, F. S., Güney Yüksel, F. C., Yılmaz, Ş., & et al. (2024). Integration of artificial intelligence into project courses in interior architecture education. Journal of Interior Design and Academy, 4(2), s. 192-211. doi:https://doi.org/10.53463/inda.20240293
• Ümit, A. (2019). Bab-ı Esrar. Yapı Kredi Yayınları.
• Yanaray, S., & Çelik, Y. (2019). Benim Adım Kırmızı’da imge renk ilişkisi. . Edebi Eleştiri Dergisi, 3(2). doi:https://doi.org/10.31465/eeder.575036
• Yıldırım, E. (2022). Yapay karşılaşma: Le Corbusier ve parametrisizm. Yapı, 482(7), s. 20-24.