Bitki Türlerini Tanımada Yapay Zeka Yoluyla Öğrenme Ortamı Tasarısı Geliştirme

OpenAlex Türkçe

Bu araştırmada, ADDIE tasarım modeli kullanılarak bitki türleri tespitinde yapay zeka teknolojilerinden YOLO nesne tespit algoritması aracılığıyla öğrenme ortamı tasarısı geliştirmek amaçlanmıştır. Araştırmada karma ve tasarım tabanlı çalışma yöntemi kullanılmıştır. YOLO algoritması için karaçam ve Lübnan sediri ağaçlarından oluşan veri setiyle yapay zeka algoritması eğitilerek öğrenme ortamı geliştirilmiştir. Geliştirilen öğrenme ortamı, daha önce bitki coğrafyası dersi almış 20 lisans öğrencisine uygulanmıştır. ADDIE tasarım modeline göre analiz, uygulama ve değerlendirme basamaklarında lisans öğrencilerine uygulanmak üzere düzey belirleme testi geliştirilmiştir. Hazırlanan düzey belirleme testi, ilk olarak ön test şeklinde uygulanmıştır. Geliştirilen öğrenme ortamının tanıtımı ardından uygulaması yapılmak üzere Gazi Üniversitesi Merkez Yerleşkesinde arazi çalışması yapılmıştır. Uygulama sürecinde bölgede tahmin edilen ağaçlar üzerinde YOLO nesne tespit algoritması denenerek bitki türleri algılanmıştır. Uygulamanın sonunda son test ve materyale yönelik görüş formu öğrenciler tarafından cevaplandırılmıştır. Geliştirilen öğrenme ortamının öğrenciler üzerinde başarıya etkisini anlamak için veri analizi yapılmıştır. Analizde ön test ve son test düzey belirleme testinin ortalama puanlarının ilişkili örneklemeler t-testi hazırlanmıştır. Veri analizinde ön test ve son test düzey belirleme testinin puan ortalamaları arasında son test lehine anlamlı bir farklılık gözlenmiştir. Dolayısıyla geliştirilen yapay zeka öğrenme ortamının belirlenen bitki türleri üzerinde tespit etmede başarı düzeylerini arttırdığı görülmüştür. Materyale yönelik görüş formu incelendiğinde ise hazırlanan öğrenme ortamına yönelik genel olarak olumlu yönde görüşler bildirilmiştir.