Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightDeğerlendirme sonuçları, AR/VR teknolojilerinin özellikle fen, teknoloji, mühendislik ve matematik (STEM) alanlarında yenilikçi öğretim yöntemlerini destekleyebileceğini göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışma, yükseköğrenimde artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) teknolojilerinin seçimini optimize etmek amacıyla resim bulanık (PF) sayılarla genişletilmiş EDAS (PF-EDAS) yöntemini uygulamaktadır. Dijital dönüşüm süreciyle birlikte eğitim ortamlarında AR/VR teknolojilerine yönelik artan talep, bu teknolojilerin etkili ve sürdürülebilir bir şekilde seçilmesini gerektirmektedir. Çalışmada, dilsel değerlendirmeler resim bulanık sayılarla modellenmiş ve belirsizliklerin üstesinden gelmek amacıyla PF-EDAS yöntemi Best Worst Yöntemi (BWM) ile entegre edilmiştir. Bu yöntem, kriter ağırlıklarının tutarlı bir şekilde belirlenmesini ve alternatiflerin güvenilir bir şekilde değerlendirilmesini sağlamıştır. Kriterler arasında öğrenme etkinliği, kullanım kolaylığı, maliyet, kapsayıcılık ve sürdürülebilirlik gibi faktörler yer almıştır. Değerlendirme sonuçları, AR/VR teknolojilerinin özellikle fen, teknoloji, mühendislik ve matematik (STEM) alanlarında yenilikçi öğretim yöntemlerini destekleyebileceğini göstermektedir. Karşılaştırmalı analizde PF-CODAS ve PF-CoCoSo yöntemleri de kullanılmış ve sonuçların tutarlılığı doğrulanmıştır. Çalışma, belirsizlik ve muğlaklık içeren çok kriterli karar verme (ÇKKV) süreçlerinde PF-EDAS yönteminin etkin bir araç olduğunu ortaya koymaktadır. Gelecekte, farklı eğitim seviyelerinde daha geniş karar gruplarıyla uygulanması ve dinamik veri entegrasyonu ile desteklenmesi bu yöntemin genel uygulanabilirliğini artırabilir.
Abstract
This study applies the Picture Fuzzy EDAS (PF-EDAS) method to optimize the selection of augmented reality (AR) and virtual reality (VR) technologies in higher education. With the increasing demand for AR/VR technologies driven by digital transformation, their effective and sustainable integration into educational environments has become essential. In this study, linguistic assessments were modeled using picture fuzzy numbers, and the PF-EDAS method was integrated with the Best Worst Method (BWM) to handle uncertainties and determine reliable criteria weights for evaluation. Key criteria considered include learning effectiveness, ease of use, cost, inclusivity, and sustainability. The results indicate that AR/VR technologies have significant potential to support innovative teaching methods, particularly in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) fields. However, challenges such as high costs and the need for specialized hardware remain critical barriers to widespread adoption. A comparative analysis using the PF-CODAS and PF-CoCoSo methods validated the consistency of the results. The findings demonstrate that the PF-EDAS method is an effective tool for multi-criteria decision-making under uncertainty and ambiguity. Future research could extend its application to different educational levels with larger decision-making groups and incorporate dynamic data integration to improve adaptability and generalizability.