Dergiler / Ulusal Eğitim Akademisi Dergisi / 2022 / Cilt: 6 - Sayı: 1

Fen Eğitiminde Bulanık Mantık Uygulamaları Neden Kullanılmalıdır?

Sayfa
130–144
Yayın Tarihi
2022-04-28
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Son olarak BM ile ilgili öneriler, fen öğretim programı ve 2023 Eğitim Vizyon belgesi ışığında ortaya çıkarılarak önerilerde bulunulmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:1956’ da McCarthy tarafından ortaya atılan yapay zekâ kavramının; öğrenme, tahminlerde bulunma, karmaşık problemleri çözme gibi özellikleriyle eğitime doğrudan katkı sağladığı söylenebilir (Arslan, 2020).
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu durum gerçek dünyanın bulanık, belirsiz ve kesinlikten uzak olmasından kaynaklandığını söylemek mümkündür (Özkan, 2018).
💡
Sonuç & Katkı:Son olarak BM ile ilgili öneriler, fen öğretim programı ve 2023 Eğitim Vizyon belgesi ışığında ortaya çıkarılarak önerilerde bulunulmuştur.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2020 Verileri
⚙️Değişkenler:Bulanık mantık · fen eğitimi · yapay zekâ.

Özet

1956’ da McCarthy tarafından ortaya atılan yapay zekâ kavramının; öğrenme, tahminlerde bulunma, karmaşık problemleri çözme gibi özellikleriyle eğitime doğrudan katkı sağladığı söylenebilir (Arslan, 2020). Gündelik yaşantımızda cevabını bilmediğimiz veya cevaplarından emin olamadığımız problemlerle karşılaşırız. Bu durum gerçek dünyanın bulanık, belirsiz ve kesinlikten uzak olmasından kaynaklandığını söylemek mümkündür (Özkan, 2018). Yapay zekânın alt dallarından biri bulanık mantık [BM] bu problemlerin çözümlenmesini sağlar (Özdemir, 2016). BM ile hayatımızdaki belirsiz durumlar sembolize edilip makinelere aktarıldığı için karar verme, değerlendirme ve problem çözme süreçlerinde yaşanan belirsizlikler BM ile ortadan kaldırılabilir (Güner & Çomak, 2014). Klasik küme kuramında bir eleman bir kümenin ya elemanıdır ya da değildir. Klasik kümelerde bir kümeye ait olan elemanlar bir, ait olmayanlar ise sıfır değerindedirler ve üyelik kesin sınırlarla belirlenmiştir (Özdemir, 2009). BM ise bulanık küme teorisine dayanır ve [0,1] aralığındaki sayısız değeri ifade etmektedir. BM, insan mantığına daha yatkın olduğu için birçok disiplin tarafından kullanılmaktadır (Özkan, 2018). BM, hızlı-yavaş, başarılı-başarısız gibi değişkenlerden oluşan kesin dünyayı; az hızlı-çok hızlı, az başarılı-çok başarılı gibi daha esnek niteleyicilere indirger (Elmas, 2018). Bu yüzden BM ile yapılan değerlendirmeler daha esnek ve objektiftir (Öcal, 2015). Bu çalışmada BM kavramına açıklık getirildikten sonra BM’nin eğitim alanındaki uygulamaları hakkında bilgi verilmiş ve BM’nin fen eğitiminde kullanımına değinilmiştir. Araştırmacıların çoğunlukla performans-beceri değerlendirme, karar verme, öğrenme stillerinin ve zekâ türlerinin belirlenmesi, seçim yapma, başarı tespiti gibi alanlarda BM’ye ağırlık vermelerine karşın, fen eğitiminde yapılan çalışmaların sınırlı sayıda olduğu görülmüştür. Son olarak BM ile ilgili öneriler, fen öğretim programı ve 2023 Eğitim Vizyon belgesi ışığında ortaya çıkarılarak önerilerde bulunulmuştur.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SANCA, M., ARTUN, H., OKUR, M. (2022). Fen Eğitiminde Bulanık Mantık Uygulamaları Neden Kullanılmalıdır?. Ulusal Eğitim Akademisi Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 1, 130–144. https://ajindex.com/articles/814128

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Akkaş, E. (2018). Farklı sınıf düzeyindeki lise öğrencileri arasında bulanık AHP yöntemi uygulanarak üniversite seçim kriterlerinin karşılaştırmalı analizi [Yüksek Lisans Tezi]. Marmara Üniversitesi.
  2. Alcı, M. & Karatepe, E. (2002). Bulanık Mantık ve Matlab Uygulamaları. https://egefuzzylogic.weebly.com/uploads/4/9/1/9/49194479/fuzzy_matlab_uygulamalari.pdf
  3. Alpaydın, E. (2013). Yapay öğrenme(4. baskı). Boğaziçi Üniversitesi.
  4. Alptekin, O. (2011). Görme engelliler için zeki bir öğretim sistemi tasarımı [Yüksek Lisans Tezi]. Beykent Üniversitesi.
  5. Arı, E. (2009). Bulanık mantık tabanlı mesleki yönlendirme [Yüksek Lisans Tezi]. Sakarya Üniversitesi.
  6. Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88. https://dergipark.org.tr/tr/pub/baebd/issue/55426/690058
  7. Arslan, M. (2019). Öğretmen performanslarının bulanık mantık yöntemi ile değerlendirilmesi [Yüksek Lisans Tezi]. VAN Yüzüncü Yıl Üniversitesi.
  8. Aslangiray, A. (2011). İstatistiksel süreç kontrolünde bulanık mantık yaklaşımı ve bir uygulama [Yüksek Lisans Tezi]. Akdeniz Üniversitesi.
  9. Ayçın, E. (2011). Kural tabanlı bulanık modelleme ve fiyat tahminlime sürecinde bir uygulama [Yüksek Lisans Tezi]. Dokuz Eylül Üniversitesi.
  10. Bahadır, E. (2017). Bulanık mantık yaklaşımının eğitim çalışmalarında kullanılmasının alan yazın ışığında değerlendirilmesi. Uluslararası Sosyal ve Eğitim Bilimleri Dergisi, 4(7), 28-42. https://doi.org/10.20860/ijoses.294783
  11. Bakanay, D. (2009). Mikro öğretimde performansın bulanık mantık yöntemiyle değerlendirilmesi[Yüksek Lisans Tezi]. Marmara Üniversitesi.
  12. Balbal, Filiz. K. (2016). Honey & Mumford Ve Mccarthy Öğrenme Stili Modellerinin Bulanık Mantık Tabanlı Gerçekleştirimi Ve Performans Analizi [Yüksek Lisans Tezi]. Manisa Celal Bayar Üniversitesi.
  13. Balbal, Filiz. K. (2020). Programlamaya Yönelik Mobil Oyun Geliştirilmesi ve Bulanık Mantık Tabanlı Android Uygulama İle Tutumun İncelenmesi [Doktora Tezi]. Manisa Celal Bayar Üniversitesi.
  14. Baykal, N., & Beyan, T., (2004). Bulanık mantık uzman sistemler ve denetleyiciler(1. baskı). Bıçaklar. Bıyan, M. (2018). Sosyal bilimler alanında kullanılmak üzere tip-1 ve tip-2 bulanık mantığın likert ölçeğe uyarlanarak web tabanlı çalışan yeni bir sistem gerçekleştirilmesi [Doktora Tezi]. Cumhuriyet Üniversitesi.
  15. Çebi, A.(2011). Bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile öğrenci performanslarının değerlendirilmesi [[Yüksek Lisans Tezi]. Karadeniz Teknik Üniversitesi.
  16. Çöpgeven, N. S., & Fırat, M.