Fen bilgisi öğretmen adaylarının enerji konusuna ilişkin temellendirilmiş zihinsel modellerinin tespiti ve derin sinir ağları ile sınıflandırılması

Bu araştırmada, enerji çeşitleri, enerjinin dönüşümü ve enerjinin korunumu ile ilgili olarak hazırlanan öğrenim durumları testinin öğretmen adaylarının "Temellendirilmiş Zihinsel Model" (TZM) gelişimine olan etkisinin belirlenmesi ve yapay zekâ alt birimi olan derin sinir ağları ile sınıflandırma başarısının test edilmesi amaçlanmıştır. Nicel yaklaşımın kullanıldığı araştırmada, çalışma grubunu Türkiye üniversitelerinde fen bilgisi lisans programı öğretmenliğinde öğrenim gören 354 öğretmen adayı oluşturmaktadır. Model tespiti amacıyla "Enerji Konusu Öğrenme Durumları Testi" (EKÖDT) geliştirilmiş ve elde edilen veriler içerik analizi ile çözümlenmiştir. EKÖDT'nin uygulaması sonrasında elde edilen veriler model analiz elemanları olan skor (S), yoğunlaşma faktörü (C) ve yoğunluk sapması (r) ile algoritmalar ve matrislerden faydalanılarak analiz edilmiştir. TZM'lerin yapay zekâ ile belirlenmesine yönelik olarak yapay zekânın alt birimi olan derin sinir ağlarını (DSA) kullanarak en az hata ile sınıflandırma yapılmıştır. Bu kapsamda derin sinir ağlarının eğitimi için farklı parametrelerden oluşan DSA modelleri tasarlanmıştır. Modeller, gizli katman sayıları, gizli katmanlarda bulunan nöron sayıları, aktivasyon fonksiyonu, optimizasyon algoritması, kayıp fonksiyonu ve epok değerleri dikkate alınarak en uygun algoritma ile analizler gerçekleşmiştir. Araştırma sonucunda hem enerji çeşitleri hem enerjinin dönüşümü hem de enerjinin korunumu soru gruplarında öğretmen adaylarının TZM'lerinin çoğunlukla "Tutarsız Karma Model" (TZKM) lehinde olduğu tespit edilmiştir. Derin sinir ağı algoritmaları ile yapılan analiz sonuçlarına göre %95 oranında sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Eğitimciler, tasarlanan DSA modellerini TZM tespitinde doğrulayıcı bir araç olarak kullanabilirler. Elde edilen sonuçlar ışığında TZM belirlenmesi bağlamında analizlerin kullanımını yaygınlaştırmak amacıyla algoritmaların bir paket yazılım veya web ortamında çevrimiçi olarak kullanılabilir hale getirilmesi önerilmiştir. TZM tespitleri bakımından EKÖDT'nin diğer disiplinlere uyarlanarak kullanılması ve öğrenme ortamlarının öğrenci TZM'leri doğrultusunda tasarlanması önerisinde bulunulmuştur.