Konuşmacılar
Açıklama
Üstün yetenekli öğrenciler, kendilerine ve topluma katkılarını gerçekleştirmek için normal okul programı tarafından standart olarak sağlanan eğitim öğretim faaliyetlerinin ötesinde farklılaştırılmış eğitim programlarına ihtiyaç duyan çocuklardır. Yüksek performans gösterebilen bu çocuklar, ortalama üstü genel zihinsel yetenek, yaratıcılık ve motivasyon alanlardan herhangi birinde tek başına veya bir arada başarı ya da potansiyel yetenek sergileyebilmektedir. Türkiye’de bir öğrencinin üstün yetenekli olarak tanılanması ile öğrencinin yetenek alanına göre ortaöğretimin sonuna kadar bilim ve sanat merkezlerinde destek eğitim alabilmektedir. Üstün zekâlı veya yetenekli çocuklar, profesyonel niteliklere sahip kişiler tarafından tespit edilen çocuklardır. Ülkemizde bir öğrencinin üstün yetenekli olarak tanılanması “Aday gösterme aşaması”, “Ön değerlendirme aşaması” ve “Bireysel değerlendirme aşaması” sırasına göre üç aşamalı olarak yapılmaktadır. Bu işlemler için büyük oranda emek, zaman, maddi gider harcanmaktadır. Bu çalışma ile öğrencilerin özniteliklerinden elde edilecek veriler kullanılarak makine öğrenmesi algoritmaları ile genel zihinsel yetenek alanından sınava girecek olan öğrenciler için üstün yetenekli olarak tanılanma süreçlerinin daha pratik ve objektif bir şekilde yapılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda bilim ve sanat merkezi öğrenci tanılama sürecindeki öğrencilerin öz nitelik ve ders notları verilerinin sınıf öğretmenlerinden alınması ve bu veriler ile makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak en yüksek doğruluk seviyesinde olan algoritma ile bir model oluşturmak istenmektedir. Bu model ile üstün yetenekli öğrenci tanılama işlemlerindeki ilk iki aşamanın otomatik olarak yapılması hedeflenmektedir. Üstün yetenekli öğrenci tanılama sisteminde 3.aşama olan bireysel değerlendirme aşamasına, öğrencilerin girebileceği veya giremeyeceği şeklinde yapılacak etiketleme ile öğrencilerin zekâ testlerine girmelerinin sağlanması ile şuan uygulanan sistemdeki objektifliğin sağlanacağı, ülke açısından zaman ve maddi tasarrufun sağlanacağı öngörülmektedir. Alanda yapılan çalışmalar incelendiğinde bu çalışmanın amacında geliştirilen bir model bulunmadığı görülmüştür. Geliştirilecek sistem bir web sayfasından alınacak veriler ile ülkenin tüm okullarındaki sınıf öğretmenleri tarafından kullanılması sağlanabilir.
Anahtar Kelimeler: Bilsem, Makina Öğrenmesi, Üstün Yetenek, Üstün Yetenekli Öğrenci Tanılama, Yapay Zekâ.
Institution / Affiliation / Kurum
İstanbul Üniversitesi
| Presentation language / Sunum Dili | TR (Türkçe) |
|---|---|
| Disciplines / Disiplinler | Cognitive Science / Bilişsel Bilimler |
| E-mail / E-posta | emrahtosun@ogr.iu.edu.tr |
| ORCID ID | 0000-0003-1447-5907 |
| Country / Ülke | Türkiye |
