Temel tasarım eğitiminde yapay zekâ destekli bir değerlendirme asistanı önerisi: Luna
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MİMARLIK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ÇİĞDEM DÜZGÜNEŞ SÜNGÜ
Danışman: Togan Tong
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Yapay zekânın (YZ) günümüzde mimarlık eğitimine entegrasyonu, YZ'nın tasarım problemlerine hızlı, yenilikçi ve yaratıcı çözümler üretebilme potansiyelinin büyüklüğü sebebiyle önemli bir araştırma konusudur. Literatürdeki çalışmaların yaratıcılık üzerine yoğunlaştığı görülürken, bu araçların öğrenciye ve yürütücüye geri bildirim yaparak gelişmelerine imkân sağlayan beceriler hakkındaki araştırmalarda literatürde bir boşluk olduğu tespit edilmiştir. Yürütülen tez çalışması, öğrenci tasarımlarını görsel girdiler aracılığıyla analiz ederek öğrenci ve eğitmene destek sunan bir yapay zekâ destekli değerlendirme aracı olan "LUNA" platformunun geliştirilmesi ve etkinliğinin ölçülmesini amaçlamaktadır. Araştırma kapsamında, sistematik konu başlıkları altında yaratıcı bireysel çıktılar üreten Temel Tasarım Dersi (TTD) uygulamalarının değerlendirilmesine karar verilmiştir. Bu amaç doğrultusunda, üç farklı veri seti kullanılarak platformun mevcut eğitmen değerlendirmeleriyle örtüşme düzeyi analiz edilmiştir. Bu veri setleri, LUNA platformu aracılığıyla analiz edilerek YZ destekli değerlendirme sistemlerinin güvenilirliği, teknik doğruluğu ve eğitmen yorumlarıyla tutarlılığı detaylıca incelenmiştir. Değerlendirme kriterleri, literatürde öne çıkan nokta, çizgi, doku, hacim, renk ve ışık/gölge analiz başlıkları altında belirlenmiş olup, ayrıca kompozisyon kontrolü, tekrar ve düzen, temel becerilerin uygulanması ve gelişim önerileri gibi niteliksel boyutları da içermektedir. Araştırma kapsamında geliştirilen LUNA platformu, öğrencilerin tasarımlarını analiz ederek teknik parametreleri sayısal olarak değerlendirmiş ve ardından doğal dil işleme teknikleri kullanarak kişiselleştirilmiş metinsel geri bildirimler üretmiştir. Bu süreçte OpenCV tabanlı görüntü işleme algoritmaları ve Gemini Pro Vision gibi büyük dil modellerinden yararlanılmıştır. Böylece, sistem öğrencilerin tasarımlarındaki çizgi yoğunluğu, renk dengesi, doku tekrarları ve hacimsel etki gibi görsel unsurları detaylı biçimde analiz ederek eğitmenin yüklediği kaynaklarla tutarlı metin tabanlı geri bildirim sağlamıştır. Çalışma, yapay zekâ teknolojilerinin tasarım eğitimindeki potansiyelinin keşfedilmesi açısından umut verici bulgular sunmakta ve ileri araştırmalar için önemli bir zemin oluşturmaktadır. Özellikle yaratıcı süreçlerin ve öznel değerlendirme kriterlerinin yapay zekâ algoritmalarıyla nasıl daha etkili analiz edilebileceğine yönelik yöntemlerin geliştirilmesi önerilmektedir. Ancak araştırmanın sonuçlarının yüksek oranda yürütücü kanaati ile uyumlu olması, daha kapsamlı bir arayüz çalışmasına dönüşmeyi hedefleyen bu araştırmanın devamı için umut verici bulgular ortaya koymaktadır. YZ teknolojilerinin tasarım eğitimine entegrasyonu bağlamında bu çalışmanın, başka çalışmalara da zemin oluşturabilecek sonuçlara sahip olduğu düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, temel tasarım eğitimi, mimari tasarım pedagojisi