İçeriğe geç
Ders MerkeziDP Pano
6. Sınıf · 17. Hafta 11–15 Ocak 2027 5. Tema · Yapay Zekâ

Aracı Değerlendir, Problemi Seç

Kullandığımız yapay zekâ aracını uygunluk ve verimlilik açısından değerlendiriyor; ardından bir yapay zekâ modeliyle çözülecek gerçek hayat problemini belirliyoruz.

  • Yapay Zekâ Araçları
  • Yapay Zekâ Araçları ile Model Geliştirme
Öğrenme çıktıları

BTY.6.5.2 Yapay zekâ araç ve teknolojileri ile çalışabilme

  • c) Kullandığı yapay zekâ aracını uygunluk/verimlilik kapsamında değerlendirir.

BTY.6.5.3 Yapay zekâ araç ve teknolojileri ile model geliştirebilme

  • a) Yapay zekâ araç ve teknolojileri ile yapılacak olan modelde gerçek hayat problemini belirler.
Enerji Tasarrufu Haftası
Dikkat Çekme

Düşünelim, konuşalım

  1. 1
    Kullandığınız araç işinizi gerçekten kolaylaştırdı mı?
    Öğretmen için: olası cevaplar

    Olası cevaplar: "Evet, hızlıydı", "Hayır, düzeltmekle uğraştım", "kısmen".

    Varılacak nokta: Bir aracı uygunluk, doğruluk, verimlilik, güvenlik ve etik ölçütleriyle değerlendiririz; düzeltmesi işi baştan yapmaktan uzun sürüyorsa araç verimli değildir.

    Cevap gelmezse: "Aracın sonucunu düzeltmek kaç dakika sürdü? Kendiniz yapsanız kaç dakika sürerdi?" diye sorun. Gerekirse: "Düzeltme daha uzun sürüyorsa araç verimli değildir. Verimlilik, harcanan emeğe göre elde edilen faydadır."

  2. 2
    Hangi problem bir yapay zekâ modeliyle çözülebilir?
    Öğretmen için: olası cevaplar

    Olası cevaplar: "Çöp ayırma", "hastalık bulma", "hayvan sesi tanıma", "ödev yapma".

    Varılacak nokta: Örneklerden öğrenilebilen, kesin bir kuralla çözülemeyen problemler (görüntü, ses tanıma) modelle çözülür.

    Cevap gelmezse: "'Saat 8.30'da zil çalsın' için yapay zekâ gerekir mi? 'Fotoğraftaki kuşun türünü bul' için?" diye sorun. Gerekirse: "İlki basit bir kuralla olur, ikincisi örneklerden öğrenen bir model ister."

  3. 3
    Çöpleri kendiliğinden ayıran bir kutu mümkün mü?
    Öğretmen için: olası cevaplar

    Olası cevaplar: "Evet", "kamerayla bakarak", "Hayır, çok zor".

    Varılacak nokta: Mümkündür: kâğıt ve plastik etiketli atık fotoğraflarıyla eğitilen bir model, kameradan gördüğü atığı sınıflandırabilir.

    Cevap gelmezse: "Kutu bir atığın kâğıt mı plastik mi olduğunu anlamak için neye ihtiyaç duyar?" diye sorun. Gerekirse: "Bir kameraya ve çok sayıda etiketli örnek görmüş bir modele. Bu ünitede böyle bir model kuracağız."

  4. 4
    Bir bebeğe "elma"yı nasıl öğretirsiniz: tanımını mı söylersiniz, örnek mi gösterirsiniz?
    Öğretmen için: olası cevaplar

    Olası cevaplar: "Örnek gösteririm", "elmayı veririm", "resmini gösteririm".

    Varılacak nokta: Makine öğrenmesi de bebek gibi örneklerden öğrenir; kural yazmayız, etiketli örnek veririz.

    Cevap gelmezse: "'Kırmızı ya da yeşil, yuvarlak, sapı olan bir meyve' tanımı bir bebeğe bir şey anlatır mı?" diye sorun. Gerekirse: "Anlatmaz; ona birçok elma gösteririz. Model de etiketli örneklerle öğrenir."

Konu

Araç değerlendirme

ÖlçütSoru
UygunlukAmacımıza uygun sonuç verdi mi?
DoğrulukSonuçlar doğru muydu?
VerimlilikZaman kazandırdı mı?
GüvenlikKişisel veri istedi mi?
EtikÜrün özgün ve dürüst kullanıldı mı?
Konu

Yapay zekâ modeli nedir?

Model, yapay zekânın örneklerden öğrendiklerini sakladığı "beyin" gibidir. Bir modeli eğitmek için: problemi belirleriz → örnek verileri toplar ve etiketleriz → modeli eğitiriz → yeni verilerle test ederiz.

EBA materyali Yapay Zekâ Araçları ile Model Geliştirme Sunumu EBA'da aç
Konu

Bir modeli eğitmek

Örnek ekleyerek modeli eğitin, sonra yeni nesneleri doğru sınıflandırıp sınıflandırmadığını test edin.

Bu etkileşimli bölüm için tarayıcıda JavaScript açık olmalıdır.

Konu

Model kurma süreci

  1. 1 ProblemAtıkları kâğıt ve plastik olarak ayırmak.
  2. 2 VeriKâğıt ve plastik atıkların fotoğraflarını topla.
  3. 3 EtiketHer fotoğrafı "kâğıt" ya da "plastik" diye etiketle.
  4. 4 EğitimModel örneklerden farkları öğrenir.
  5. 5 TestModelin hiç görmediği yeni fotoğraflarla dene.
EBA materyali Model Kurma Süreci Görseli EBA'da aç
Konu

Model mi, kural mı?

Hangi problem örneklerden öğrenen bir modele uygundur, hangisi basit bir kuralla çözülür?

Yapay zekâ modeli
  • Fotoğraftaki kuşun türünü bulmak
  • Yaprak fotoğrafından hastalık tanımak
  • Sesli komutu anlamak
Basit kural yeter
  • Sıcaklık 30 dereceyi geçince fanı açmak
  • Saat 8.30'da zil çalmak
Etkinlik 1

Gerçek Hayat Problemi Tespiti

30 dk Grup

Gruplar bir yapay zekâ modeliyle çözülebilecek problem belirler.

  1. Problem önerileri: atık ayırma, bitki hastalığı, duygu tanıma, hayvan sesi tanıma.
  2. Girdi ve çıktıyı yazın.
  3. Hangi verileri toplamanız gerektiğini listeleyin.
Pekiştirme

Kendimizi sınayalım

  1. Bir modeli eğitmenin ilk adımı hangisidir?

    • Test etmek
    • Problemi belirlemek
    • Sonucu paylaşmak
    • Veriyi silmek

  2. Aracın zaman kazandırıp kazandırmadığı hangi ölçüttür?

    • Verimlilik
    • Etik
    • Güvenlik
    • Renk

  3. "Saat 12.00'de ışıkları kapat" problemi için yapay zekâ modeli gerekir mi?

    • Hayır, basit bir kural yeter
    • Evet, çok veri gerekir
    • Evet, etiket gerekir
    • Hiçbiri
Özet

Bugün neler öğrendik?

  • Araçlar uygunluk, doğruluk, verimlilik, güvenlik, etik açısından değerlendirilir.
  • Model: problem → veri → etiket → eğitim → test.
  • Model, kuralı yazılamayan ve örneklerden öğrenilen problemler içindir.
  • model
  • eğitim
  • test
  • etiket
  • verimlilik

Gelecek derse hazırlık

Grubunuzun problemi için örnek veriler (fotoğraf kartları, çizimler) hazırlayın.

Ders notu

Defterime yazıyorum

Sınavdan önce tekrar etmek için defterine yaz. Başlığı ve tarihi unutma!

6. Sınıf Bilişim · 17. Hafta: Aracı Değerlendir, Problemi SeçTarih: ....../....../20....

1. Yapay zekâ aracını değerlendirmek

ÖlçütSoru
UygunlukAmacımıza uygun sonuç verdi mi?
DoğrulukSonuçlar doğru muydu?
VerimlilikZaman ve emek kazandırdı mı?
GüvenlikKişisel veri istedi mi?
EtikÜrün özgün ve dürüst kullanıldı mı?

Dikkat: Verimlilik, harcanan zaman ve emeğe göre elde edilen faydadır. Bir aracın sonucunu düzeltmek, işi baştan yapmaktan uzun sürüyorsa araç verimli değildir.

2. Yapay zekâ modeli

Model, yapay zekânın örneklerden öğrendiklerini sakladığı "beyin" gibidir. Bebeğe elmayı tanımıyla değil, birçok elma göstererek öğretiriz; model de kural yazılarak değil, etiketli örneklerle öğrenir. Buna makine öğrenmesi denir.

3. Model kurma süreci

AdımNe yapılır?Atık ayırma örneği
1. ProblemÇözülecek problem belirlenirAtıkları kâğıt/plastik ayırmak
2. VeriÖrnekler toplanırAtık fotoğrafları
3. EtiketHer örneğe sınıfı yazılır"kâğıt" ya da "plastik"
4. EğitimModel örneklerden farkları öğrenirRenk, parlaklık, şekil farkları
5. TestHiç görmediği örneklerle denenirYeni atık fotoğrafları

4. Model mi, kural mı?

Her problem yapay zekâ modeli gerektirmez. Kesin bir kuralla çözülebilen problemde basit bir program yeterlidir.

Yapay zekâ modeli gerekirBasit kural yeter
Fotoğraftaki kuşun türünü bulmakSıcaklık 30 dereceyi geçince fanı açmak
Yaprak fotoğrafından hastalık tanımakSaat 8.30'da zil çalmak
Sesli komutu anlamakKapı açılınca ışığı yakmak

5. Gerçek hayat problemi seçmek

Model
Yapay zekânın örneklerden öğrendiklerini sakladığı yapı.
Eğitim
Modelin etiketli örneklerden öğrenmesi.
Test
Modelin görmediği örneklerle denenmesi.
Etiket
Örneğin hangi sınıfta olduğunu söyleyen ad.
Verimlilik
Harcanan emeğe göre elde edilen fayda.
  • Problem gerçek ve bizim için anlamlı olmalı: atık ayırma, bitki hastalığı, hayvan sesi tanıma.
  • Girdi (fotoğraf, ses) ve çıktı (sınıf adı) açıkça yazılmalı.
  • Toplanacak veri izinli ve kişisel olmamalı.
Unutma!
  • Araçlar uygunluk, doğruluk, verimlilik, güvenlik, etik açısından değerlendirilir.
  • Model: problem → veri → etiket → eğitim → test.
  • Model, kuralı yazılamayan ve örneklerden öğrenilen problemler içindir.
Kendimi deniyorum
  1. Bir yapay zekâ aracını değerlendirmek için beş ölçüt yaz.
  2. Verimlilik nedir? Örnekle açıkla.
  3. Yapay zekâ modeli nedir? Nasıl öğrenir?
  4. Model kurma sürecinin beş adımını atık ayırma örneğiyle yaz.
  5. Hangi problemler için yapay zekâ modeli gerekmez? İki örnek ver.
  6. Grubunun seçtiği problemin girdisini ve çıktısını yaz.
Kendimi deniyorum — cevap anahtarı (yalnız öğretmen)

6. Sınıf Bilişim · 17. Hafta: Aracı Değerlendir, Problemi Seç — Kendimi deniyorum cevap anahtarı

  1. Bir yapay zekâ aracını değerlendirmek için beş ölçüt yaz.

    Uygunluk, doğruluk, verimlilik, güvenlik, etik.

  2. Verimlilik nedir? Örnekle açıkla.

    Verimlilik, harcanan zaman ve emeğe göre elde edilen faydadır. Örnek: bir aracın yazdığı özeti düzeltmek 20 dakika sürüyor, kendim yazmam 10 dakika sürüyorsa araç bu iş için verimli değildir.

  3. Yapay zekâ modeli nedir? Nasıl öğrenir?

    Model, yapay zekânın örneklerden öğrendiklerini sakladığı yapıdır. Kural yazılarak değil, etiketli örneklerle öğrenir (makine öğrenmesi).

  4. Model kurma sürecinin beş adımını atık ayırma örneğiyle yaz.

    1. Problem: atıkları kâğıt/plastik ayırmak. 2. Veri: atık fotoğrafları toplanır. 3. Etiket: her fotoğrafa "kâğıt" ya da "plastik" yazılır. 4. Eğitim: model örneklerden farkları öğrenir. 5. Test: model hiç görmediği atık fotoğraflarıyla denenir.

  5. Hangi problemler için yapay zekâ modeli gerekmez? İki örnek ver.

    Kesin bir kuralla çözülebilen problemler için. Örnek: sıcaklık 30 dereceyi geçince fanı açmak, saat 8.30'da zili çalmak.

  6. Grubunun seçtiği problemin girdisini ve çıktısını yaz.

    Gruba göre değişir. Örnek: Girdi: atık fotoğrafı. Çıktı: "kâğıt" ya da "plastik" sınıf adı.

Video

Haftanın videosu

Bu hafta için hazır bir video yok. Kendi seçtiğiniz bir videoyu ekleyebilirsiniz.

Bağlantı yalnız bu tarayıcıda saklanır, sunucuya gönderilmez. Video, siz Oynat'a basana kadar yüklenmez (youtube-nocookie.com). Okul ağı YouTube'u engelliyorsa video açılmaz; EBA bağlantıları aşağıdadır.

Yalnız öğretmen

Ders hazırlığı ve materyaller

Dersten önce

  • "Yapay Zekâ Araçları ile Model Geliştirme" sunumunu ve model kurma süreci görselini EBA'dan açın.

Önerilen ders akışı

  1. 5 dk Dikkat çekme
  2. 10 dk Araç değerlendirme
  3. 15 dk Model nedir + sınıflandırma + süreç
  4. 5 dk Model mi kural mı?
  5. 30 dk Gerçek Hayat Problemi Tespiti
  6. 5 dk Pekiştirme

EBA materyalleri (kılavuz kitaptaki karekodlar)

Bağlantılar yeni sekmede açılır ve EBA girişi ister — tahtada öğretmen hesabınızla oturum açın. EBA bu içeriklerin başka bir sayfaya gömülmesine izin vermez.

Ders materyalleri

Ölçme ve değerlendirme formları

Ölçme ve değerlendirme

Gerçek Hayat Problemi Tespiti gözlem formu (EBA).

Kendi içeriklerim

Her bölümün altındaki "Bu bölüme görsel ekle" ile kendi görsellerinizi ekleyin, aşağıdaki düğmeyle görselleri sunuma ayrı slayt olarak katın; "Defterime yazıyorum" bölümünde kendi ders notunuzu yazın.

Yükleniyor…

Görseller ve notlar sunucuya gönderilmez; yalnız bu tarayıcıda saklanır. Tarayıcı verisi silinirse kaybolur: düzenli olarak Dışa aktar ile yedek alın, dosyayı başka tahtada İçe aktar ile açın. Öğrenci fotoğrafı ya da kişisel bilgi içeren görsel eklemeyin (KVKK).

Sınıf ortamı

İşaretlerseniz bilgisayar gerektiren etkinliklerdeki "tahta ve kâğıtla" alternatifleri açık gelir. Simülasyonlar tek bir tahta ekranında sınıfça yapılabilecek şekilde tasarlandı. Tercih bu tarayıcıda hatırlanır.

Maarif Modeli: 5. tema künyesi

Kaynak: Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Dersi Öğretim Programı (TYMM). Tema toplam 10 ders saati.

Alan becerileri
BTYAB1. Bilişim Teknolojilerini Kullanma (BTYAB1.2. Bilişim Teknolojileri ile Çalışma)BTYAB4. Dijital Ürün Geliştirme (BTYAB4.4. Simülasyon/Model Geliştirme)
Kavramsal beceriler
KB2.6. Bilgi Toplama
Eğilimler
E2.3. GirişkenlikE3.4. Gerçeği AramaE3.6. AnalitiklikE3.8. Soru Sorma
Sosyal-duygusal öğrenme becerileri
SDB1.2. Kendini Düzenleme (Öz Düzenleme)SDB1.3. Kendine Uyarlama (Öz Yansıtma)SDB2.1. İletişimSDB2.3. Sosyal FarkındalıkSDB3.2. EsneklikSDB3.3. Sorumlu Karar Verme
Değerler
D2. Aile BütünlüğüD3. ÇalışkanlıkD5. DuyarlılıkD6. DürüstlükD8. MahremiyetD10. MütevazılıkD14. Saygı
Okuryazarlık becerileri
OB1. Bilgi OkuryazarlığıOB2. Dijital OkuryazarlıkOB4. Görsel OkuryazarlıkOB7. Veri Okuryazarlık
Disiplinler arası ilişkiler
Görsel SanatlarSosyal BilgilerTürkçe

Zenginleştirme (erken kavrayanlar için)

  • Yapay zekânın fen, matematik, Türkçe ve görsel sanatlardaki kullanımını araştırıp sunma.
  • Seçilen bir yapay zekâ aracıyla bir dersten içerik üretip yaratıcılık, etkililik ve uygunluk ölçütleriyle değerlendirme.
  • Disiplinlere göre (sağlık, spor, çevre) yapay zekâ girdileri üretip röportaj çalışması yapma.

Destekleme (zorlananlar için)

  • Yapay zekâ uygulamalarının nasıl çalıştığını gösteren video izleme.
  • Sesli asistan ya da öneri sistemiyle öğretmen gözetiminde basit görevler yapma.
  • Yaşa uygun bir araçla öğretmen rehberliğinde basit içerik oluşturma.