6 h Inernaional Advanced Technologies Symposium (IATS ), 6-8 May 20, Elazığ, Turey İdeal Sınıf Meanının Yapay Sinir Ağı Modeli İle Belirlenmesi H. D. Arslan, M. Ceylan 2, K. Çınar, P. Dinç 3 Selçu Üniversiesi, Mimarlı Bölümü, Konya, Türiye, olderya@selcu.edu.r, cinar@selcu.edu.r 2 Selçu Üniversiesi, Eleri-Eleroni Mühendisliği Bölümü, Konya, Türiye, mceylan@selcu.edu.r 3 Gazi Üniversiesi, Mimarlı Bölümü, Anara, Türiye, pdinc@gazi.edu.r Deerminaion of Ideal Classroom Design Using Arificial Neural Neor Absrac In his sudy, experimenal and analyical sudy as conduced ih primary school sudens o define he componens of seing and he design facors of he perfec classroom seing. A quesionnaire form as used o collec user evaluaions on he 20 differen classroom inner visuals. In he firs sep of he sudy, colleced daa obained from suden s percepion ere analyzed according o he saisical approaches. In he second sep, a ne arificial neural neor (ANN) algorihm has been developed and applied o same numerical values obained from sudens. A he end of he sudy, i has seen ha ANN has prediced he suden s response o he seleced classrooms ih grea accuracy. Keyords Space, Spaial percepion, sudens, classroom design, Arificial Neural Neor, Visuals M I. GİRİŞ EKAN, çeşili yalaşımlarca farlı ele alınmala beraber geniş bir çerçeve ile insanı çevreden belli bir ölçüde ayıran ve içinde eylemlerini sürdürmesine elverişli olan boşlu ve sınırları gözlemci(ler) arafından algılanabilen uzay parçası olara anımlanabilir. Mean mimarlı mesleğinin emelini oluşurmaa ve aynı zamanda bir mimari ürünün vazgeçilmez e nieliği, bir mimari ürünü var eden emel oşuldur. Mimar arafından oluşurulan mean ile, mimari eylemin il basamağı olara insana endisini güvende hisseiği sınırlı bir hacim yaraılmışır. Mimari meân, gözlemcinin algılayabileceği biçimde sınırlandırılmış uzay parçasıdır []. Meanın ne olan yada olmayan sınırları algılanabilir olmalıdır. Meân algısı ele alınıren her ne adar il başa görme duyusu aynalı algıya ağırlı verilse de diğer duyumlama şeillerinin daha az olmala beraber farlı oranlarda payları vardır [2,3]. Tüm duyularına farlı oranlarda eiyen sınırlar ve vurgu elemanları ile bir gözlemci bulunduğu meânı bir büün olara algılamaadır. Meansal algı araşırmaları lieraürde çoğunlula yeişinler üzerinde yapılmış, çocu ullanıcılar için çalışmalar çeşili nedenlerden dolayı sınırlı sayıda almışır. Halbui Türiye gibi gelişmee olan ve genç nüfusu olduça fazla olan ülelerde çocuların en ço ullandığı meânlara yöneli (onu meânı, onu yaın çevresi, ensel oyun alanları ve çocuğun resmi yaşamla il anışığı oul binaları) çalışmaların yapılması ve çocu ullanıcı iselerine göre meanların analiz edilmeleri bir gereliliir. Çocu ullanıcı grup ile yapılan sınırlı sayıda araşırmalarda, genellile onu ve oul binaları üzerinedir ve bu çalışmalarda çocuğun sosyo-demografi özellileri de öğrenilere, yapılan araşırma sonuçları sosyo-demografi özellilerle ilişilendirilere yorumlanmışır [4,5]. Bunlara ilaveen ren, aydınlama ve ourma düzeni gibi benzeri fizisel özellilerin ve düzenlemelerin çocuların başarısını eilediği ve farlı davranışlar sergilemesine neden olduğu sonucu çıarılmışır. Özellile eğiim bilimlerinde yapılan bazı araşırmalarda ise meâna ilişin farlı düzenlemelerin öğrenci başarısı üzerinde eili olduğu göserilmişir [6-8]. Bu bağlamda sınıf meânlarının öğrenci iseleri doğrulusunda asarlanıp düzenlenmesi ile öğrenme moivasyonunun olumlu ölçüde eileneceği belenmeedir. Bu çalışmada, ilöğreim sınıf meânı ullanıcı yani öğrencilerin algısına bağlı olara değerlendirilere ideal sınıf meanı belirlenmeye çalışılmışır. Öğrenci algısına bağlı olara elde edilen veriler ve çalışmada ullanılan görseller ullanılara oluşurulan yapay sinir ağları (YSA) modeli yardımıyla öğrencilerin sınıf meânına ilişin ercihleri değerlendirilmiş ve YSA nın öğrencilerin ararlarını hangi doğrulula ahmin edebildiği belirlenmişir. A. Yapay Sinir Ağı II. METOT Yapay sinir ağları avramı beynin çalışma ilelerinin sayısal bilgisayarlar üzerinde ali edilmesi firi ile oraya çımış ve il çalışmalar beyni oluşuran biyoloi hücrelerin ya da lieraürdei ismiyle nöronların maemaisel olara modellenmesi üzerine yoğunlaşmışır [9-]. YSA emel olara, giriş amanı, gizli aman ve çıış amanı olma üzere üç amandan oluşmuş yönlü bir şebee biçimindedir (Şeil ). Kamanlar nöronlardan meydana gelir ve nöronlar arası bağlanılar ağırlı veörleri ile gerçeleşirilir. Her nöron (düğüm), sinapslar (bağlanılar), oplayıcı ve aivasyon fonsiyonu olma üzere 3 ana bölümden oluşur. Ağı oluşuran nöronlar eş zamanlı olara çalışır ve ağın aiviesi ço sayıda nöron aiviesinin bir araya gelmesinden oluşur. Bu da zaman içerisinde herhangi bir 9
H. D. Arslan, M. Ceylan, K. Çınar, P. Dinç nöronun işlev dışı alması durumunda ağ başarımının diae değer ölçüde eilenmeyeceğini göserir []. Nöron yapısını oluşuran aivasyon fonsiyonları lineer, rampa, basama, sigmoid veya anan hiperboli olabilir. YSA da en önemli noa öğrenme uralıdır. Geriye yayılım algoriması (Bac-Propagaion Algorihm- BPA), üm sisem haasını minimuma azalmayı amaçlayan danışmanlı bir öğrenme algorimasıdır. Bağlanı ağırlıları başlangıç için rasgele seçilir ve sisem haasına göre güncellenir. Ağırlı güncellemesi çıış amanında başlar ve geriye doğru ilerler []. Giriş amanına girilen m-boyulu giriş örünüsü x i T x,x2,..., xm, ağın üremesi isenilen n-boyulu çıış örünüsü d d,d2,..., dn olara belirilirse, gizli amandai. nöronun girişi i m ne. x () i i olur. Buradan hareele bu nöronun çıışı şu şeilde yazılabilir: y f ne,,2,..., J (2) (2) eşiliğinde f, gizli aman aivasyon fonsiyonudur. Çıış amanındai. nörona gelece olan oplam giriş ise J ne. y (3) ifadesi ile hesaplanır. Bu nöronun çıışı (4) eşiliği ile yazılır. o f ne,,2,..., n (4) Burada için haa T f, çıış amanı aivasyon fonsiyonudur. Nöron e d o (5) olara hesaplanır. Her bir örünü için oplam aresel haa ise (6) eşiliği ile bulunur. 2 E d o (6) 2 (6) eşiliği geriye yayılım algorimasının maliye fonsiyonudur ve eğimede ieraif olara minimuma düşürülmeye çalışılır. Haa bulunduan sonra çıış amanı ile gizli aman arasındai ağırlılar (7) eşiliğine göre güncellenir. ( ) ε d o.f ne α.δ (7). y Ayrıca Δ dir. Aynı şeilde giriş amanı ile gizli aman arasındai ağırlıların güncellenmesi (8) eşiliği ullanılara gerçeleşirilir. i i ε f ne. d o.f ne. α.δi (8) Burada Δi i i dir. Şeil : YSA modeli III. ALAN ÇALIŞMASI A. Deney Gruplarının ve Sınıfların Genel Özellileri İlöğreim sınıf meânı üzerine yapılan çalışmada, Türiye de al ve üs sosyo-eonomi düzeyi emsil eden bölgelerden farlı ilöğreim oulunda öğreim gören 2. sınıf öğrencileri ile rasgele seçilmişir. Öğrencilerden seçilen denelere belirlenen avramlar (aidiye, güven, beğeni ve öğrenme) ile sınıf meânı değerlendirmesi için 20 farlı sınıf görseli üzerinden sorular sorulmuşur. Şeil 2 de çalışmada ullanılan bazı sınıf iç mean görsellerinden rasgele seçilmiş örneler yer almaadır. Uygulanan anelerde değişi özellilere sahip resmi ve özel ilöğreim oullarından seçilen 0 oula ai birbirinden farlı 20 ade sınıf meânı belirlenmişir (Şeil 2). 20 ade sınıfın belirlenmesinde Türiye dei ilöğreim sınıf meânını emsil edece, üçü sınıf meânından büyü sınıf meânına adar, farlı boyulara ve formlara sahip, çeşili ourma mobilyalı, farlı deorasyonlu sınıflara erişilmiş ve farlı fizisel özellilere (oram ve asarım faörleri) sahip olmasına dia edilmişir. Ane, ilöğreim sınıf meânına dair genellenebilir sonuçlar elde edebilme amacıyla farlı sosyo-eonomi bölgelerden seçilen ve Türiye de çoğunluğu emsil eden ip ilöğreim proelerine sahip resmi ilöğreim oullarındai (benzer fizisel çevrede eğiim-öğreim gören) öğrencilere uygulanmışır. Anein uygulanacağı ilöğreim oulları belirleniren seçilen 20 ade sınıfın bulunduğu oullardai öğrenciler dene grubu içine dahil edilmişir [2]. Burada öğrenme oranı, f aivasyon fonsiyonunun ürevi, α momenum asayısı ve ierasyon sayısıdır. 92
İdeal Sınıf Meanının Yapay Sinir Ağı Modeli İle Belirlenmesi senoryalaşırmalar yapılmışır. Kullanıcılara yapılan anee, soruların lier ölçeğinde ii zı cevap arasına yerleşirilen sala üzerine işareleme yapılara cevaplanması isenmişir. Verilerin analiz programına girme işleminden önce sala üzerine yapılan işarelemeler hazırlanan dönüşüm ceveli yardımıyla sayılarla ifadelendirilmişir [2]. Şeil 2: Çalışmada ullanılan sınıf iç mean görselleri Tablo. Ane formlarında ullanıcılara sorulan sorular Kavram Sorular Meâna aidiye Hiçbir değişili yapmama şarıyla, şimdii öğremeniniz ve aradaşlarınızla birlie, bu sınıfa hemen yerleşip burayı endi sınıfınız ilan eder misiniz? Meânda güven Bir hafa süre ile oula ders başlamadan bir saa önce gelmeniz - ders biien sonra bir saa geç gimeniz gereiyor olsa, dersen önce ve sonrai beleme süresini bu sınıfa e başınıza (beli çalışara beli de müzi dinleyere) geçirme iser misiniz? Meân beğenisi Bu sınıfı bir yaınınıza anlaıyor olsanız, ço güzel ve zevli bir sınıf der misiniz? Uygun öğrenme Bu sınıf haında oul müdürünüz size oramı firinizi sorsa şimdii öğremenim ve aradaşlarımla birlie bu sınıfa derslerimi ço güzel öğrenebilirim ve çalışabilirim der misiniz? B. Ane Uygulaması İlöğreim öğrencilerine uygulanan ane formunda, öğrenciye değerlendirmesi yapırılaca sınıf meânlarına geçilmeden önce araşırmacı ile birlie yapılan örne bir çalışma yer almaadır. Devamı sınıf değerlendirmeleri için hazırlanan bölümdür. Her sayfada değerlendirilece bir ane sınıf meânı için, yerleşirilmiş ii ade fooğraf ve sınıf meânına dair öğrenciye sorulan 4 ade soru yer almaadır (Tablo ). Araşırma apsamında üçü yaş grubu bireylerle çalışılması diae alınara, sorgulanma isenen avramın am olara anlaılabilmesi için (pilo uygulamaların ışığında) IV. YSA MODELİNİN UYGULANMASI VE SONUÇLARI Bu çalışmada, ilöğreim sınıf meanlarının sayısal görünüleri ullanılara öğrenci değerlendirme sonuçları YSA ile modellenmişir. Şeil 3 e çalışmanın il ısmında öğrencilerden sınıf meanı foograflarına göre elde edilen isaisisel veriler için genel bir göserim verilmişir. Çalışmanın YSA modeli bölümünde ise öğrencilerin değerlendirme yapıları 20 ade sınıfa ai görünüler ullanılmışır. Kullanılan her bir görününün boyuu 2304 x 3456 (saır x süun) dur. YSA ya giriş olara sunulaca görünülerin boyularının ço büyü olması YSA nın işlem süresini arırdığı gibi işlem doğruluğunu da azalmaadır. Bu sebeple, görünülere ön-işlem uygulanmış ve YSA ya giriş olara verilece daanın boyuu azalılmışır. Şeil 4 e de görüldüğü gibi önerilen modelin il aşamasını oluşuran isaisii özelli çıarma bölümünde görünülerin pisel değerlerinin sandar sapması ve oralaması alınara YSA ya giriş olara sunulmuşur. YSA nın çıışında ise dör farlı avramın (aidiye, güven, beğeni ve öğrenme) ayrı ayrı ahmin edilmesi isenmişir. Bu amaçla, her bir avram için ayrı bir YSA modeli önerilmişir. YSA nın eğiimi için 2. Bölümde ifade edilen geriyeyayılım algoriması ullanılmışır. Eğiim işleminde oplam 20 görününün 9 anesi ullanılmış, geriye alan görünü ile eğiim işlemi amamlanmış olan YSA es edilmişir. Bu işlem 20 ez erar edilmiş ve büün görünüler hem eğiimde hem de ese ullanılmışır. Çapraz-geçerlili (cross-validaion) esi olara bilinen bu yönemle önerilen YSA modelinin benzer üm verilere uygulanabilirliğini göserme için bir genelleşirme abiliyei esi yapılmışır [3]. YSA modelinin en düşü eğime ve es haalarına ulaşığı opimum mimarinin bulunması için yapılan ierasyonlarda üm modeller için öğrenme oranı olara abul edilmişir. Tüm modeller 5000 ierasyon çalışırılmış, bu sabi değerler alında en uygun gizli düğüm sayısı ve dolayısıyla da YSA mimarisi espi edilmişir (Tablo 2). Tabloda verilen eğiim ve es haaları [0] a göre hesaplanmışır. Tablo 2 den de görüldüğü gibi en düşü es haası beğeni avramı için elde edilmişir. Öğrencilerin beğeni avramı ile ilgili olara vermiş olduları cevapların YSA ile ahmininde % 97.94 lü doğrulu oranına (%00- % es haası) ulaşılmışır. Her bir avram için e e YSA mimarilerinin bulunması ve doğru ahmin oranlarının hesaplanmasından sonra dör avramın oralama değeri alınara yeni bir model önerilmişir. Buna göre, YSA nın elde eiği sonuçlar, dör avram ile ilgili olara öğrencilerin verdileri cevaplara % 93.92 li bir oranı (%00- % es haası) ile yalaşmışır. 93
H. D. Arslan, M. Ceylan, K. Çınar, P. Dinç Şeil 3: Gerçeleşirilen çalışmanın aış şeması YSA uygulaması ile çocu ullanıcılara (ilöğreim 2. sınıf) yapılan resim üzerinden ane çalışması sonuçları büyü doğrulu oranlarıyla eşleşiği görülmüşür. Ane verilerine göre yapılan analizlerde güven ve öğrenme avramları yeerli oranda güvenilirli analizini geçememişir. Benzer şeilde YSA uygulamasında da YSA nın söz onusu ii avram için ahminde bulunabilme gücünün olduça zayıf olduğu görülmüşür. TEŞEKKÜR Bu çalışma Selçu Üniversiesi Bilimsel Araşırma Proeleri (BAP) Koordinaörlüğü arafından 080004 nolu araşırma proesi apsamında deselenmişir. KAYNAKLAR Şeil 4: İdeal sınıf meanının belirlenmesi için önerilen meo V. SONUÇLAR VE TARTIŞMA Bu çalışmada ideal sınıf meânının anımlanması amacıyla Türiye de ilöğreim oullarındai 2. sınıf öğrencileri üzerinde yapılan deneysel bir çalışma bulguları ve çalışmada ullanılan görseller YSA yönemiyle modellenmiş ve YSA nın ideal sınıf meanın espiinde ahmin gücü araşırılmışır. Çalışmadan elde edilen bulgular genel olara şu şeilde özelenebilir; Kurallara uygun örne eşil edece bir sınıf meânı elde eme için yaş grubu ayır emesizin sırasıyla üçü sınıf meânından büyü sınıf meânına adar, çeşili ourma mobilyalı, sadesinden göserişli deorasyonlusuna adar farlı ilöğreim sınıflarına erişilmeye çalışılmışır. Bu çalışmada olduça üçü yaş grubu ullanıcıyla çalışılmış olmasına rağmen sonuçların amin edici seviyede olması bu ür çalışmalarda yaş grubu arışması için de önemli bir ayna olacaır. Bu ür çevre davranış araşırmalarında araşırılan onuya ilişin farlı çevrelerden değişi meânlar ullanılmaadır. Bu çalışmada da ilöğreim öğrencisi için sınıf meânının özellilerini belirleme amaçlanara, çeşili ilöğreim sınıfları seçilmişir. Dolayısıyla özellile görsellerle yapılan ve sayısal verilerin elde edildiği bu ür meansal algı çalışmalarında YSA uygulaması ile es edilen avramlar üzerinden yorum yapma şansı büyü doğrulu oranları ile gerçeleşebilmeedir. [] Simpson, J ve Weiner, E (eds) Space The Oxford English Reference Dicionary, Clarendon Press, Oxford, (989) [2] Aman, C J vd. Comparing freshman and senior engineering design processes: an in-deph follo-up sudy, Design Sudies Vol 26 No 4 S.325-357, (2004) [3] Meis, P V Elemens of Archiecure: From Form o Place, Spon Press, Ne Yor, (2002) [4] Çaır, H.. The Archiecural Parameers Which Effec Percepion of Children, İsanbul Technique Universiy, Insiue of Naureal and Applied Sciences, MSc Thesis, İsanbul. (997) [5] Gür, Ş. Ö., Özbilen, A., Erür, S.. Child in Enviromenal Phisicology Effec of Cogniive Enviromenal Evaluaion of Primary School Sudens on design desicion, Kardeniz Techical Karadeniz Tenical Universiy, General Paper, 48 (43), Trabzon. (989) [6] Upiis, R. School Archiecure and Complexiy, Compliciy: An İnernaional Journal of Complexiy and Educaion, Vol., No., pp. 9-38. (2004) [7] Woolner, P., Hall, E., Higgins, S., McCaughey, C., Wall, K.. A Sound Foundaion? Wha We Kno Abou he İmpac of Environmens on Learning and he İmplicaions for Building Schools for he Fuure, Oxford Revie of Educaion, Vol. 33, No., pp. 47-70. (2007) [8] Gifford R.. Environmenal Psychology: Principles and Pracice, 2 ed. Allyn and Bacon, Boson, USA. (997) [9] Hayin S., Neural Neors, A Comprehensive Foundaion. Ne Yor: Macmillan, (994). [0] Özbay Y., Ceylan R. and Karli B., A fuzzy clusering neural neor archiecure for classificaion of ECG arrhymia s, Compuers in Biology and Medicine, Vol.36, Issue 4, pp:376-388 (2006). [] Özbay Y.. EKG arimilerini hızlı anıma, Doora Tezi, Fen Bilimleri Ensiüsü, Selçu Üniversiesi, (999) [2] Arslan, HD.. Assessmen Of The Percepion-Lined Parameers in Primary School Classroom Design and he Recommendaions on Their Design, Selçu Universiy, Insiue of Naureal and Applied Sciences, PhD Thesis, Konya. (200) [3] Allen, D. M. The relaionship beeen variable selecion and daa augmenaion and a mehod for predicion. Technomerics, 6 25-27. (974) 94
İdeal Sınıf Meanının Yapay Sinir Ağı Modeli İle Belirlenmesi Tablo 2: YSA nın opimum yapısı ve sonuçlar Kullanılan Özelliler Gizli Düğüm Sayısı Eğiim Haası (%) Tes Haası (%) Aidiye 0 9,97e-7 7,72 Güven 00 7,83e-7 6,5 Beğeni 8 2,85e-6 2,06 Öğrenme 6 0,7 2,0 Tüm Özellilerin Oralaması 4 4,28 6,68 95