Bilim Öğretiminde Artırılmış Gerçeklik Eğitim Oyun Uygulamaları

Özet

Artırılmış gerçeklik (AR), eğitim oyunlarını entegre ederek, etkileşimi artırarak ve öğrenme sonuçlarını iyileştirerek fen öğretimini artırır. Deneyler, AR güçlendirmelerinin puanları 28 puan artırdığını, birinci sınıf öğrencilerin ise 22/30 puan kazandığını gösteriyor. Oyun göstergeleri (oynanabilirlik ve uygulanabilirlik) %84-87'ye ulaşır ve kullanıcı memnuniyeti %94'ü aşmaktadır. AR, performansı ve sınıf etkinliğini önemli ölçüde artırır.

Özet

Bilgi teknolojisi ve eğitimin derin entegrasyonuyla, artırılmış gerçeklik (AR) bilim öğretiminde sanal gerçeklik ile gerçek zamanlı etkileşimi birleştiren bir trend haline gelmiştir. Bu çalışma, soyut içeriği anlamadaki zorluk ve geleneksel fen öğretiminde düşük öğrenci katılımı sorunlarını aşmak için AR teknolojisine dayanan, eğitim oyun mekanizmalarıyla entegre edilmiş bir fen öğretim sistemi tasarlar ve geliştirir. Sistem, deneyimsel öğrenme ve yapılandırmacılık teorileriyle yönlendirilir ve özellik noktası takibi, görüntü düzeltme ve regresyon eğitimi gibi algoritmaları entegre eder. Bu algoritmalar, sanal modellerin gerçek ortamlarda doğruluğunu ve kararlılığını artırır. Son olarak, belirli bir üniversitede bir fen ve mühendislik bölümünde 12 aylık karşılaştırmalı bir deney yapılır. Deneysel sonuçlar, AR teknolojisini kullanan bilim öğretim yönteminin ortalama puanının, geleneksel öğretim yöntemine kıyasla 20,11 puan önemli ölçüde arttığını gösterdi. Birinci sınıf öğrencilerinin eğitim sistemindeki notu 22,36 puan arttı, son sınıf öğrencilerinin ortalama puanı ise 29,97 puan yükseldi. Bilim öğretim sisteminde, eğitim oyunları, oynanabilirlik ve uygulanabilirlik göstergeleri sırasıyla 84, 87 ve 86'ya yükseldi. Kullanıcıların sistemin kullanılabilirliği, içerik doğruluğu, yanıt verme hızı ve göstergelerin netliğinden memnuniyeti sırasıyla %97, %96, %94 ve %98'e ulaşabilir. Özetle, AR teknolojisi eğitim oyunu kullanan fen öğretim sistemi öğrencilerin performansında önemli bir iyileşme ve fen sınıfında güçlü bir pratik etki yaratmaktadır.

Giriş

Artırılmış gerçeklik (AR) teknolojisi, insanların yaşama deneyimini, algılamalarını ve ilham vermelerini sağlayarak yaşam deneyimini geliştirmeye yardımcı olan bir zorunluluk^{haline geldi 1}. Bu, soyut içeriğin eğitimi ve öğretimine sezgisel bir önem kazandırır. VR ve AR teknolojilerinin çok soyut ve gözlemlenmesi zor doğası göz önüne alındığında, eğitim ve öğretimin etkinliğini artırmak için^{kullanılabilirler 2}, böylece öğrencilerin öğrenme potansiyeli değerlendirilebilir^{ve geliştirilebilir 3}. Sanal gerçeklik teknolojisi, çağdaş eğitimin ihtiyaçlarını karşılayan etkileşim, sürüklenme ve özerklik özelliklerine sahiptir. Sanal ve gerçek öğretimi birleştiren bir öğretim platformu oluşturmak ve mevcut öğretim ihtiyaçlarını karşılamak için pratik öğretime entegre^{edilebilir 4}. Fen öğretim müfredatı standartlarına göre, AR teknolojisinin etkileşimli özellikleri öğretimi desteklemek için kullanılır. Etkileşimli sanat öğretim sistemi, bilim öğretimi için derin bir^{öneme sahiptir 5}. Araştırma, görüntü çıkarma, özellik eşleştirme ve nesne takip algoritmalarına odaklanmaktadır. Fen öğretiminin ihtiyaçlarını analiz ederek, AR eğitim oyunları bilim eğitiminde AR'yi geliştirmek için tasarlanmıştır ve AR'yi öğretim kalitesini artırmak amacıyla^{kullanmaktır 6,7}. Mevcut AR öğretim sistemleriyle karşılaştırıldığında, bu araştırmanın yeniliği, sadece içerik gösterimi için AR modelleri kullanmaması, aynı zamanda belirli bilgisayar görme algoritmalarını ve eğitim oyun mekanizmalarını derinlemesine entegre etmesidir. Bu çalışma, özellik noktaları ve görüntü gri tonlama germe düzeltmesine dayalı gerçek zamanlı takip ve eşleştirmeyi entegre etmektedir. Ayrıca sırt ve doğrusal olmayan regresyon eğitim modelleri de kullanır. Ayrıca, çalışma uzun vadeli karşılaştırmalı deneyleri ve çok boyutlu değerlendirme indeks sistemlerini birleştiriyor. Bu yöntemler, sanal nesnelerin gerçek ortamlarda kayıt doğruluğunu, takip kararlılığını ve çevresel uyum sağlamlığını artırır.

Bu çalışma beş bölüme odaklanmaktadır. İlk bölüm, AR teknolojisinin bilim eğitimindeki arka planını ve araştırma önemini açıklar ve öğrenme motivasyonunu artırma potansiyelini vurgular. İkincisi, eğitim oyunlarının mevcut uygulama durumunu ve AR eğitim sistemlerinin araştırma ilerlemesini gözden geçirir. Üçüncü bölüm, öğretim sürecindeki ihtiyaçları analiz eder ve AR teknolojisi eğitim oyunlarına dayalı bilimsel bir öğretim sistemi tasarlar. Bir sonraki bölüm, önerilen öğretim sisteminin performansını doğrular. Son bölüm, araştırma yöntemleri ve sonuçları hakkında bir özet ve genel bakıştır.

İlgili eserler

Eğitim oyunları, öğrenme hedeflerini oyun mekanizmalarıyla birleştiren öğretim araçlarıdır ve eğlenceli etkileşimler yoluyla öğrenme sonuçlarını geliştirmeyi amaçlar. Eğitim oyunları ile akıllı teknolojinin derin entegrasyonuyla eğitim sistemi derin değişiklikler geçiriyor. Yang ve ark., eğitim oyun önerilerindeki düşük performansı ele almak için kapsama kapsamı, iri taneli katman kümeleme ve K-ortalama kümeleme birleştiren işbirlikçi bir filtreleme öneri algoritması önerdi. Sonuçlar, önerilen algoritmanın doğruluk ve F1 puanlarının sırasıyla 0.880 ve 0.826 olduğunu, bunların eğim^{modeli 8'den} daha iyi olduğunu gösterdi. Sun ve ark., eğitim oyunlarının öğrencilerin hesaplamalı düşünme becerilerini geliştirmedeki etkinliğini belirlemek için 22 ampirik çalışmanın meta-analizini rapor etti. Eğitici oyunlar, öğrencilerin hesaplamalı düşünme becerilerini^{geliştirebilir 9}. Udeozor ve ark. dijital oyunlara dayalı öğrenme uygulamalarını inceledi. Bu çalışma, insanların sanal laboratuvarlar ve dijital oyunlar gibi teknolojiyle geliştirilen deneyimsel öğrenme araçlarına olan ilgisinin ve talebinin giderek arttığını ortaya koydu. Ayrıca mühendislik eğitiminde dijital oyun öğreniminin gelecekteki eğilimini^{vurguladılar.} Martinez ve ark., sınıfta eğitim oyun uygulamalarının değerini daha iyi anlamak için 49 ilgili çalışmayı sistematik olarak incelediler. Sonuç olarak, eğitim oyunlarının neredeyse tüm dersler için faydalı bir eğitim aracı haline gelebileceği^keşfedildi. Gordillo ve ark., çevrimiçi yazılım mühendisliği eğitiminde video tabanlı öğrenme ile oyun tabanlı öğrenmenin etkinliğini karşılaştırmak için yarı-deneysel bir tasarım kullanmıştır. Sonuçlar, eğitim amaçlı oyunların geleneksel video tabanlı öğrenmeye göre daha etkili olduğunu^{gösterdi 12}.

AR teknolojisi, sanal ve gerçek zamanlı etkileşimin birleşimi sayesinde endüstri, tıbbi tedavi, bilgi, eğitim ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Lytvynova ve ark., eğitim ortamlarında sanal gerçeklik ve AR'nin entegrasyonunun katılımcı ve sürükleyici öğrenme deneyimleri için yeni fırsatlar açtığını belirtti. Sanal ve AR kullanan bir eğitim projesi uygulandı. Sonuçlar, eğitim sürecinde sanal gerçeklik ve AR teknolojisinin zengin öğretim ve öğrenme kaynakları sağladığını, bunun öğrenme deneyimini geliştirebileceğini^gösterdi13. Álvarez Marín ve ark., AR tabanlı eğitim yöntemleri üzerine sınırlı araştırmaları ele aldı, AR'yi kullanan eğitim faaliyetleri türlerini tartıştı ve öğrenciler ile öğretmenler üzerindeki etkisini değerlendirdi. Sonuçlar, çoğu çalışmada AR tabanlı eğitim yöntemlerinin akademik performansı iyileştirmeye yardımcı olduğunu^{gösterdi 14}. De Moraes, Rossetto ve ark., AR ve sanal gerçekliğin uygulanmasının eğitim alanında dönüştürücü bir yaklaşım haline geldiğini belirttiler. Bu nedenle, bu çalışma AR ve sanal gerçeklikten oluşan bir uygulama geliştirdi ve bunun öğretim sürecine etkisini değerlendirdi. Sonuçlar, hem AR hem de sanal gerçekliğin öğretim sürecini desteklemede umut vaat ettiğini^{gösterdi 15}. Radu ve ark., fizik öğrenme performansını artırmak için HoloLens tabanlı bir AR sistemi önerdi. Sonuçlar, AR sisteminin öğrencilerin mekânsal içerik ve yapısal ilişkileri öğrenmesine yardımcı olduğunu, ancak aynı zamanda kinestetik içeriği anlamalarını^{engellediğini gösterdi 16}. Kleftotimos ve ark., öğrenci memnuniyetini ve katılımını artırmak için iki konum tabanlı eğitim AR uygulaması önerdi ve 129 öğrenciyi ön değerlendirmeye davet etti. Sonuçlar, AR uygulamalarının kullanılabilirlik, öğrenci memnuniyeti ve algılanan eğitimsel fayda açısından yüksek puan^{aldığını gösterdi 17}.

Özetle, AR teknolojisinin etkileşimli doğası hem öğretmenler hem de öğrenciler için daha doğal bir öğrenme deneyimi sunar ve keşif farkındalığını artırır. Ancak mevcut AR öğretim sistemleri çoğunlukla model gösterimi ve basit etkileşime odaklanır; eğitim oyun mekanizmaları ve üst düzey öğrenme hedefleriyle derin entegrasyondan yoksundur. Uzun vadeli takip araştırmaları yetersizdir ve sistem ortamının uyumlanabilirliği ve takip kararlılığı da geliştirilmelidir. Bu nedenle, bu çalışma, AR teknolojisi ile eğitim oyun mekanizmalarını entegre eden bilimsel bir öğretim sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Odak noktası, kayıt doğruluğu, takip kararlılığı ve sanal nesnelerin gerçek ortamlarda uyumlanabilirliği gibi konuların ele alınmasıdır. Uzun vadeli karşılaştırmalı deneyler ve çok boyutlu değerlendirme sistemleri sayesinde, öğrencilerin öğrenme sonuçlarını ve deneyimlerini iyileştirmedeki etkinliği doğrulanır.

Protokol

Bu çalışma, ilgili etik inceleme komitesi tarafından titiz bir şekilde incelenip onaylanmıştır ve tüm araştırma süreci Helsinki Bildirgesi ile geçerli akademik araştırma etik standartlarına sıkı sıkıya uyarak katılımcıların meşru hak ve çıkarlarını, fiziksel ve zihinsel iyiliğini ve kişisel mahremiyetini tam olarak korur.

Araştırma katılımcılarının işe alım süreci etik gerekliliklere uygundur ve tüm katılımcılar çalışmaya katılmadan önce yazılı bilgilendirilmiş onay formu imzalamıştır. Bilgilendirilmiş onay formu açık ve anlaşılması kolaydır ve veri toplama kapsamını (akademik performans, sistem değerlendirme verileri ve kullanıcı memnuniyeti dahil), veri kullanım amacını (bu çalışmada yalnızca akademik analiz için) ve veri gizliliğini sağlamak için alınan önlemleri açıkça tanımlar. Katılım tamamen gönüllüydü ve tüm katılımcılar herhangi bir zorlama veya teşvik olmadan bilgilendirilmiş rıza sundu. Kullanılan ekipmanlar Malzeme Tablosu'nda listelenmiştir.

1. Katılımcılar, çalışma tasarımı ve değerlendirme çerçevesi

Belirli bir üniversitenin fen ve mühendislik bölümlerinden rastgele olarak 200 lisans öğrencisi (106 erkek ve 94 kadın, ortalama yaşı 20,4 ± 1,2 yıl) ve 100 öğretmen (52 erkek ve 48 kadın, ortalama öğretim deneyimi 8,6 ± 4,3 yıl) rastgele olarak katılımcı olarak seçilmektedir. Katılımcılar, her grupta 150 kişi bulunan bir deneysel grup ve kontrol grubu olarak katmanlı rastgele örnekleme yöntemiyle ayrılır. Deneyden önceki temel bilgi testi, iki grup arasındaki başlangıç bilgi seviyesinde istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmadığını (p > 0.05) doğrular. Deneysel grup AR teknolojisine dayalı bir öğretim sistemi kullanırken, kontrol grubu geleneksel öğretim yöntemlerini kullanır. Geleneksel öğretim yöntemleri, öğretmenler ve ders kitapları etrafında merkezlenen yaygın olarak benimsenen standartlaştırılmış öğretim sürecini ifade eder. Bu, öğretmen dersleri, ders kitabı ve statik grafik öğrenme ile teorik hesaplamaları içerir ve herhangi bir 3D etkileşimli simülasyon veya AR teknolojisi içermez. Dahil etme kriterleri şunlardır: lisans öğrencileri Malzeme Mekaniği ön koşul dersini tamamlamış olmalı ve öğretmenlerin bu derste ilgili öğretim deneyimine sahip olması gerekir. Dışlama kriterleri şunlardır: ağır görme bozukluğu veya hareket hastalığı geçmişi olanlar. Tüm katılımcılar bilgilendirilmiş onay formlarını imzalar ve istedikleri zaman deneyden çekilebilecekleri bildirilir. Deneysel dönem 12 aydır ve akademik performans ile sistem değerlendirme verileri deneyin başlamasından önce, 6. ayda ve 12. ayda toplanır. Değerlendirme aracı, sistemin etkinliğini üç boyuttan değerlendirmek için kendi geliştirdiği "Eğitim Oyun Değerlendirme Endeks Sistemi"ni ( Tablo 1'de) benimser ve toplamda 15 göstergiyle birlikte eğitim alan, oyun ve uygulanabilirlik alanlarını değerlendirir. Kullanıcı memnuniyeti verileri toplanmakta olup, dört yönü kapsıyor: kullanım kolaylığı, içeriğin doğruluğu, yanıtın zamanında olması ve göstergelerin netliği.

2. Deneysel sistem yapılandırması, prosedürler ve veri analizi

Donanım donanımı arasında bir AR ekran cihazı (Microsoft HoloLens 2), dahili derinlik kamerası ve RGB kamera, Intel Core i9-11950H işlemcili bir bilgisayar, 32GB RAM ve A2000 grafik kartı bulunmaktadır. İşletim sistemi Windows 11 kullanır, geliştirme motoru Unity 2021 kullanır, bilgisayar görme kütüphanesi OpenCV 4.13.0 kullanır ve entegre geliştirme ortamı Visual Studio 2022'dir. Deneysel ortamın aydınlatmasında önemli bir değişiklik olduğunda veya ekipman o fiziksel alanda ilk kez kullanıldığında, kamera kalibrasyonu yapılmalıdır. Yerleşik kalibrasyon betiği CalibrationScript'i çalıştırır. cs ve HoloLens kamerayı kullanarak farklı açılardan ve pozisyonlardan en az 15 dama tahtası görüntüsü çeker. Script, kameranın içsel parametrelerini ve bozulma katsayılarını otomatik olarak hesaplar. Başarılı kalibrasyon standardı, ortalama yeniden projeksiyon hatasının 0,5 pikselden az olmasıdır. Eğer standart karşılanmazsa, sistem görüntünün yeniden çekilmesini ister. Başarılı kalibrasyondan sonra, kalibrasyon parametreleri sonraki 3D kayıt modülü çağrıları için çıktı olarak alınır.

Deney kapalı alanda yapılır ve ortam ışığı 300 ± 50 lüks arasında korunur. Belirli AR işaretlerine sahip deneysel kart masanın ortasına yerleştirilir ve kartın kenarı masanın kenarına paralel konumdadır. Gözlem pozisyonu, kartın ortasından yaklaşık 60 cm uzakta olacak şekilde ayarlanmış ve HoloLens 2 kamera başlangıçta kartın düzlemine odaklanmıştır. Jest etkileşimi, HoloLens 2 tarafından önceden ayarlanmış "el ışını" ve "hava tıklaması" jestlerini benimser. İşaret parmağı uzatılır, diğer parmaklar geri çekilir, sanal numuneye işaret eder ve nesneyi seçmek için 0,5 saniyeden fazla sabit bir jest tutar. Daha sonra, işaret parmağı hızla ileri itilerek kuvvet uygulanır ve sistem sanal örnek ekseni boyunca varsayılan olarak 50N kuvvet değeri uygulanır. Tam bir jest etkileşimini tamamlamak için beklenen başarılı çalışma süresi 1–2 saniyedir. Sistem bilgisayar görüş parametreleri şu şekilde ayarlanır: Unity'de OpenCV'nin aruco.detectMarkers fonksiyonunu çağırarak eşiği tespit edin (adaptiveThreshWinSizeMin=3, adaptiveThreshWinSizeMax=23). İşaret algılama kontrol noktası, sistemin sanal nesne render etmezden önce aynı işaretçiyi (güven>0.95) sürekli 30 karelik bir video akışında istikrarlı şekilde tanıması gerektiğidir. Tespit başarılı olduğunda, ekranda işaretlenmiş kenar yeşil bir kenar gösterir ve kısa bir titreşim geri bildirimi eşlik eder. Kamera kalibrasyonu, dahili CalibrationScript kullanır. CS yazısı, 9 × 6 iç köşe noktası ve 2,5 cm yan uzunluğu olan bir satranç tahtası desenini gerektirir. Kameranın görüş alanında farklı açılardan en az 15 karelik desenin sunulması gerekir. Başarılı kalibrasyon standardı, ortalama yeniden projeksiyon hatasının 0,5 pikselden az olmasıdır. Kalibrasyon süreci 2 dakika içinde tamamlanmalıdır. Başarıdan sonra, "Kalibrasyon Başarılı" günlüğü Unity editör konsolunda çıktılanmalı ve kalibre edilmiş kamera konisi sahnede görselleştirilmelidir. Sanal nesne renderı, Unity'nin gerçek zamanlı render hattını benimser; ortam ışığı ile uyumlu standart bir malzeme gölgeleyicisi ve aydınlatma modeli bulunur.

Deneysel prosedür esas olarak dört adımdan oluşur. İlk olarak, HoloLens 2 cihazını doğru şekilde aşıntırıyor ve ayarlıyor. İkincisi, deneysel kartı özel AR işaretleriyle masaüstüne yerleştiriyor. Sistem kamerası sürekli olarak video akışlarını yakalar. OpenCV'deki aruco.detectMarkers fonksiyonunu etiket algılama ve tanıma için çağırır. Üçüncü olarak, işaret başarıyla tanımlandıktan sonra, sistem sanal materyal örneğini gerçek dünyadaki (1)–(4) denklemlerine göre render eder. Sanal ortamın koordinat sistemi ζηξ ile gerçek ortamın koordinat sistemi xyz dönüştürülebilir ve dönüşüm denklemi (1) denkleminde gösterilir.

[ xyz1] = [ζηξ1] A (1)

(1) denkleminde, A iki sistem arasındaki dönüşüm matrisini temsil eder; burada gerçek ortam xyz ve kamera x'y'z' de dönüştürülebilir. Değişim denklemi denklem (2)'de gösterilmiştir.

[ x'y'z'1] = [ζηξ1] AB (2)

(2) denkleminde, B iki koordinat sistemi arasındaki dönüşüm matrisini temsil eder. X'y'z', izlenen sanal nesneleri UV iki boyutlu koordinat sistemine yansıtır; böylece sanal ortamın gerçek ortamda doğru kaydını gerçekleştirir. Sanal nesneler ve gerçek ortamların füzyon projeksiyonunun ekran koordinatları ile kamera koordinatları x'y'z' arasındaki dönüşüm denklem (3)'de gösterilmiştir.

(3)

Denklem (3)'te, d_x eksenel yöndeki piksel sayısını temsil eder. d_y, eksen y'deki piksel sayısını ifade eder. Sanal nesne ile gerçek ortamın birleşmesiyle yansıtılan kamera ile görüntü koordinat sistemi arasındaki geometrik ilişki, benzer üçgen denklemi kullanılarak (4) denkleminde gösterilmiştir.

(4)

Önceden tanımlanmış jestlerle sanal numuneye kuvvet uygulayarak, sistem örnek gerilme dağılımını ve deformasyonunu (5)–(7) denklemlerine göre gerçek zamanlı olarak hesaplar ve görselleştirir. Birim alan başına iç kuvvet, denklem (5)'te gösterildiği gibi gerilimdir.

(5)

(5) denkleminde, F kuvveti, A kesit alanını_{ve p m} birim alan başına gerilmeyi ifade eder. Toplam gerilim denklem (6)'da gösterilmiştir.

(6)

(6) denkleminde, p toplam gerilmenin gerilme bileşenini temsil eder; σ normal gerilme, kesite dik gerilme bileşeni ve τ kesme gerilimi ve kesitle tanent olan gerilme bileşenidir. Normal gerilim denklem (7)'de gösterilmiştir.

(7)

(7) denkleminde, F_N eksenel kuvvet, A ise kesit alanıdır. Dördüncüsü, veri kaydı ve rapor oluşturma. Deney sırasında üretilen anahtar veriler otomatik olarak CSV formatında kaydedilir. Deneyden sonra gerilim eğrileri ve ana veri özetlerini içeren PDF formatında deneysel bir rapor oluşturur. Tüm dosyalar yerel dizine aktarılır ve deney tarihi+deney türü formatında adlandırılır. Protokol sonlandırma adımları arasında veri kaydetme onayı, cihaz kapatılması, yazılım kapatma ve sistem durum kontrolü yer alır. Deneyden sonra, çalışma ana menüdeki "Exit System" butonu ile uygulamanın sonunu doğrular, HoloLens 2 cihazını çıkarır ve standart işletim prosedürlerine uygun olarak kapatır. Son olarak, geliştirme makinesinde Unity editörünün çalışma modu durdurulur ve tüm ilgili yazılım pencereleri kapatılır.

SPSS 26.0 veri analizi için kullanılır. Eşleştirilmiş örneklemler t-testi uygulanmadan önce, performans iyileştirme farklılıklarının normalliği önce değerlendirilir. Shapiro-Wilk testi, ilgili tüm değişkenleri analiz etmek için kullanılır. Ayrıca, sonuçlar tüm değişkenler için p-değerlerinin 0.05'ten büyük olduğunu göstermektedir; bu da verilerin normal bir dağılıma uyduğunu ve t-testi için ön koşulları karşıladığını gösterir. Eşleştirilmiş örneklemler t-testi, deneysel ve kontrol grupları arasında performans iyileştirmesini karşılaştırmak için kullanılır; örneğin memnuniyet gibi, tekrarlanan ölçüm verileri. Zaman içindeki değişiklikleri değerlendirmek için tekrar edilen ölçümlü varyans analizi kullanılır. Anlamlılık seviyesi p<0.05 olarak ayarlanmıştır. Ayrıca, etkinin büyüklüğünü değerlendirmek için Cohen'in d değeri hesaplanır; burada d>0.8 büyük bir etkiyi gösterir.

3. AR teknolojisi öğretim oyununa dayalı bilim öğretim sistemi inşası

Bilimsel öğretim standartlarına uygun olarak, AR teknolojisinin ve öğretim sistemlerinin etkileşimli özellikleri, bunu eğitime dahil etmek ve daha büyük potansiyelini ortaya çıkarmak için kullanılır. AR teknolojisi, fen öğretiminde son derece önemlidir. Her şeyden önce, soyut öğrenme içeriğini somutlaştırabilir ve görselleştirebilir. İkincisi, öğrenenlerin öğrenme deneyimini geliştirmek, böylece katılım ve konsantrasyon duygularını artırmaktır. Bu nedenle, eğitim sistemini sınıf ile birleştirmek büyük öneme sahiptir. Bu çalışmanın sistem tasarımı, deneyimsel öğrenme ve yapıcı ilkelerle yönlendirilmektedir. Soyut kavramları AR etkileşim mekanizmaları aracılığıyla somut, gözlemlenebilir görsel nesnelere dönüştürmeyi ve öğrencileri aktif olarak bilgi inşa etmeye teşvik etmeyi amaçlar. Bu arada, sistemin algılanan faydalılığını ve kullanım kolaylığını değerlendirmek ve böylece pratik uygulama potansiyelini ölçmek için teknoloji kabul modeli tanıtılır.

3.1 Eğitim oyunları ile artırılmış gerçeklik teknolojisinin entegrasyonu

AR teknolojisi, sanal ve gerçek ortamları entegre ederek kullanıcılara yeni bir duyusal deneyim sunar. AR teknolojisi önce gerçek sahnelerden özellik noktalarını takip edip toplar, ardından görüntü tanıma gerçekleştirir. İkincisi, işaretleme haritasının konumunda resmi takip etmek. Kameranın açısı ve diğer bilgiler önemlidir¹⁸. Son olarak, kameranın çevreye duyarlılığını algılayıp modelin üzerine bindirerek, sanal ve gerçekliğin birleşimi sağlanabilir ve sürükleyici bir etki elde edilir. AR teknolojisinin uygulanması Şekil 1'de gösterilmiştir.

Şekil 1: AR teknolojisinin uygulama adımları. Bu şekilin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Eğitim oyunu, eğitim işlevi ile eğlence işlevini birleştiren bir bilgisayar oyunu yazılımıdır. Oyun kullanıcılarının zekası, becerisi, bilgisi, tutumu ve değerlerini geliştirebilir ve öğrenenler üzerindeki etkisi küçümsenmemelidir. AR teknolojisinin üç temel önemli özelliği vardır. Birincisi, sanal ve gerçekliği doğru şekilde entegre eder, oluşturulan üç boyutlu sahneyi gerçek çevreyle bütünleştirir, kullanıcının tüm duyularını tetikler ve kullanıcının gerçek dünyayı^{deneyimlemesini sağlar.} İkincisi, insanlar ile cihazlar arasında akıllı etkileşim sağlamak için modern akıllı cihazların kullanılmasıdır. Son olarak, bilgisayar tarafından oluşturulan 3D ortam gerçek hedefle 3D olarak kaydedilir. Kullanıcılar, gerçek nesneleri kaybetmeden takip etmeye devam edebilir ve her zaman doğru takip edebilir. 3B kayıt teknolojisinin prensibi Şekil 2'de gösterilmiştir.

Şekil 2: 3D kayıt şematik diyagramı. Bu şekilin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2'de gösterilen üç boyutlu kayıt şematik diyagramı, burada x'y'z' kamera koordinatları, xyz gerçek ortamın özel koordinatları, ζηξ sanal ortamın koordinatları, uv sanal nesne ile gerçek ortamın füzyon projeksiyonunun ekran koordinatları ve ''o'z' kullanıcının görüş hattının yönüdür. Homojenizasyon ve birleştirmeden sonra hesaplama (4) denkleminde gösterilir. 3D kayıt teknolojisinin (denklemler (1)–(4)) eğitimsel önemi, soyut sanal koordinat sistemlerini öğrenci ekranlarında kararlı ve doğru görsel örtülere dönüştürme yeteneğinde yatmaktadır. Bu teknoloji, sanal modellerin gerçek dünya işaret kartlarına etkili şekilde bağlanmasını sağlar ve öğrenciler bakış açılarını değiştirirken modelin kaymasını veya sallanmamasını sağlar. Bu teknolojinin doğrudan eğitimsel değeri, öğrencilere istikrarlı ve güvenilir bir gözlem ortamı sunabilme yeteneğinde yatmaktadır. Bu ortam, öğrencilerin sanal mekanik örnekleri her açıdan gözlemlemesini ve düşünmesini sağlar. Sonuç olarak, öğrenciler mekânsal hayal gücünü ve çok açıdan gözlem yeteneğini geliştirirler.

3.2 AR teknolojisine dayalı bilim eğitim oyunlarının talep analizi

Bilimin öğretim hedeflerine ulaşmak için öğrenenlerin sistematik olarak bilgi, beceri ve davranışsal deneyimler edinmeleri gerekir. AR eğitim oyunları tasarlanırken, öğretim içeriğinin doğru şekilde analiz^{edilmesi gereklidir 20}. Uygun öğretim içeriği seçmek, bunu AR teknolojisiyle entegre etmek ve yenilikçi öğretim yöntemleri geliştirmek, öğrencilerin tutarlı bir bilgi sistemi oluşturmalarına etkili bir şekilde yardımcı olabilir. Malzeme mekaniğinin araştırma nesnesi, farklı parça şekillerine sahip çeşitli malzemelerdir. Ağırlıklı olarak farklı kuvvetler altında güç, sertlik ve stabiliteyi inceler. Öğrenenlerin sezgisel görsel deneyimini ve etkileşimli katılım duygusunu geliştirmek. Bu nedenle, AR teknolojisi ile eğitim sisteminin birleşimi, bilim eğitimi oyunlarında AR teknolojisinin ihtiyaçlarını analiz etmek için kullanılır; stres-gerilme analizini örnek alır. Sistem, mekanikte stres ve gerilme bilgi noktaları için deneysel hazırlık ve simülasyon sağlar ve öğretmenlere deney öğretmelerine yardımcı olur. Sistemin kullanıcıları arasında çoğunlukla ziyaretçiler, öğrenciler, öğretmenler ve yöneticiler bulunurken, işlevleri deney yönetimi, deney yükleme, etkileşimli deneyler ve veri görselleştirmesini içermektedir. Sistem, Şekil 3'te gösterilmiştir.

Şekil 3: Deneysel ders tamamlama puanlama sisteminin kullanım durumu diyagramı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

AR teknolojisi ile eğitim sisteminin entegrasyonu Şekil 3'te gösterilmiştir. Bu sistem, öğretmenlerin ders öncesinde yeterince hazırlıklı olmasını, deneyleri ustalıkla gerçekleştirmesini ve ders sırasında öğrencileri yönetmesini sağlar. Deneyden sonra öğretmenler öğrencilerin ilerlemesini görebilir ve değerlendirebilir, ders verilerini yönetmeye, öğrencilerin deney tamamlama oranlarını iyileştirebilir ve yöneticilere öğrencilerin deney sonuçlarına ilişkin verileri yönetmelerinde yardımcı olabilir. Bu nedenle, AR teknolojisi öğretim sistemi model-view-controller (MVC) mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Bu modun veri işleme modu denklem (8)'de gösterilmiştir.

V(s) =maksimum sim(s) →f(s)) (8)

(8) denkleminde, V(s) kullanıcı gereksinimlerine göre görüntüleme katmanı tarafından görüntülenen veri içeriğini, sis öğretim kaynaklarını ve f(s) kullanıcı bilgisini temsil eder. Çeşitlendirilmiş öğretim sistemi ile kullanıcılar arasındaki gerçek zamanlı etkileşimin çalışma modu denklem (9)'da gösterilmiştir.

K(s) = s_i ∩ [f(s₁), f(s₂),...,ff(s_n)] (9)

(9) denkleminde, K(s) modun iş kuralını temsil eder, s₁ veri nesnelerinin karakteristik parametresini temsil eder ve f(s_n) kullanıcı talep bilgisinin karakteristik parametresini temsil eder. AR teknolojisi bilim öğretim sistemi ile kullanıcılar arasındaki etkileşimli ilişkiye dayanarak, çalışma modu denklem (10)'da gösterilmiştir.

g(x) = maksimum K(s) → f(s) (10)

(10) denkleminde, g(x) istek nesnesini temsil eder, f(x) kullanıcı gereksinimlerinin kaynağıdır ve maksimum K(s) özellik benzerliğinin maksimum değeridir. MVC modu beş ana bileşenden oluşur: iş, kontrolör, kalıcılık, görünüm ve veritabanı. Görünüm katmanı, kullanıcıları ve verileri web sayfaları aracılığıyla birbirine bağlar, etkileşimi mümkün kılar ve web sayfalarını görüntüleme işlevselliği sağlar. Veri katmanı, üst katmandan veri depolar ve işler. Hizmet katmanı, kullanıcı ihtiyaçlarını karşılamak ve hizmet mantığını uygulamaktan sorumludur. MVC moduna dayalı AR bilim öğretim sistemi Şekil 4'te gösterilmiştir.

Şekil 4: Bilim öğretim sisteminin teknik mimari diyagramı. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Veritabanıyla etkileşimde, iş mantığı katmanında elde edilen veri operasyon bilgisi süreklilik katmanı üzerinden eşlenir. Görünüm katmanı, ana ön uç arayüzünü görüntülemekten, deneysel verilerin yüklenmesinden, deneysel sonuçların gösterilişinden ve deneysel raporların derecelendirilmesinden sorumludur. İş mantığı katmanı, kullanıcı taleplerini alıp iş mantığı katmanının işlemcisine ileden bir iş katmanı ve bir kontrolör olarak ikiye ayrılır. Teknoloji katmanı, birden fazla nesnenin ortak bloklarını ayrı modüllere dönüştürerek sisteme doğrudan referanslar yapılmasını sağlar.

3.3 AR teknolojisi ve bilim eğitim oyununa dayalı öğretim sistemi mimarisi tasarımı

Fen öğretimi, öğretim ve öğrenmenin iki yönlü bir sürecidir. Öğretim hedeflerine ulaşmak için, AR eğitim oyunlarının tasarımı etkileşimlilik, ilgi, bilim, kolay çalışma ve eğitim olmak olmak üzere beş ilkeyi takip etmelidir²¹. Etkileşimlilik AR teknolojisinin en büyük özelliğidir. Eğitim oyunu, AR teknolojisinin avantajlarını vurgulamalı; öğrencilerin sınıf ortamını harekete geçiren ve öğretim etkinliğini artıran deneylerde zengin ve etkileşimli bir deneyim yaşamalarını sağlamalıdır. Eğitim oyunları, hem öğretim hem de öğrenme hedeflerine ulaşmak için net öğretim hedefleri ve temel öğretim noktalarıyla tasarlanmıştır. Bu nedenle, AR teknolojisine dayalı öğretim sistemi esas olarak altı modülden oluşur; Şekil 5'te gösterildiği gibi.

Şekil 5: Bilim Öğretimi AR öğretim sistemi modül diyagramı. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Öğretim sistemi modülü esas olarak sistem tanıtım modülü, kullanıcı modülü, deney modülü, deney seçme modülü, ana sayfa modülü ve sonuç istatistiği modülünden oluşur. Deney tanıtım modülü, kullanıcıları kolayca bilgilendirebilir ve sınıf deney gereksinimleri ile deneysel rapor gereksinimleri dahil olmak üzere öğretim sisteminin kullanımı için talimatlar sunabilir. Kullanıcı modülü, hesap kaydı, hesap değiştirme, hesap çıkışı ve şifre değişikliği gibi kullanıcıları yönetir. Deneysel seçim modülü, deneysel parçaları seçmek için dokunmatik ekran kullanır. Deneysel modül, ithal edilen deneysel fotoğraflarda özellik noktası tanıma ve özellik analizi gerçekleştirir. Ayrıca ışık farkını gerçek dünya ekranına uygun şekilde ayarlar. AR teknolojisine dayalı öğretim sisteminin tasarımı, eğitim hedefleri etrafında yoğunlaşmıştır. Özellikle, deneysel modül ve deneysel seçim modülünün temel eğitim işlevleri öğrencileri güçlendirmektir. Bağımsız olarak keşfedebilirler. Sonuç istatistiği modülünün eğitimsel önemi, öğretmenler için objektif bir temel sağlamakta yatmaktadır. Öğretmenler bunu öğrenme sonuçlarını değerlendirmek için kullanabilir. AR'nin özellikleri nedeniyle, uygun ve stabil aydınlatmaya sahip sahnelerde kullanılmasını gerektirir. Gri esneme yöntemi, denklem (11)'de gösterildiği gibi, onları eşit şekilde dağıtmak için kullanılabilir.

g(x,y) = [(255 - c)/ b - a] f(x,y) + c (11)

(11) denkleminde, c düzeltmeden sonra gri seviyenin başlangıç noktasını temsil eder. a ve b, sırasıyla gri seviye başlangıç noktası ve düzeltmeden önceki bitişi temsil eder. Özellik tabanlı takip yönteminde, çekirdek denklem (12) denkleminde gösterilmiştir.

(12)

İzleme sürecinde, doğrusal regresyon için bir sırt regresyon modeli seçilir ve eğitim için doğrusal olmayan bir regresyon modeli kullanılır. Gauss fonksiyonu denklem (13)'te gösterilmiştir.

(13)

Yönetici kullanıcı puanlama modülünde. Bu sistemde, deneysel kursun puanlama standardı yönetici tarafından yönetilir ve değerlendirilir. Öğrenciler, deneysel sonuçlar modülü aracılığıyla deneysel sonuçları ve verileri görebilirler. Sistemdeki ana sayfa modülü, sistem tanıtımı, deney girişi, çıkış sistemi ve diğer içerikleri içerir. Şekil 6 , genel sistem çerçevesini göstermektedir.

Şekil 6: Bilim öğretimi AR öğretim sistemi mimarisi ana sayfa modülü. Bu şekilin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Öğretim sistemindeki sistem süreci esas olarak dört bölümden oluşur; çizim materyallerinin hazırlanması, etkileşimli test optimizasyonu, veri sorgulama ve sıralama ile uygulama sistemi yer alır. Bu kart kayıt ve tanımlama ile gösterilen parça modelinin kimliğinde yer alır. Son olarak, deneysel verilerin gerilme-gerilme analizi görüntüsü sunulur ve farklı özelliklere sahip malzemelerin mekanik özellikleri gerilme-deformasyon analizinde elde edilebilir. Deneyden sonra, nihai deneysel rapor temeli sunulabilir. Bu nedenle, sistemin deneysel süreci Şekil 7'de gösterilmiştir.

Şekil 7: Bilim öğretimi için AR öğretim sistemi uygulamasının akış şeması. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Genel sistem mimarisi, tasarım, teknoloji mimarisi ve fonksiyonel modülleri içerir. Öğretim sistemi, öğrencilerin öz farkındalıklarını ve keşiflerini geliştirmelerine yardımcı olabilir ve eğitimcilerin eğitim oyunları aracılığıyla öğretim deneylerini organize etmesine yardımcı olabilir. Öğretim sisteminin etkileşimli olması sayesinde, öğrenciler AR öğretim sistemini kullanabilirler. AR teknolojisiyle desteklenen fen öğretiminde, eğitimcilerin ihtiyaçları karşılanabilir; böylece eğitimcilerin müfredat öğretimi, öğrenciler için güçlü uygulanabilir öğretim içeriği^{geliştirebilir. 22}. Bu nedenle, öğretim içeriği optimize edilebilir ve öğrencilerin dersteki coşkusu ve yaratıcılığı artırılarak öğretim etkisi artırılabilir.

Sonuçlar

Eğitim oyun deneyimi ve öğrenme etkinliğinin değerlendirme sonuçları

Öğretim sisteminin bilimselliği ve uygulanabilirliği doğrulanmak için, AR teknolojisi kullanılarak geliştirilen bir eğitim oyunu aracılığıyla geliştirilen fen öğretim sistemi analiz edilir. Sistemin çekirdek performansını nicelendirmek için, teknik gösterge verileri deneysel süreç sırasında eşzamanlı olarak toplanır. Standart deneysel koşullarda (300 ± 50 lüks aydınlatma), si...

Tartışma

Bilim ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte, bilgi teknolojisinin insanların günlük yaşamına etkisi birçok alanı kapsıyor ve devlet ayrıca bilgi teknolojisinin eğitim ve öğretimle derin entegrasyonunu teşvik etmek için her çabayı göstermektedir. Gerçek zamanlı etkileşim ve sanal ile gerçek kombinasyonuyla AR teknolojisi eğitim sektöründe popülerdir. Tulgar ve ark., kapsamlı bibliyometrik analiz yoluyla AR tabanlı mobil öğrenme ve oyunlaştırmanın son araştırmaların odağı haline

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
AR ekran cihazı	Microsoft	HoloLens 2	https://www.microsoft.com/en-us/hololens/hardware
Bilgisayar Görüşü Kütüphanesi	OpenCV Takımı	OpenC 4.13.0	https://opencv.org/releases/
Geliştirme motoru	Unity Technologies	Unity 2021 LTS	https://unity.com/releases/2021-lts
Ekran kartı	NVIDIA	RTX A2000	https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/rtx-a2000/rtx-a2000-datasheet-us-nvidia-1520552-r3-web.pdf
Entegre Kalkınma Ortamı	Microsoft	Visual Studio 2022	https://visualstudio.microsoft.com/vs/
İşletim sistemi	Microsoft	Windows 11	https://www.microsoft.com/en-us/windows/windows-11
İşlemci	Intel	Core i9-11950H	https://www.intel.com/content/www/us/en/products/sku/213800/intel-core-i911950h-processor-24m-cache-up-to-5-00-ghz/specifications.html