Bilişim Ders Notları
6. Sınıf · 35. hafta · Yazılım Tasarımı ve Programlama

YZ Destekli Ürün: Kendi Modelimle Oyun

6. Sınıf Bilişim Teknolojileri ve Yazılım · 35. hafta ders notu · BTY.6.6.3

Öğrenme çıktıları
BTY.6.6.3
  • Teachable Machine ya da ML for Kids ile "yukarı", "aşağı" ve "boş" etiketli bir görüntü sınıflandırma modeli eğitir.
  • Eğitim verisinin miktarı ve çeşitliliğinin modelin doğruluğunu nasıl etkilediğini açıklar.
  • Modeli blok tabanlı ortama bağlayarak tanınan etikete göre kuklayı hareket ettirir.
  • Güven değeri ve eşik kullanarak modelin emin olmadığı durumlarda yanlış hareketi önler.
Bilgisayarsız sınıf alternatifi

İnsan modeli

Bir öğrenci "model" olur ve gözleri kapalıyken eline verilen kartlardaki (yukarı/aşağı işaretleri çizilmiş) örneklerle "eğitilir": her kartın etiketi söylenir. Sonra yeni, biraz farklı çizilmiş kartlar gösterilir ve model tahminini söylemeden önce "ne kadar emin olduğunu" 1–10 arası parmakla gösterir. 8'in altında sınıf "bekle" der. Az ve tek tip örnekle eğitilen modelin yanıldığı birlikte görülür.

Konu anlatımı

Önce konuyu aç, sonra sorulara dokun: cevap altında açılır. Soru işaretli kutulara dokununca cevap görünür.

01Kendi modelimizi eğitmek
?Model eğitmenin adımları nelerdir?
Sınıfları (etiketleri) oluştur, her sınıf için örnek görüntü topla, "Eğit" düğmesine bas, önizlemede yeni görüntülerle dene, iyi çalışırsa modeli dışa aktar.
?Neden bir "boş" sınıfı ekliyoruz?
Kamerada hiçbir işaret yokken de model bir tahmin yapmak zorundadır. "Boş" sınıfı olmazsa boş arka plana da "yukarı" ya da "aşağı" diyebilir.
?Etiket nedir?
Bir örneğin hangi sınıfa ait olduğunu söyleyen addır: "yukarı", "aşağı", "boş". Model bu etiketli örneklerden örüntüleri öğrenir.
Anahtar kavramlar: ModelSınıfEtiketEğitim verisi
1. Sınıflar (etiketler) yukarı40 örnekaşağı40 örnekboş30 örnek 2. EğitimEğit 3. Önizleme yukarı%94aşağı%4boş%2
02İyi veri, iyi model

Kartlara dokun.

?Model neden bazen yanılır?
Eğitimde görmediği koşullarla karşılaşır: farklı ışık, kalabalık arka plan, eldivenli el. Model yalnızca gösterdiğimiz örneklerden öğrenir; eksik veri eksik öğrenme demektir.
03Güven değeri ve eşik
?Güven değeri nedir?
Modelin her etiket için verdiği olasılıktır. "yukarı %94" modelin büyük olasılıkla bunun yukarı işareti olduğunu düşündüğünü gösterir.
?Eşik neden kullanılır?
Güven belirli bir değerin (örneğin %80) altındaysa karakter hareket etmez. Böylece model kararsızken yanlış yöne gitmek engellenir.
Biliyor muydun?

Eşik çok yüksek olursa karakter neredeyse hiç hareket etmez, çok düşük olursa titrer. 70–85 arası iyi bir başlangıçtır.

Güven değeri: model ne kadar emin? yukarı aşağı %94%4 eşik %80 Emin: yukarı git Güven eşiğin üstünde,komut uygulanır. yukarı aşağı %52%41 eşik %80 Emin değil: bekle İki etiket birbirine yakın,yanlış hareket önlenir.
04Modeli blok ortamına bağlamak
?Model Scratch benzeri ortama nasıl bağlanır?
ML for Kids'te proje eğitildikten sonra "Yap" bölümünden Scratch 3 açılır ve projeye özel bloklar gelir. PictoBlox'ta ise ML ortamında eğitilen model tek tıkla bloklara aktarılır. Blok adları platforma göre biraz farklı olabilir.
?Tanınan etiket bloğu nasıl kullanılır?
Yuvarlak bir değer bloğudur; "eğer <(tanınan etiket) = (yukarı)> ise" gibi karşılaştırmalarda kullanılır. Hata ayıklarken "(tanınan etiket) de" ile kuklaya söyletmek modelin ne gördüğünü gösterir.
bayrağa tıklanınca
videoyu açık ▾ yap
sürekli tekrarla
tanınan etiket de
eğer (tanınan etiket) = (yukarı) ise
eğer (80) < (güven) ise
y'yi 5 değiştir
eğer (tanınan etiket) = (aşağı) ise
eğer (80) < (güven) ise
y'yi -5 değiştir
El İşaretiyle Uç etiketyukarıgüven93 Kamera yukarı %93 Yukarı işareti:kuş yükselirAşağı işareti:kuş alçalır

Ders akışı

40 dakikalık bir ders saati için planlandı. Adımın başlığına dokun, ayrıntılar açılsın.

5dk

Isınma: Bilgisayara el işareti öğretmek

Başparmağını yukarı ve aşağı göster, sınıfa "Bilgisayar bunun ne anlama geldiğini nereden bilecek?" diye sor. Geçen haftaki uzantıların hazır modeller kullandığını, bugün modeli kendimizin eğiteceğimizi söyle.

10dk

Keşif: Veri topla ve eğit

Teachable Machine'de görüntü projesi aç ve üç sınıf oluştur: yukarı, aşağı, boş. Her sınıf için farklı öğrencilerin ellerinden, farklı uzaklık ve açılardan 30–40 örnek topla. "Eğit" düğmesine bas ve önizlemede modeli dene.

1. Sınıflar (etiketler) yukarı40 örnekaşağı40 örnekboş30 örnek 2. EğitimEğit 3. Önizleme yukarı%94aşağı%4boş%2
8dk

Keşif: Güven değeri

Önizlemedeki yüzde çubuklarını göster. Eli yarım gösterince ya da kameradan uzaklaşınca güvenin düştüğünü ve iki etiketin birbirine yaklaştığını fark ettir. Eşiğin (örneğin %80) bu durumda yanlış hareketi nasıl engellediğini konuş.

Güven değeri: model ne kadar emin? yukarı aşağı %94%4 eşik %80 Emin: yukarı git Güven eşiğin üstünde,komut uygulanır. yukarı aşağı %52%41 eşik %80 Emin değil: bekle İki etiket birbirine yakın,yanlış hareket önlenir.
12dk

Etkinlik: Modeli oyuna bağla

Modeli ML for Kids Scratch ya da PictoBlox'taki ML uzantısıyla blok ortamına aktar. Kuş kuklasına aşağıdaki betiği birlikte yazın; öğrenciler sırayla kameraya işaret yapıp kuşu borular arasından geçirmeye çalışır.

bayrağa tıklanınca
videoyu açık ▾ yap
x: -150 y: 0 konumuna git
sürekli tekrarla
eğer (tanınan etiket) = (yukarı) ise
eğer (80) < (güven) ise
y'yi 5 değiştir
eğer (tanınan etiket) = (aşağı) ise
eğer (80) < (güven) ise
y'yi -5 değiştir
5dk

Değerlendirme: Model nerede yanılıyor?

Işığı kıs, arka plana kalabalık bir görüntü koy ya da eldiven taktır. Model yanılınca sınıf nedenini tartışır ve hangi örneklerin eklenmesi gerektiğini listeler. Yeni örneklerle yeniden eğitip farkı gösterin.

Doğru mu, yanlış mı?

Dersin sonunda tahtada ya da öğrencinin kendi cihazında çözülür.

1. Makine öğrenmesinde model, etiketlenmiş örneklerden öğrenir.

Cevabı gösterDoğru

2. Her sınıf için 3–4 örnek, güvenilir bir model için yeterlidir.

Cevabı gösterYanlış · Çok az örnekle eğitilen model yeni görüntülerde kolayca yanılır. Her sınıf için onlarca, farklı koşullarda çekilmiş örnek gerekir.

3. "Boş" sınıfı, kamerada işaret yokken modelin yanlışlıkla yukarı ya da aşağı demesini önler.

Cevabı gösterDoğru

4. Güven değeri, modelin tahmininden ne kadar emin olduğunu gösterir.

Cevabı gösterDoğru

5. Güven değeri %52 olan bir tahmin kesinlikle doğrudur.

Cevabı gösterYanlış · %52 güven, modelin iki etiket arasında kararsız kaldığını gösterir. Bu yüzden eşik kullanılır ve düşük güvenli tahminlerde hareket yapılmaz.

6. Tüm örnekleri aynı kişinin eliyle ve aynı arka planda toplamak modeli daha genel yapar.

Cevabı gösterYanlış · Tek tip veriyle eğitilen model başka el, ışık ya da arka planda yanılır. Farklı kişiler, açılar ve ortamlar modeli daha genel yapar.

7. Eğitilen model blok ortamına aktarılınca tanınan etikete göre "eğer" bloklarıyla karar verilebilir.

Cevabı gösterDoğru

8. Arkadaşlarımızın yüz ya da el görüntülerini model eğitmek için kullanırken onların iznini almalıyız.

Cevabı gösterDoğru · Görüntüler kişisel veridir; izinsiz toplanmamalı ve paylaşılmamalıdır.

9. Model bir kez eğitildikten sonra asla yeniden eğitilemez.

Cevabı gösterYanlış · Yanıldığı durumlar için yeni örnekler eklenip model yeniden eğitilebilir; yapay zekâ ürünleri de böyle güncellenir.
← Önceki haftaYZ Destekli Ürün: Scratch Uzantıları Sonraki hafta →YZ Projesi: Sohbet Botu ve Yıl Sonu Fuarı

35. hafta günlük planı

2026–2027 6. sınıf Bilişim Teknolojileri ve Yazılım dersi 35. hafta günlük planı. Okul ve öğretmen bilgileriyle doldurulmuş Word dosyası için etkileşimli sürümde Evraklar › Günlük planlar bölümünü kullanın.

2026–2027 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI …………………………

6. SINIF BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ GÜNLÜK PLANI · 35. HAFTA

BÖLÜM I · DERSE İLİŞKİN BİLGİLER
Ders6. Sınıf Bilişim Teknolojileri ve YazılımSınıf / Düzey6. sınıf
Hafta / Tarih35. Hafta · 14–18 Haziran (HAZİRAN)Süre2 ders saati (40' + 40')
TemaYAZILIM TASARIMI VE PROGRAMLAMA
KonuYZ Destekli Ürün: Kendi Modelimle Oyun
BÖLÜM II · ÖĞRENME ÇIKTILARI VE KAYNAKLAR
Öğrenme çıktısıBTY.6.6.3 Blok tabanlı ortamda yapay zekâ destekli ürün ortaya koyabilme
Süreç bileşenleri
  • Teachable Machine ya da ML for Kids ile "yukarı", "aşağı" ve "boş" etiketli bir görüntü sınıflandırma modeli eğitir.
  • Eğitim verisinin miktarı ve çeşitliliğinin modelin doğruluğunu nasıl etkilediğini açıklar.
  • Modeli blok tabanlı ortama bağlayarak tanınan etikete göre kuklayı hareket ettirir.
  • Güven değeri ve eşik kullanarak modelin emin olmadığı durumlarda yanlış hareketi önler.
Araç, gereç ve kaynaklarAkıllı tahta ve kamera (dizüstü bilgisayar kamerası yeterli) · Teachable Machine ya da ML for Kids hesabı (öğretmen) · ML for Kids Scratch ya da PictoBlox (ML uzantısı) · Yukarı/aşağı el işareti kartları, düz renkli arka plan kartonu · Bilişim Ders Notları ders sayfası, sunum ve etkinlikler (bilisimdersnotlari.com)
BÖLÜM III · ÖĞRENME-ÖĞRETME UYGULAMALARI
SüreEtkinlik akışı
1. ders
5 dk		Isınma: Bilgisayara el işareti öğretmek
Başparmağını yukarı ve aşağı göster, sınıfa "Bilgisayar bunun ne anlama geldiğini nereden bilecek?" diye sor. Geçen haftaki uzantıların hazır modeller kullandığını, bugün modeli kendimizin eğiteceğimizi söyle.
1. ders
10 dk		Keşif: Veri topla ve eğit
Teachable Machine'de görüntü projesi aç ve üç sınıf oluştur: yukarı, aşağı, boş. Her sınıf için farklı öğrencilerin ellerinden, farklı uzaklık ve açılardan 30–40 örnek topla. "Eğit" düğmesine bas ve önizlemede modeli dene.
1. ders
8 dk		Keşif: Güven değeri
Önizlemedeki yüzde çubuklarını göster. Eli yarım gösterince ya da kameradan uzaklaşınca güvenin düştüğünü ve iki etiketin birbirine yaklaştığını fark ettir. Eşiğin (örneğin %80) bu durumda yanlış hareketi nasıl engellediğini konuş.
1. ders
12 dk		Etkinlik: Modeli oyuna bağla
Modeli ML for Kids Scratch ya da PictoBlox'taki ML uzantısıyla blok ortamına aktar. Kuş kuklasına aşağıdaki betiği birlikte yazın; öğrenciler sırayla kameraya işaret yapıp kuşu borular arasından geçirmeye çalışır.
1. ders
5 dk		Değerlendirme: Model nerede yanılıyor?
Işığı kıs, arka plana kalabalık bir görüntü koy ya da eldiven taktır. Model yanılınca sınıf nedenini tartışır ve hangi örneklerin eklenmesi gerektiğini listeler. Yeni örneklerle yeniden eğitip farkı gösterin.
2. ders
10 dk		Tekrar: Sunum
9 slaytlık ders sunumu akıllı tahtada açılır; önceki saatte öğrenilen kavramlar öğrencilerle birlikte tekrar edilir.
2. ders
20 dk		Uygulama: Etkinlikler
Akıllı tahtada etkileşimli etkinlikler oynanır: Model geliştirme adımlarını sırala; Model için iyi mi, kötü mü?; Kavramı açıklamasıyla eşleştir; Doğru mu, yanlış mı?; Kutuyu aç: konu soruları; Harf karıştırma: anahtar kavramlar.
2. ders
10 dk		Değerlendirme
9 soruluk doğru-yanlış testi tahtada birlikte çözülür; yanlış cevaplar gerekçeleriyle tartışılır.
FarklılaştırmaBilgisayarsız sınıf alternatifi: İnsan modeli. Bir öğrenci "model" olur ve gözleri kapalıyken eline verilen kartlardaki (yukarı/aşağı işaretleri çizilmiş) örneklerle "eğitilir": her kartın etiketi söylenir. Sonra yeni, biraz farklı çizilmiş kartlar gösterilir ve model tahminini söylemeden önce "ne kadar emin olduğunu" 1–10 arası parmakla gösterir. 8'in altında sınıf "bekle" der. Az ve tek tip örnekle eğitilen modelin yanıldığı birlikte görülür.
BÖLÜM IV · ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Ölçme araçlarıGözlem formu, dereceli puanlama anahtarı, performans görevi
Doğru-yanlış soruları
  1. Makine öğrenmesinde model, etiketlenmiş örneklerden öğrenir. (D)
  2. Her sınıf için 3–4 örnek, güvenilir bir model için yeterlidir. (Y)
  3. "Boş" sınıfı, kamerada işaret yokken modelin yanlışlıkla yukarı ya da aşağı demesini önler. (D)
  4. Güven değeri, modelin tahmininden ne kadar emin olduğunu gösterir. (D)
  5. Güven değeri %52 olan bir tahmin kesinlikle doğrudur. (Y)
  6. Tüm örnekleri aynı kişinin eliyle ve aynı arka planda toplamak modeli daha genel yapar. (Y)
  7. Eğitilen model blok ortamına aktarılınca tanınan etikete göre "eğer" bloklarıyla karar verilebilir. (D)
  8. Arkadaşlarımızın yüz ya da el görüntülerini model eğitmek için kullanırken onların iznini almalıyız. (D)
  9. Model bir kez eğitildikten sonra asla yeniden eğitilemez. (Y)
Dersin uygulanmasına ilişkin açıklamalarTeachable Machine'de toplanan görüntüler varsayılan olarak tarayıcıda kalır, sunucuya gönderilmez; bunu öğrencilere gizlilik örneği olarak söyleyebilirsiniz. Düz renkli bir karton arka plan modelin başarısını belirgin biçimde artırır.
…………………………Bilişim Teknolojileri Öğretmeni
UYGUNDUR14.06.2027…………………………Okul Müdürü
Bu dersi sınıfta işleyinSunum, tahta modu ve etkileşimli etkinlikler için.
Etkileşimli sürümü aç →