Bilişim Ders Notları
Yapay Zekâ · 17. hafta · Yapay Zekâ Geliştirme Ortamları

Temel Bileşenler 6: Sayısal Veriyle Tahmin

Yapay Zekâ Uygulamaları · 17. hafta ders notu · YZU1.2.3

Öğrenme çıktıları
YZU1.2.3
  • Sayısal ve kategorik özelliklerden oluşan bir veri tablosunda özellik ve etiketi ayırt eder.
  • Karar ağacının soru (düğüm), dal ve sonuç (yaprak) bölümlerini açıklar.
  • Hava durumu verisiyle "dışarıda oynanır mı?" sorusunu cevaplayan bir karar ağacını izleyerek tahmin yapar.
  • Karar ağacını iç içe "eğer" bloklarıyla programlar ve ML for Kids sayı projesiyle karşılaştırır.
Bilgisayarsız sınıf alternatifi

Canlı karar ağacı

Sınıfın ortasına üç öğrenci "soru" (düğüm) kartlarıyla dizilir: "Yağmur var mı?", "Sıcaklık 10 °C üstü mü?", "Rüzgâr kuvvetli mi?". Diğer öğrenciler ellerindeki hava durumu kartıyla ilk sorudan başlar; soru tutan öğrenci kolunu cevaba göre sağ ya da sola uzatır. Kart sahibi sonunda "Evet" ya da "Hayır" yaprağındaki gruba katılır. Son olarak iki grubun kartları tahtadaki tabloyla karşılaştırılır.

Konu anlatımı

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

01Veri tablosu: özellik ve etiket

Soru işaretli kutulara dokun.

?Sayısal ve kategorik veri arasındaki fark nedir?
Sayısal veri ölçülebilen ve büyüklük karşılaştırılabilen değerlerdir (sıcaklık 24). Kategorik veri ise sınırlı seçeneklerden birini alır (yağmur: var ya da yok).
?Neden etiket sütununa ihtiyaç var?
Model, özelliklerle sonucun ilişkisini etiketli örneklerden öğrenir. Etiket olmazsa hangi hava koşulunda oynandığını bilemez ve kural çıkaramaz.
Anahtar kavramlar: ÖzellikEtiketSayısal veriKategorik veri
Eğitim verisi: 6 gün, 3 özellik, 1 etiket SıcaklıkYağmurRüzgârOynanır mı? 24 °CyokhafifEvet18 °CvarhafifHayır6 °CyokhafifHayır21 °CyokkuvvetliHayır15 °CyokhafifEvet12 °CvarkuvvetliHayır
KavramTablodaki karşılığıÖrnek
Örnek (satır)
Sayısal özellik
Kategorik özellik
Etiket
02Karar ağacı nasıl okunur?
Karar ağacıYeni gün: 20 °C,yağmur yok, rüzgâr hafif varyokhayırevetevethayır Yağmur var mı?HayırSıcaklık 10 °C üstü mü?HayırRüzgâr kuvvetli mi?HayırEvet soru (düğüm) sonuç (yaprak) yeni günün yolu
  1. 1Kök düğümİlk sorulan ve en çok ayıran soru.Dokun, adını gör
  2. 2DalSorunun cevabına göre izlenen yol.Dokun, adını gör
  3. 3YaprakKarara varılan uç: Hayır.Dokun, adını gör
  4. 4Ara düğümYeni bir soru: sıcaklık.Dokun, adını gör
  5. 5Yeni günün sonucuSarı yolun sonu: Evet.Dokun, adını gör
  6. 6AçıklamaDüğüm, yaprak ve yol renkleri.Dokun, adını gör

Görseldeki numaralara dokun.

?Karar ağacı nasıl çalışır?
En üstteki kök sorudan başlanır. Cevaba göre bir dal izlenir ve yeni bir soruya geçilir. Soru kalmayınca ulaşılan yaprak sonucu verir.
?İlk soru neden "Yağmur var mı?"
Tablodaki günleri en iyi ayıran soru odur: yağmurlu günlerin hepsinde "Hayır" etiketi vardır. İyi bir karar ağacı, örnekleri en hızlı ayıran soruyu en üste koyar.
03Karar ağacını bloklara çevirmek
?Düğüm, dal ve yaprak bloklarda neye karşılık gelir?
Her düğüm bir "eğer" bloğudur. Evet dalı "ise" koluna, hayır dalı "değilse" koluna yazılır. Yapraklar kuklanın söylediği sonuçlardır.
?"10 °C üstü mü?" sorusu neden "sıcaklık < 11" diye yazıldı?
Sıcaklık 11 ya da daha büyükse 10'un üstündedir. Koşul ters kurulduğu için "ise" kolu soğuk durumu, "değilse" kolu ılık durumu gösterir; sonuç aynıdır.
eğer (yağmur) = (var) ise
Hayır de
değilse
eğer (sıcaklık) < (11) ise
Hayır de
değilse
eğer (rüzgâr) = (kuvvetli) ise
Hayır de
değilse
Evet de
Biliyor muydun?

Tam sayı derece girildiğini varsayıyoruz; 10,5 gibi değerler için eşik ayrıca düşünülmelidir.

04Modeli bilgisayar da çıkarabilir

Kartlara dokun.

?Bizim çizdiğimiz ağaç ile modelin çıkardığı ağaç aynı mı olur?
Her zaman değil. Model eşik değerini (örneğin 10 yerine 13,5 °C) ve soru sırasını verilere bakarak kendisi seçer. Veri değiştikçe ağaç da değişir.

Ders akışı

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

5dk

Isınma: Bugün bahçeye çıkar mıyız?

Pencereden dışarı bakıp sınıfa "Teneffüste bahçede top oynanır mı?" diye sor. Öğrencilerin kararlarını neye dayandırdığını tahtaya yaz: yağmur, soğuk, rüzgâr. Bu ipuçlarının birer "özellik" olduğunu söyle.

8dk

Keşif: Veri tablosu

Hava durumu tablosunu aç. Her satırın bir gün, sıcaklık, yağmur ve rüzgâr sütunlarının özellik, son sütunun ise etiket olduğunu göster. Sıcaklığın sayısal, yağmur ve rüzgârın ise kategorik (seçenekli) veri olduğunu ayırt ettir.

Eğitim verisi: 6 gün, 3 özellik, 1 etiket SıcaklıkYağmurRüzgârOynanır mı? 24 °CyokhafifEvet18 °CvarhafifHayır6 °CyokhafifHayır21 °CyokkuvvetliHayır15 °CyokhafifEvet12 °CvarkuvvetliHayır
9dk

Keşif: Karar ağacı

Karar ağacı çizimini aç, numaralara dokun. Tablodaki satırları tek tek ağaçtan geçirerek her birinin doğru yaprağa ulaştığını birlikte kontrol edin. Yeni günün (20 °C, yağmur yok, hafif rüzgâr) sarı yolu izleyerek "Evet"e ulaştığını göster.

Karar ağacıYeni gün: 20 °C,yağmur yok, rüzgâr hafif varyokhayırevetevethayır Yağmur var mı?HayırSıcaklık 10 °C üstü mü?HayırRüzgâr kuvvetli mi?HayırEvet soru (düğüm) sonuç (yaprak) yeni günün yolu
13dk

Etkinlik: Ağacı bloklara çevir

Her düğümün bir "eğer" bloğu, her yaprağın bir "de" bloğu olduğunu göstererek betiği sınıfça kurun. Öğrenciler sırayla farklı hava değerleri girer; sonuç tahtadaki ağaçla karşılaştırılır. Zaman kalırsa aynı tablo ML for Kids sayı projesine girilip modelin kendi çıkardığı ağaç gösterilir.

bayrağa tıklanınca
Yağmur var mı? var / yok diye sor ve bekle
yağmur ▾ değişkenini cevap yap
Sıcaklık kaç derece? diye sor ve bekle
sıcaklık ▾ değişkenini cevap yap
Rüzgâr kuvvetli mi? evet / hayır diye sor ve bekle
eğer (yağmur) = (var) ise
Bugün içeride oynayalım. de
değilse
eğer (sıcaklık) < (11) ise
Hava soğuk, içeride kalalım. de
değilse
eğer (cevap) = (evet) ise
Rüzgâr çok sert, içeride kalalım. de
değilse
Haydi bahçeye! de
5dk

Değerlendirme: Yeni günler

Tahtaya üç yeni gün yaz (ör. 8 °C güneşli; 25 °C yağmurlu; 17 °C hafif rüzgârlı). Öğrenciler ağacı izleyerek sonucu tahmin eder, sonra betikle kontrol edilir. Ağacın hangi durumda yanılabileceği (ör. 11 °C ama güneşli ve rüzgârsız) tartışılır.

Doğru mu, yanlış mı?

Dersin sonunda tahtada ya da öğrencinin kendi cihazında çözülür.

1. Veri tablosunda her satır bir örneği (bir günü), her sütun bir özelliği gösterir.

Cevabı gösterDoğru

2. Tahmin edilmek istenen sütuna etiket denir.

Cevabı gösterDoğru · Bu tabloda etiket "Oynanır mı?" sütunudur; diğer sütunlar tahmin için kullanılan özelliklerdir.

3. Sıcaklık kategorik, yağmur ise sayısal bir özelliktir.

Cevabı gösterYanlış · Tersidir: sıcaklık sayısal (24 °C, 6 °C), yağmur ise "var" ya da "yok" seçenekleri olan kategorik bir özelliktir.

4. Karar ağacında sorular düğümlerde, sonuçlar yapraklarda bulunur.

Cevabı gösterDoğru

5. Karar ağacında bir örnek birden fazla yaprağa ulaşabilir.

Cevabı gösterYanlış · Her soruda yalnızca bir dal seçilir; bu yüzden her örnek kökten başlayıp tek bir yaprağa ulaşır.

6. Karar ağacı iç içe "eğer–değilse" bloklarıyla programlanabilir.

Cevabı gösterDoğru · Her düğüm bir "eğer" bloğuna, her dal "ise" ya da "değilse" koluna, her yaprak bir sonuca karşılık gelir.

7. ML for Kids sayı projesinde model, eğitim tablosundan kendi karar ağacını çıkarabilir.

Cevabı gösterDoğru

8. Eğitim tablosunda ne kadar az örnek olursa model o kadar doğru tahmin yapar.

Cevabı gösterYanlış · Az örnekle model yalnızca birkaç günü ezberler. Farklı mevsimlerden, farklı hava koşullarından çok sayıda örnek modeli güçlendirir.

9. Karar ağacının en üstündeki soruya kök düğüm denir.

Cevabı gösterDoğru

10. Karar ağacı, kararın neden verildiğini adım adım gösterdiği için anlaşılır bir modeldir.

Cevabı gösterDoğru
← Önceki haftaTemel Bileşenler 5: Metin Sınıflandırma Sonraki hafta →Temel Bileşenler 7: Bileşenleri Birleştirme

17. hafta günlük planı

2026–2027 1. düzey Seçmeli Yapay Zekâ Uygulamaları dersi 17. hafta günlük planı. Okul ve öğretmen bilgileriyle doldurulmuş Word dosyası için etkileşimli sürümde Evraklar › Günlük planlar bölümünü kullanın.

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

SEÇMELİ YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI 1. SEVİYE DERSİ GÜNLÜK PLANI · 17. HAFTA

BÖLÜM I · DERSE İLİŞKİN BİLGİLER
DersSeçmeli Yapay Zekâ Uygulamaları 1. SeviyeSınıf / Düzey1. düzey (seçmeli)
Hafta / Tarih17. Hafta · 11–15 Ocak (OCAK)Süre2 ders saati (40' + 40')
TemaYAPAY ZEKÂ GELİŞTİRME ORTAMLARI
KonuTemel Bileşenler 6: Sayısal Veriyle Tahmin
BÖLÜM II · ÖĞRENME ÇIKTILARI VE KAYNAKLAR
Öğrenme çıktısıYZU1.2.3 Yapay zekâ uygulamalarının temel bileşenlerinden yararlanma
Süreç bileşenleri
  • Sayısal ve kategorik özelliklerden oluşan bir veri tablosunda özellik ve etiketi ayırt eder.
  • Karar ağacının soru (düğüm), dal ve sonuç (yaprak) bölümlerini açıklar.
  • Hava durumu verisiyle "dışarıda oynanır mı?" sorusunu cevaplayan bir karar ağacını izleyerek tahmin yapar.
  • Karar ağacını iç içe "eğer" bloklarıyla programlar ve ML for Kids sayı projesiyle karşılaştırır.
Araç, gereç ve kaynaklarAkıllı tahtada Machine Learning for Kids (sayı projesi, öğretmen hesabı) ve Scratch 3 · Haftalık hava durumu tablosu (7–10 günlük gerçek veri) · Soru kartları (düğüm) ve Evet/Hayır kartları (yaprak) · Renkli iplik ya da tebeşir (dalları çizmek için) · Bilişim Ders Notları ders sayfası, sunum ve etkinlikler (bilisimdersnotlari.com)
BÖLÜM III · ÖĞRENME-ÖĞRETME UYGULAMALARI
SüreEtkinlik akışı
1. ders
5 dk		Isınma: Bugün bahçeye çıkar mıyız?
Pencereden dışarı bakıp sınıfa "Teneffüste bahçede top oynanır mı?" diye sor. Öğrencilerin kararlarını neye dayandırdığını tahtaya yaz: yağmur, soğuk, rüzgâr. Bu ipuçlarının birer "özellik" olduğunu söyle.
1. ders
8 dk		Keşif: Veri tablosu
Hava durumu tablosunu aç. Her satırın bir gün, sıcaklık, yağmur ve rüzgâr sütunlarının özellik, son sütunun ise etiket olduğunu göster. Sıcaklığın sayısal, yağmur ve rüzgârın ise kategorik (seçenekli) veri olduğunu ayırt ettir.
1. ders
9 dk		Keşif: Karar ağacı
Karar ağacı çizimini aç, numaralara dokun. Tablodaki satırları tek tek ağaçtan geçirerek her birinin doğru yaprağa ulaştığını birlikte kontrol edin. Yeni günün (20 °C, yağmur yok, hafif rüzgâr) sarı yolu izleyerek "Evet"e ulaştığını göster.
1. ders
13 dk		Etkinlik: Ağacı bloklara çevir
Her düğümün bir "eğer" bloğu, her yaprağın bir "de" bloğu olduğunu göstererek betiği sınıfça kurun. Öğrenciler sırayla farklı hava değerleri girer; sonuç tahtadaki ağaçla karşılaştırılır. Zaman kalırsa aynı tablo ML for Kids sayı projesine girilip modelin kendi çıkardığı ağaç gösterilir.
1. ders
5 dk		Değerlendirme: Yeni günler
Tahtaya üç yeni gün yaz (ör. 8 °C güneşli; 25 °C yağmurlu; 17 °C hafif rüzgârlı). Öğrenciler ağacı izleyerek sonucu tahmin eder, sonra betikle kontrol edilir. Ağacın hangi durumda yanılabileceği (ör. 11 °C ama güneşli ve rüzgârsız) tartışılır.
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: Karar ağacındaki parçalar; Ağacı izle: oynanır mı?; Sayısal mı, kategorik mi?; Doğru mu, yanlış mı?; Kutuyu aç: konu soruları.
2. ders
10 dk		Değerlendirme
10 soruluk doğru-yanlış testi tahtada birlikte çözülür; yanlış cevaplar gerekçeleriyle tartışılır.
FarklılaştırmaBilgisayarsız sınıf alternatifi: Canlı karar ağacı. Sınıfın ortasına üç öğrenci "soru" (düğüm) kartlarıyla dizilir: "Yağmur var mı?", "Sıcaklık 10 °C üstü mü?", "Rüzgâr kuvvetli mi?". Diğer öğrenciler ellerindeki hava durumu kartıyla ilk sorudan başlar; soru tutan öğrenci kolunu cevaba göre sağ ya da sola uzatır. Kart sahibi sonunda "Evet" ya da "Hayır" yaprağındaki gruba katılır. Son olarak iki grubun kartları tahtadaki tabloyla karşılaştırılır.
BÖLÜM IV · ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Ölçme araçlarıKontrol listesi, dereceli puanlama anahtarı, öz ve akran değerlendirme
Doğru-yanlış soruları
  1. Veri tablosunda her satır bir örneği (bir günü), her sütun bir özelliği gösterir. (D)
  2. Tahmin edilmek istenen sütuna etiket denir. (D)
  3. Sıcaklık kategorik, yağmur ise sayısal bir özelliktir. (Y)
  4. Karar ağacında sorular düğümlerde, sonuçlar yapraklarda bulunur. (D)
  5. Karar ağacında bir örnek birden fazla yaprağa ulaşabilir. (Y)
  6. Karar ağacı iç içe "eğer–değilse" bloklarıyla programlanabilir. (D)
  7. ML for Kids sayı projesinde model, eğitim tablosundan kendi karar ağacını çıkarabilir. (D)
  8. Eğitim tablosunda ne kadar az örnek olursa model o kadar doğru tahmin yapar. (Y)
  9. Karar ağacının en üstündeki soruya kök düğüm denir. (D)
  10. Karar ağacı, kararın neden verildiğini adım adım gösterdiği için anlaşılır bir modeldir. (D)
Dersin uygulanmasına ilişkin açıklamalarTabloyu okulun bulunduğu ilçenin gerçek hava durumu verisiyle yeniden oluşturmak öğrencilerin ilgisini artırır. Ahlat'ın soğuk kış günleri, "sıcaklık" düğümünün neden önemli olduğunu kendiliğinden gösterir.
…………………………Bilişim Teknolojileri Öğretmeni
UYGUNDUR11.01.2027…………………………Okul Müdürü
Bu dersi sınıfta işleyinSunum, tahta modu ve etkileşimli etkinlikler için.
Etkileşimli sürümü aç →