Bilişim Ders Notları
Yapay Zekâ · 27. hafta · Yapay Zekâ Uygulamaları Geliştirme

Proje 3: Sohbet Botu Scratch'te

Yapay Zekâ Uygulamaları · 27. hafta ders notu · YZU1.3.2

Öğrenme çıktıları
YZU1.3.2
  • Machine Learning for Kids'te eğitilen metin modelini "Yap" adımıyla Scratch 3'e aktarır.
  • "sor ve bekle", "cevap" ve model bloklarını birlikte kullanarak soruyu alan ve niyete göre yanıt veren bir bot kurar.
  • Güven eşiği ile modelin anlamadığı ya da konu dışı sorulara uygun bir "anlayamadım" yanıtı verir.
  • Kullanıcı denemelerinden çıkan hatalı soruları eğitim verisine ekleyerek botu yeniden eğitir.
Bilgisayarsız sınıf alternatifi

Kütüphaneci botu canlandırması

Bir öğrenci "model" olur ve yalnızca niyet kartlarını kaldırabilir; emin değilse soru işareti kartını kaldırır. İkinci öğrenci "Scratch" olur: kâğıt bloklardaki koşullara bakıp yalnızca o niyetin hazır yanıtını okur. Konu dışı sorular sorulduğunda modelin soru işaretini ne zaman kaldırması gerektiği tartışılır.

Konu anlatımı

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

01Scratch'teki kütüphane asistanı
Kütüphane asistanı · Scratch sahnesi niyetcalisma_saati güven91 Cumartesi kapalıyız;hafta içi 08.30–16.00. Cumartesi açık mısınız?
  1. 1niyet değişkeniModelin bulduğu etiket; hangi yanıtın verileceğini seçer.Dokun, adını gör
  2. 2güven değişkeni0–100 arası; eşiğin altındaysa bilinmeyen soru yanıtı verilir.Dokun, adını gör
  3. 3Asistan kuklası"sor ve bekle" ile soruyu alır, cevabı söyler.Dokun, adını gör
  4. 4Konuşma balonuNiyete göre hazırladığımız yanıt.Dokun, adını gör
  5. 5Soru kutusuKullanıcının yazdığı metin "cevap" bloğunda saklanır.Dokun, adını gör

Görseldeki numaralara dokun.

?Model Scratch'e nasıl gelir?
ML for Kids'te proje açılıp "Yap" adımında Scratch 3 seçilir. Açılan Scratch'te blok paletinin altında proje adıyla bir kategori belirir; içinde "metni tanı (etiket)", "metni tanı (güven)" (betikte kısaca "cevabın etiketi" ve "cevabın güveni" diye gösterildi) ve her niyetin adını veren hazır bloklar bulunur.
?Kullanıcının sorusu modele nasıl ulaşır?
"sor ve bekle" bloğu ekranın altında bir yazı kutusu açar. Kullanıcının yazdığı metin "cevap" bloğunda saklanır ve "metni tanı" bloğunun içine konarak modele gönderilir.
Anahtar kavramlar: Dışa aktarmasor ve beklecevap
02Ana betik
?Önce güvene, sonra niyete bakmamızın nedeni nedir?
Model emin değilse tahmin ettiği niyet de güvenilmezdir. Önce güveni kontrol edersek kararsız tahminlerde yanlış bilgi vermek yerine kullanıcıdan soruyu yeniden istemiş oluruz.
?Selamlama ve kitap bulma niyetleri nerede?
Aynı yapıda iki "eğer" bloğu daha eklenir. Slayttaki betik kısa tutulsun diye iki niyet gösterilmiştir; bütün niyetler için birer koşul yazılmalıdır.
bayrağa tıklanınca
Merhaba! Ben kütüphane asistanıyım. Ne sormak istersin? diye sor ve bekle
niyet ▾ değişkenini cevabın etiketi yap
güven ▾ değişkenini cevabın güveni yap
eğer (güven) < (70) ise
Anlayamadım. Başka sözcüklerle sorar mısın? de 3 saniye
değilse
eğer (niyet) = (calisma_saati) ise
Hafta içi 08.30–16.00 arası açığız. de 3 saniye
eğer (niyet) = (odunc_alma) ise
Kitabı 15 gün ödünç alabilirsin. de 3 saniye
Biliyor muydun?

Botun sürekli sohbet etmesi için ana betiği "sürekli tekrarla" içine alın ve "hoşça kal" yazılınca [tümünü] durdur bloğunu çalıştırın.

03Bilinmeyen sorulara uygun yanıt

Soru işaretli kutulara dokun.

?Konu dışı soruya iyi bir yanıt nasıl olmalı?
Kibar olmalı, botun ne yapabildiğini söylemeli ve kullanıcıyı yönlendirmelidir: "Bunu bilmiyorum; kütüphane saatleri, ödünç alma ve kitap bulma konularında yardım edebilirim."
?Bot neden bir yapay zekâ olduğunu söylemeli?
Kullanıcı yanıtların bir program tarafından seçildiğini bilmelidir. Böylece yanıtı sorgulayabilir ve önemli bir konuda kütüphane görevlisine başvurması gerektiğini anlar.
Soru"Kütüphanecumartesi açık mı?" Metinmodeliniyeti tahmin eder Niyet (etiket)calisma_saatigüven: 91 güven70 ya da üstü? HayırEvet Bilinmeyen soru yanıtı"Anlayamadım, başkasözcüklerle sorar mısın?" Niyete göre yanıt"Cumartesi kapalıyız;hafta içi açığız." Model yanıt yazmaz; niyeti bulur. Yanıtları biz hazırlarız.
YöntemNasıl çalışır?Dezavantajı
Güven eşiği
konu_disi niyeti
İkisi birlikte
04Gerçek kullanıcılarla iyileştirme

Kartlara dokun.

Ders akışı

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

5dk

Isınma: Bot bilmediği soruya ne der?

Tahtaya konu dışı bir soru yaz: "Yarın yağmur yağacak mı?" Geçen haftaki model bu soruyu da dört niyetten birine koyacaktır. "Gerçek bir kütüphaneci olsa ne derdi?" diye sor; "Bunu bilmiyorum, ama kitap konusunda yardım edebilirim" yanıtına ulaşın.

7dk

Keşif: Modeli Scratch'e aktar

ML for Kids'te projeyi aç, "Yap" → "Scratch 3" düğmesine bas. Scratch açılınca blok paletinin altında proje adıyla yeni bir kategori göründüğünü göster: metni tanı (etiket), metni tanı (güven) ve her niyet için hazır etiket blokları. Numaralı sahne çiziminden niyet ve güven değişkenlerini, asistan kuklasını ve soru kutusunu açıkla.

Kütüphane asistanı · Scratch sahnesi niyetcalisma_saati güven91 Cumartesi kapalıyız;hafta içi 08.30–16.00. Cumartesi açık mısınız?
17dk

Etkinlik: Botun betiğini kur

Öğrenciler sırayla tahtaya gelip ana betiği kurar: soruyu al, niyeti ve güveni değişkenlere yaz, önce eşiği, sonra niyeti kontrol et. Her niyetin yanıtını geçen hafta yazdığımız tablodan alın. Sonra sınıf sırayla soru sorar; konu dışı soru kartları da denenir ve eşik 70'ten 50'ye indirilip farkı gözlenir.

bayrağa tıklanınca
Merhaba! Ben kütüphane asistanıyım. Ne sormak istersin? diye sor ve bekle
niyet ▾ değişkenini cevabın etiketi yap
güven ▾ değişkenini cevabın güveni yap
eğer (güven) < (70) ise
Anlayamadım. Başka sözcüklerle sorar mısın? de 3 saniye
değilse
eğer (niyet) = (calisma_saati) ise
Hafta içi 08.30–16.00 arası açığız. de 3 saniye
eğer (niyet) = (odunc_alma) ise
Kitabı 15 gün ödünç alabilirsin. de 3 saniye
7dk

Etkinlik: Hatalardan öğren

Botun yanlış anladığı ya da "anlayamadım" dediği gerçek soruları listele. Konu dışı sorular için iki yol tartışın: eşik ya da "konu_disi" adında beşinci bir niyet. Hatalı soruları doğru etikete ekleyip modeli yeniden eğitin ve aynı soruları tekrar deneyin.

4dk

Değerlendirme: Bot karnesi

On soruluk mini test yapın: doğru yanıt, yanlış yanıt ve "anlayamadım" sayılarını tahtaya yazın. Öğrenciler botun bir güçlü ve bir zayıf yanını çıkış kartına yazar.

Doğru mu, yanlış mı?

Dersin sonunda tahtada ya da öğrencinin kendi cihazında çözülür.

1. Machine Learning for Kids'te "Yap" adımı eğitilen modeli Scratch 3'e blok olarak aktarır.

Cevabı gösterDoğru

2. "cevap" bloğu, "sor ve bekle" ile kullanıcının yazdığı son metni tutar.

Cevabı gösterDoğru

3. Model, eğitimde hiç olmayan "Yarın yağmur yağacak mı?" sorusuna kendiliğinden "Bilmiyorum" der.

Cevabı gösterYanlış · Model yalnızca öğrendiği niyetlerden birini seçer. "Bilmiyorum" yanıtını biz betikte güven eşiğiyle ya da ayrı bir konu dışı niyetiyle sağlarız.

4. Güven eşiğini düşürmek botun daha az "anlayamadım" demesine ama daha çok yanlış yanıt vermesine yol açabilir.

Cevabı gösterDoğru

5. Etiket ve güveni değişkenlere kaydetmek, modeli her koşulda yeniden çalıştırmaktan daha düzenli ve hızlıdır.

Cevabı gösterDoğru · Model soruyu bir kez değerlendirir; sonuç değişkenlerde tutulur ve bütün koşullarda aynı değer kullanılır.

6. Botun yanlış anladığı soruları eğitim verisine eklemek modeli kötüleştirir.

Cevabı gösterYanlış · Gerçek kullanıcıların sorduğu ve modelin yanıldığı cümleler en değerli örneklerdir. Doğru etiketle eklenip model yeniden eğitilince bot bu tür soruları tanımaya başlar.

7. "konu_disi" adlı bir niyet sınıfı oluşturup ona hava durumu, spor gibi sorular eklemek bir çözüm yoludur.

Cevabı gösterDoğru

8. Scratch'e aktarılan model, ML for Kids'te yeniden eğitilse bile Scratch'teki bloklar hep eski modeli kullanır.

Cevabı gösterYanlış · Bloklar ML for Kids'teki güncel modele bağlanır. Yeniden eğitimden sonra Scratch projesini yeniden açmak ya da sayfayı yenilemek yeterlidir.

9. Yanıt metinleri okulun gerçek kurallarına göre yazılmalı ve güncel tutulmalıdır.

Cevabı gösterDoğru
← Önceki haftaProje 3: Kütüphane Sohbet Botu Sonraki hafta →Proje 4: Poz Modeli ve Hareket Sayacı

27. hafta günlük planı

2026–2027 1. düzey Seçmeli Yapay Zekâ Uygulamaları dersi 27. 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 · 27. HAFTA

BÖLÜM I · DERSE İLİŞKİN BİLGİLER
DersSeçmeli Yapay Zekâ Uygulamaları 1. SeviyeSınıf / Düzey1. düzey (seçmeli)
Hafta / Tarih27. Hafta · 12–16 Nisan (NİSAN)Süre2 ders saati (40' + 40')
TemaYAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI GELİŞTİRME
KonuProje 3: Sohbet Botu Scratch'te
BÖLÜM II · ÖĞRENME ÇIKTILARI VE KAYNAKLAR
Öğrenme çıktısıYZU1.3.1 – YZU1.3.2 Yapay zekâ modelinin girdilerini hazırlama ve model geliştirme
Süreç bileşenleri
  • Machine Learning for Kids'te eğitilen metin modelini "Yap" adımıyla Scratch 3'e aktarır.
  • "sor ve bekle", "cevap" ve model bloklarını birlikte kullanarak soruyu alan ve niyete göre yanıt veren bir bot kurar.
  • Güven eşiği ile modelin anlamadığı ya da konu dışı sorulara uygun bir "anlayamadım" yanıtı verir.
  • Kullanıcı denemelerinden çıkan hatalı soruları eğitim verisine ekleyerek botu yeniden eğitir.
Araç, gereç ve kaynaklarAkıllı tahtada Machine Learning for Kids ve Scratch 3 (geçen haftanın metin projesi) · Geçen haftanın test kartı ve hatalı tahmin listesi · Konu dışı soru kartları ("Hava nasıl?", "En sevdiğin renk ne?") · Kâğıt blok kartları ve kütüphane sahnesi çizimi · Bilişim Ders Notları ders sayfası, sunum ve etkinlikler (bilisimdersnotlari.com)
BÖLÜM III · ÖĞRENME-ÖĞRETME UYGULAMALARI
SüreEtkinlik akışı
1. ders
5 dk		Isınma: Bot bilmediği soruya ne der?
Tahtaya konu dışı bir soru yaz: "Yarın yağmur yağacak mı?" Geçen haftaki model bu soruyu da dört niyetten birine koyacaktır. "Gerçek bir kütüphaneci olsa ne derdi?" diye sor; "Bunu bilmiyorum, ama kitap konusunda yardım edebilirim" yanıtına ulaşın.
1. ders
7 dk		Keşif: Modeli Scratch'e aktar
ML for Kids'te projeyi aç, "Yap" → "Scratch 3" düğmesine bas. Scratch açılınca blok paletinin altında proje adıyla yeni bir kategori göründüğünü göster: metni tanı (etiket), metni tanı (güven) ve her niyet için hazır etiket blokları. Numaralı sahne çiziminden niyet ve güven değişkenlerini, asistan kuklasını ve soru kutusunu açıkla.
1. ders
17 dk		Etkinlik: Botun betiğini kur
Öğrenciler sırayla tahtaya gelip ana betiği kurar: soruyu al, niyeti ve güveni değişkenlere yaz, önce eşiği, sonra niyeti kontrol et. Her niyetin yanıtını geçen hafta yazdığımız tablodan alın. Sonra sınıf sırayla soru sorar; konu dışı soru kartları da denenir ve eşik 70'ten 50'ye indirilip farkı gözlenir.
1. ders
7 dk		Etkinlik: Hatalardan öğren
Botun yanlış anladığı ya da "anlayamadım" dediği gerçek soruları listele. Konu dışı sorular için iki yol tartışın: eşik ya da "konu_disi" adında beşinci bir niyet. Hatalı soruları doğru etikete ekleyip modeli yeniden eğitin ve aynı soruları tekrar deneyin.
1. ders
4 dk		Değerlendirme: Bot karnesi
On soruluk mini test yapın: doğru yanıt, yanlış yanıt ve "anlayamadım" sayılarını tahtaya yazın. Öğrenciler botun bir güçlü ve bir zayıf yanını çıkış kartına yazar.
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: Sahne: numarayı eşleştir; Botun betik sırası; Bot ne yapmalı? (eşik 70); Doğru mu, yanlış mı?; Kutuyu aç: konu soruları.
2. ders
10 dk		Değerlendirme
9 soruluk doğru-yanlış testi tahtada birlikte çözülür; yanlış cevaplar gerekçeleriyle tartışılır.
FarklılaştırmaBilgisayarsız sınıf alternatifi: Kütüphaneci botu canlandırması. Bir öğrenci "model" olur ve yalnızca niyet kartlarını kaldırabilir; emin değilse soru işareti kartını kaldırır. İkinci öğrenci "Scratch" olur: kâğıt bloklardaki koşullara bakıp yalnızca o niyetin hazır yanıtını okur. Konu dışı sorular sorulduğunda modelin soru işaretini ne zaman kaldırması gerektiği tartışılır.
BÖLÜM IV · ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Ölçme araçlarıKontrol listesi, dereceli puanlama anahtarı, öz ve akran değerlendirme
Doğru-yanlış soruları
  1. Machine Learning for Kids'te "Yap" adımı eğitilen modeli Scratch 3'e blok olarak aktarır. (D)
  2. "cevap" bloğu, "sor ve bekle" ile kullanıcının yazdığı son metni tutar. (D)
  3. Model, eğitimde hiç olmayan "Yarın yağmur yağacak mı?" sorusuna kendiliğinden "Bilmiyorum" der. (Y)
  4. Güven eşiğini düşürmek botun daha az "anlayamadım" demesine ama daha çok yanlış yanıt vermesine yol açabilir. (D)
  5. Etiket ve güveni değişkenlere kaydetmek, modeli her koşulda yeniden çalıştırmaktan daha düzenli ve hızlıdır. (D)
  6. Botun yanlış anladığı soruları eğitim verisine eklemek modeli kötüleştirir. (Y)
  7. "konu_disi" adlı bir niyet sınıfı oluşturup ona hava durumu, spor gibi sorular eklemek bir çözüm yoludur. (D)
  8. Scratch'e aktarılan model, ML for Kids'te yeniden eğitilse bile Scratch'teki bloklar hep eski modeli kullanır. (Y)
  9. Yanıt metinleri okulun gerçek kurallarına göre yazılmalı ve güncel tutulmalıdır. (D)
Dersin uygulanmasına ilişkin açıklamalarScratch'e "Yap" adımıyla açılan sayfa ML for Kids'e bağlı özel bir Scratch sürümüdür; normal scratch.mit.edu sitesinde bu bloklar görünmez. Projeyi bilgisayara indirerek saklayabilirsiniz, ancak modeli kullanmak için yine ML for Kids üzerinden açmanız gerekir.
…………………………Bilişim Teknolojileri Öğretmeni
UYGUNDUR12.04.2027…………………………Okul Müdürü
Bu dersi sınıfta işleyinSunum, tahta modu ve etkileşimli etkinlikler için.
Etkileşimli sürümü aç →