YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ METİNDEN-GÖRÜNTÜ DÖNÜŞTÜRME ARAÇLARININ MİMARİ TASARIM EĞİTİMİNDEKİ ÖĞRENCİ PERFORMANSI VE YARATICILIĞI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ

Abstract

Bu tez çalışması, yapay zekâ tabanlı metinden-görüntü üretim araçlarının pedagojik olarak mimari tasarım eğitiminde konsept geliştirme evresine etkilerini ve farklı üretim yöntemleriyle (yapay zekâ destekli ve geleneksel yöntemler) ortaya konan öğrenci tasarılarının niteliğini karşılaştırmalı olarak incelemektedir. Bu çalışmanın temel problemi, bu araçlarının mimarlık eğitiminde öğrenci performansı ve yaratıcılık üzerindeki etkisinin deneysel bağlamda ortaya yeterli konmamış olmasıdır. Çalışmada, bu araçların mimari tasarım sürecinde; görsel kalite ve gerçekçilik, detay seviyesi ve keskinlik, renk doğruluğu ve uyumu, ışıklandırma ve gölgelendirme, kompozisyon ve perspektif, yaratıcılık ve yenilikçilik, uygulanabilirlik ve gerçekçilik, kavramsal bütünlük ve fonksiyonellik gibi ölçütler üzerindeki etkileri SPSS analizleriyle nicel olarak değerlendirilmiştir. Araştırmada karma yöntem yaklaşımı kullanılmıştır; ilk önce bibliyometrik analizle literatürdeki mevcut veriler belirlenmiş, ardından deneysel uygulama ve uzman değerlendirme anketi aracılığıyla öğrenci tasarımları üzerinden SPSS analizleriyle sayısal veriler elde edilmiştir. Örneklem, mimarlık eğitiminin farklı sınıf düzeylerinde öğrenim gören öğrenciler ve profesyonel katılımcılardan oluşmaktadır. Verilerin analiz sürecinde; gruplar arası farkları ve değişkenler arası ilişkileri görmek amacıyla t-testi, ANOVA ve korelasyon hesaplamalarından yararlanılmıştır. Bulgular, yapay zekâ destekli yöntemle üretilen tasarımların geleneksel yöntemle üretilenlere göre dokuz tasarım ölçütünün tamamında istatistiksel olarak anlamlı düzeyde daha yüksek değerlendirildiğini göstermektedir. Yapay zekâ destekli tasarımlar özellikle yaratıcılık/yenilikçilik ve görsel temsil ölçütlerinde daha yüksek puanlar alırken, uygulanabilirlik/ gerçekçilik (teknik) boyutunda gözlenen farkın diğer ölçütlere kıyasla daha sınırlı olduğu saptanmıştır. Araç karşılaştırması kapsamında MidJourney ile DALL-E görselleri arasında kalite/gerçekçilik, uygulanabilirlik, kavramsal bütünlük ve fonksiyonellik boyutlarında MidJourney tarafına anlamlı farklılıklar saptanmış; detay, renk, ışık, kompozisyon ve yaratıcılık boyutlarında ise anlamlı bir farklılık bulunmamıştır. Sınıf düzeyi değişkeni, yapay zekâ ile üretilen tasarımlarda çoğu ölçütte anlamlı bir farklılık yaratmazken, geleneksel yöntemle üretilen tasarımlarda yaratıcılık değerlendirmelerinin sınıf düzeyi arttıkça yükseldiği anlaşılmıştır. Sonuçlar, metinden-görüntü üretim araçlarının mimari konsept üretiminde görsel temsil ve yaratıcı çeşitlilik açısından destekleyici bir potansiyel sunduğunu; ancak teknik ve işlevsel boyutlarda eleştirel değerlendirme ve pedagojik yönlendirme ihtiyacının sürdüğünü göstermektedir.This thesis comparatively examines the pedagogical effects of AI-based text-to-image generation tools on the concept development phase in architectural design education and the quality of student projects produced through different production methods (AI-supported and traditional methods). The main problem of this study is that the impact of these tools on student performance and creativity in architectural education has not been sufficiently demonstrated in an experimental context. In the study, the effects of these tools on the architectural design process were quantitatively evaluated through SPSS analyses in terms of visual quality and realism, level of detail and sharpness, color accuracy and harmony, lighting and shading, composition and perspective, creativity and innovation, feasibility and realism, and conceptual coherence and functionality. A mixed-method approach was adopted in the research; first, the existing data in the literature were identified through bibliometric analysis, and then numerical data were obtained through SPSS analyses based on student designs by means of an experimental application and an expert evaluation survey. The sample consists of students studying at different class levels in architectural education and professional participants. In the data analysis process, t-tests, ANOVA, and correlation calculations were used to determine differences between groups and relationships between variables. The findings indicate that the designs produced through the AI-supported method were evaluated at statistically significant higher levels than those produced through the traditional method across all nine design criteria. While AI-supported designs received higher scores particularly in creativity/innovation and visual representation criteria, the difference observed in the feasibility/realism (technical) dimension was found to be more limited compared to the other criteria. Within the scope of tool comparison, significant differences were identified in favor of MidJourney over DALL-E in terms of quality/realism, feasibility, conceptual coherence, and functionality; however, no significant difference was found in detail, color, lighting, composition, and creativity dimensions. While the class level variable did not create a significant difference in most criteria in AI-generated designs, it was understood that creativity evaluations increased as the class level increased in designs produced through traditional methods. The results show that text-to-image generation tools offer a supportive potential in terms of visual representation and creative diversity in architectural concept production; however, the need for critical evaluation and pedagogical guidance continues in technical and functional dimensions.