Yapay zekâ destekli büyük dil modellerinin inşaat mühendisliği eğitimindeki yeterliliğinin irdelenmesi: Chatgpt örneği üzerinden öğrenci performanslarının, yanıt tutarlılığının ve istem mühendisliği tekniklerinin karşılaştırmalı analizi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2026
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SİMGE DURGUN
Danışman: OLCAY GENÇ
Özet:Yapay zekâ teknolojilerindeki hızlı gelişmeler ve büyük dil modellerinin gelişimi, yükseköğretim süreçlerinde yeni fırsatlar ve tartışmalar doğurmuştur. Bu teknolojilerin eğitim süreçlerine entegrasyonu tartışılırken, teknik bilgi ve analitik düşünme gerektiren inşaat mühendisliği eğitimi özelinde, büyük dil modelerinin yetkinliğine dair kapsamlı veri eksikliği bulunmaktadır. Bu tez çalışması, OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT-4o modelinin, inşaat mühendisliği lisans eğitimi kapsamındaki akademik performansını, problem çözme yeteneğini, tutarlılığını ve sınırlılıklarını gerçek sınav soruları üzerinden sistematik olarak değerlendirmeyi, modelin güçlü ve zayıf yönlerini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Araştırmanın veri seti, Türkiye'deki bir devlet üniversitesinin İnşaat Mühendisliği Bölümü müfredatında yer alan 25 farklı dersin toplam 295 sınav sorusundan oluşmaktadır. Çalışmada karma yöntem deseni benimsenmiş olup modelin ürettiği yanıtlar ilgili derslerin öğretim üyeleri tarafından akademik doğruluk ve yeterlilik açısından değerlendirilmiştir. Elde edilen veriler, Z-puanı, yüzdelik sıralamalar ve tek örneklem t-testi kullanılarak öğrenci notlarıyla istatistiksel olarak karşılaştırılmıştır. Yanıtların tutarlılığı BLEU, METEOR ve Kosinüs Benzerliği metrikleri ile; bu metrikler ve uzman değerlendirmeleri arasındaki ilişkiler ise Spearman korelasyon analiziyle incelenmiştir. ChatGPT tarafından tamamen yanlış yanıtlandığı belirlenen sorularda farklı istem mühendisliği tekniklerinin yanıt kalitesi üzerindeki etkisi incelenmiştir. Araştırma bulguları, ChatGPT-4o'nun teorik bilgi aktarımı, kavramsal açıklama ve standart formül tabanlı hesaplama sorularında yüksek başarı gösterdiğini; incelenen derslerin %84'ünde (21 ders) öğrenci ortalamalarının üzerinde bir performans sergilediğini ortaya koymuştur. Buna karşın modelin görsel yorumlama, şematik çizim üretme, karmaşık geometrik analizler yapma ve yerel yönetmeliklere uyum sağlama konularında belirgin sınırlılıkları olduğu tespit edilmiştir. Metinsel benzerlik analizleri, modelin genel olarak tutarlı yanıtlar ürettiğini, ancak yanlış ya da belirsiz durumlarda tekrarlanabilirliğin azaldığını ortaya koymuştur. İstem mühendisliği analizleri sonucunda, özellikle "Düşünce Ağacı" istem tekniğinin, karmaşık problemlerde modelin akıl yürütme yeteneğini geliştirerek doğruluk oranını artırdığı belirlenmiştir. Sonuç olarak bu çalışma, ChatGPT'nin inşaat mühendisliği eğitiminde güçlü bir yardımcı araç potansiyeli taşıdığını göstermektedir. Gelecek uygulamalar ve politika değişiklikleri için; görsel ve tasarıma dayalı konularda insan denetiminin zorunlu tutulması, öğrencilere yönelik doğruluk kontrolü ve etik kullanım rehberlerinin hazırlanması ve karmaşık geometrilerin yorumlanmasına yönelik özel eğitim veri setlerinin oluşturulması önerilmektedir. İlerideki araştırmaların, lisansüstü düzeydeki dersleri kapsaması ve farklı dil modelleriyle karşılaştırmalı analizlere odaklanması alanın gelişimi açısından önem arz etmektedir.