Çocuk Çizimlerinden Psikolojik İyi Oluşun Yapay Zeka Tabanlı Multi-Lineer Regresyon ile Modellenmesi Prototipi
İçkecan D. (Yürütücü), Dora B., Yumak S., Karaköse A. M.
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, BAP Y.Lisans, 2026 - 2027
- Proje Türü: Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje
- Destek Programı: BAP Y.Lisans
- Başlama Tarihi: Ağustos 2026
- Bitiş Tarihi: Ağustos 2027
Proje Özeti
Bu proje, çocukların çizimlerinden elde edilen görsel özniteliklerin (renk paleti çeşitliliği, figür sayısı, simetri, çizim alanı kullanımı) ve duygusal göstergelerin (mutluluk ve üzüntü) çıkarılarak makine öğrenmesi algoritmalarıyla psikolojik iyi oluş düzeylerinin nesnel ve sayısal biçimde değerlendirilmesini hedeflemektedir. Resim analizi projektif bir test olduğundan mevcut literatürde; araştırmacıların kişisel önyargılarının yorumlara etki edebildiği, bu nedenle birden fazla değerlendiricinin kullanılmasıyla bireysel bakış açılarının etkisinin azaltılmaya çalışıldığı belirtilmiştir. Bu eksiklikten hareketle, proje kapsamında çizimler etiketlenip uzmanlar tarafından değerlendirilerek bir veri seti oluşturulacak, bu etiketli veriler kullanılarak sınıflandırma ve regresyon tabanlı makine öğrenmesi modelleri eğitilecektir. Yeni çizimler üzerinde modellenen çıktılar, uzman görüşleriyle karşılaştırılarak R2, MAE ve MAPE gibi regresyon tabanlı metriklerle değerlendirilecektir. Bu doğrultuda, nitel yaklaşımların ötesine geçilerek sayısal, nesnel ve tekrarlanabilir bir yöntem ortaya konacak; çocuk çizimlerinden
elde edilen göstergeler hem psikoloji alanına ölçülebilirlik kazandıracak hem de bilgisayar mühendisliği alanında özgün bir uygulama geliştirerek disiplinler arası bir katkı sağlayacaktır. Proje, çocukların psikolojik durumuna ilişkin kesin yargı veya tanı üretmeyi değil; psikologlar, okul psikolojik danışmanları, öğretmenler ve çocuklarla çalışan uzmanlar için gözleme dayalı değerlendirme süreçlerini daha sistematik, belgelenebilir ve karşılaştırılabilir verilerle desteklemeyi hedeflemektedir. Bu yönüyle proje, çocukların duygusal iyi oluşuna ilişkin risklerin erken fark edilmesine katkı sağlayarak toplumsal fayda üretme potansiyeline sahiptir. Proje sonunda erken farkındalık göstergesi üreten bir prototip yazılım modeli geliştirilecek; elde edilen bulgular ulusal veya uluslararası düzeyde bildiri ve makaleye dönüştürülecektir.