Son yıllarda eğitim ve öğretimde kullanılacak videoların üretiminde giderek daha fazla yapay zekâ araçlarından yararlanılmaktadır. Çalışmanın birinci amacı, video üretiminde sık kullanılan yapay zekâ (YZ) araçlarının eğitimde kullanımının incelenmesidir. İkinci amaç ise, YZ araçları ile fen derslerine yönelik video geliştirilmesindeki süreçlerin gösterilmesidir. Çalışmada alan yazında bulunan video üretmeye yönelik YZ araçları belirlenerek özellikleri incelenmiştir. Daha sonra ise fen bilgisi dersine yönelik YZ aracı ile video üretilmesi ve süreci açıklanmıştır. Alan yazında geçen, eğitim alanında daha çok karşımıza çıkan YZ veya YZ destekli video araçları olarak; “Canva”, “Gen 2”, “Open AI Sora”, “Pictory”, “HeyGen”, “BasedLabs”, “Colossyan Creator”, “Fliki”, “Deepbrain AI”, “Elai.io” ve “İnvideo”, “Make-A-Video”, “Video Diffusion Models”, “Motion and Content GAN”, “Video Poet”, “Phenaki” ve “Step Video T2V” bu çalışma kapsamında değerlendirilmiştir. YZ araçları ile video üretme sürecinde; istem (prompt) oluşturma, veri girişi, görsel ve sesli içerik üretimi, video montaj-sentezleme, video analizi gibi aşamalar söz konusudur. YZ araçları ile video oluşturulması sürecinde bu süreçlerin iyi yürütülmesi videonun kalitesine katkı sağlamaktadır.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Nail İlhan
Inonu University
Duygu Nazalı
Inonu University
Journal of Computer and Education Research
Inonu University
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
İlhan et al. (Tue,) studied this question.
synapsesocial.com/papers/69e9b95b85696592c86ec0f7 — DOI: https://doi.org/10.18009/jcer.1785686