Research article | Open Access
Journal of Research in Education and Teaching 2025, Vol. 14(2) 252-266
Beden Eğitimi Öğretmenlerinin Çoklu Zekâ Alanlarının Belirlenmesi için Lojistik Regresyon Tabanlı Bir Yaklaşım
pp. 252 - 266
Publish Date: December 31, 2025 | Single/Total View: 1/3 | Single/Total Download: 2/1
Abstract
Bu çalışma, Howard Gardner’ın Çoklu Zekâ Kuramı çerçevesinde beden eğitimi öğretmenlerinin zekâ alanlarını incelemeyi ve yapay zekâ temelli sınıflandırma yöntemleriyle değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Zekâ kavramı tarihsel süreçte farklı disiplinler tarafından çeşitli açılardan ele alınmış, Gardner’ın kuramı ise zekâyı birbirinden bağımsız ancak etkileşimli dokuz alan üzerinden tanımlamıştır. Araştırmada kullanılan veri seti, 262 öğretmenden toplanan Çoklu Zekâ Ölçeği yanıtlarından oluşmaktadır. Ölçek, bedensel, varoluşçu, kişilerarası, içsel, mantıksal, müziksel, doğacı, sözel ve görsel zekâ alanlarını temsil etmek üzere tasarlanan 27 maddeden oluşmaktadır. Veriler çevrim içi platform aracılığıyla toplanmış, ön işleme aşamalarından geçirilmiş ve lojistik regresyonun one‑vs‑all yaklaşımıyla sınıflandırılmıştır. Modelin performansı 10‑katlı çapraz doğrulama ile değerlendirilmiş, ortalama doğruluk %81,40 olarak bulunmuştur. Konfüzyon matrisleri incelendiğinde bazı sınıflarda yüksek doğruluk sağlanırken, özellikle mantıksal ve sözel zekâ alanlarında sınıf dengesizliği ve örnek yetersizliği nedeniyle hatalar gözlenmiştir. Çalışma, lojistik regresyonun çok sınıflı problemlerde kabul edilebilir performans sunduğunu, ancak sınıflar arası benzerliklerin modelin genelleme kapasitesini sınırladığını ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, veri dengesizliğinin giderilmesi ve daha karmaşık sınıflandırıcıların kullanılmasıyla modelin başarısının artırılabileceği değerlendirilmektedir.
Keywords: Beden Eğitimi, Lojistik Regresyon, Çoklu Zekâ
APA 7th edition
Duzgunce, A. (2025). Beden Eğitimi Öğretmenlerinin Çoklu Zekâ Alanlarının Belirlenmesi için Lojistik Regresyon Tabanlı Bir Yaklaşım. Journal of Research in Education and Teaching, 14(2), 252-266.
Harvard
Duzgunce, A. (2025). Beden Eğitimi Öğretmenlerinin Çoklu Zekâ Alanlarının Belirlenmesi için Lojistik Regresyon Tabanlı Bir Yaklaşım. Journal of Research in Education and Teaching, 14(2), pp. 252-266.
Chicago 16th edition
Duzgunce, Ahmet (2025). "Beden Eğitimi Öğretmenlerinin Çoklu Zekâ Alanlarının Belirlenmesi için Lojistik Regresyon Tabanlı Bir Yaklaşım". Journal of Research in Education and Teaching 14 (2):252-266.
Kaynaklar
Agarwal, N., Kale, S., & Zimmert, J. (2022). Efficient methods for online multiclass logistic regression. International Conference on Algorithmic Learning Theory,
Akkuş, B. Ç. (2019). İlkokul 3. ve 4. sınıf öğrencilerinin saldırganlık, duygusal zeka ve doğum sıraları arasındaki ilişki. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Erciyes Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Kayseri.
Alanoğlu, M., & Karabatak, S. (2020). Eğitimde yapay zekâ. Eğitim Araştırmaları, 2020, 175.
Alpar, R. (2013). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler, 4. Baskı, Detay Yayıncılık, Ankara.
Altan, M. Z. (2012). EĞİTİM, ÇOKLU ZEKÂ KURAMI VE ÇOKLU ZEKÂ KURAMINDA ONUNCU BOYUT: AHLÂKÎ ZEKÂ. Firat University Journal of Social Sciences, 22(1).
Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
Aydın, B. (2010). Üniversite öğrencilerinin duygusal zeka ve umut düzeyleri ile psikolojik sağlamlıkları arasındaki ilişkinin incelenmesi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Trabzon.
Babacan, T., & Dilci, T. (2012a). Çoklu Zekâ Ölçeği'nin Türkçeye Uyarlama Çalışmaları. Education Sciences, 7(3), 969-982.
Babacan, T., & Dilci, T. (2012b). ÇOKLU ZEKA ÖLÇEĞİ’NİN TÜRKÇEYE UYARLAMA ÇALIŞMALARI. Education Sciences, 7(3), 969-982.
Delice, M., & Günbeyi, M. (2013). Duygusal zekâ ve liderlik ilişkisinin incelenmesi: Polis teşkilatı örneği. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 27(1), 209-239.
Demirel, O. (1999). Planlamadan degerlendirmeye ogretme sanati. Ankara, Turkey: PegemA Yayincilik.
Düzgünce, A. (2024). Beden Eğitimi Öğretmenlerinin Spor Karakterinin ve Çoklu Zekâ Alanlarının Yapay Zekâ Kullanılarak İncelenmesi [Doktora Tezi, Kış Sporlar ve Sport Bilimleri Enstitüsü, Atatürk University].
Eröz, S. S. (2011). Duygusal Zeka ve İletişim Arasindaki İlişki: Bir Uygulama Bursa Uludag University (Turkey)].
Gardner, H. (1993). Multiple intelligences: The theory in practice. Basic book.
Gardner, H. (2006). Multiple intelligences new horizons (Completely rev. and updated ed.). New York: BasicBooks.
Gardner, H. E. (2000). Intelligence reframed: Multiple intelligences for the 21st century. Hachette Uk.
Khanna, D., Sahu, R., Baths, V., & Deshpande, B. (2015). Comparative study of classification techniques (SVM, logistic regression and neural networks) to predict the prevalence of heart disease. International Journal of Machine Learning and Computing, 5(5), 414.
McClellan, J. A., & Conti, G. J. (2008). Identifying the multiple intelligences of your students. Journal of Adult Education, 37(1), 13-32.
Mood, C. (2010). Logistic regression: Why we cannot do what we think we can do, and what we can do about it. European sociological review, 26(1), 67-82.
Musa, A. B. (2013). Comparative study on classification performance between support vector machine and logistic regression. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 4(1), 13-24.
Namlı, N. (2016). Bulanık mantık ile belirlenmiş çoklu zeka alanlarına göre düzenlenmiş öğrenme ortamlarının öğrencilerin akademik başarılarına etkisi. Çukurova Üniversitesi.
Oruç, T., Yeşilyurt, M., & Kurt, M. (2024). Eğitimde yapay zekâ konulu çalışmaların betimsel analizi. Temel Eğitim(24), 44-60.
Özkul, E. (2024). Eğitim Verileri Analizinde Regresyon ve Sınıflandırma Algoritmaları: Öğrenci Performansının Modellenmesi.
Öztürk, H. (2014). Çoklu zekâ kuramına dayalı öğretimin öğrencilerin fizik başarısına ve fizik dersine ilişkin tutumlarına etkisinin incelenmesi.
Polat, D. (2016). Spor bilimleri alanında özel yetenek sınavına giren adayların çoklu zekâ alanlarının incelenmesi Yüksek Lisans Tezi. Gaziantep Üniversitesi. Sağlık Bilimleri Enstitüsü].
Roper, B., & Davis, D. (2000). Howard Gardner: Knowledge, learning and development in drama and arts education.
Saban, A. (2005). Çoklu Zeka Teorisi ve Eğitim, Ankara: Nobel Yayınevi, 5. In: Baskı.
Selçuk, Z., Kayılı, H., & Okut, L. (2003). Çoklu Zeka Uygulamaları, Nobel Yayın Dağıtım, II. Baskı, Şubat-2003, Ankara.
Stoltzfus, J. C. (2011). Logistic regression: a brief primer. Academic emergency medicine, 18(10), 1099-1104.
Talu, N. (1999). Çoklu zekâ kuramı ve eğitime yansımaları. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 15(15).
Ünal-karagüven, M. H. (2018). Çoklu zekâ teorisi ve eğitimde uygulamaları. Academia Eğitim Araştırmaları Dergisi, 3(2), 1-17.
Ünal, İ. H. (2017). Muhasebe öğretiminde diskalkulinin ve çoklu zekanın öğrenme üzerindeki etkileri. Sosyal Bilimler Enstitüsü Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Samsun.
Vural, B. (2004). Öğrenci merkezli eğitim ve çoklu zekâ. İstanbul: Hayat Yayıncılık, 238-262.
Yaz, İ. (2013). Beden eğitimi ve spor yüksek okulunda okuyan öğrencilerin çoklu zeka alanları ile holland kişilik tipleri arasındaki ilişkinin araştırılması. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Ankara: Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü.
Yılmaz, A. (2008). SOSYAL BİLGİLER DERSİ TARİH KONULARININ ÇOKLU ZEKÂ KURAMINA GÖRE İŞLENİŞİ. Marmara Coğrafya Dergisi(18), 238-252.
