Bu araştırma, yapay zeka (YZ) destekli adaptif öğrenme ortamlarının, geleneksel atölye eğitimi modelinin sınırlılıklarını aşmak üzere resim eğitimine entegrasyonunu incelemektedir. Çalışma, bireysel öğrenci stil gelişimini sürekli izleyen, modelleyen ve kişiselleştirilmiş görsel, sözlü ve uygulamalı geri bildirim üreten bütünleşik bir sistemin teorik altyapısını, teknik olanaklarını ve pedagojik etkilerini araştırmaktadır. Temel argüman, YZ’nin yalnızca bir teknik araç değil, aynı zamanda öğrencinin sanatsal yolculuğunu bilişsel, psikomotor ve duyuşsal boyutlarıyla anlayan ve bu yolda dinamik bir “dijital mentor” rolü üstlenebilecek bir öğrenme ortağı olarak kavramsallaştırılabileceğidir. Sistem önerisi, derin öğrenme tabanlı görüntü analizi (Evrişimli Sinir Ağları), öğrenci eylemlerinin zamansal modellenmesi (Yinelemeli Sinir Ağları/LSTM’ler) ve kişiselleştirme için tavsiye sistemleri tekniklerini bir araya getirmektedir. Kurgusal ancak gerçekçi bir prototip olan “ArtTutorAI” üzerinden tanımlanan metodoloji, sistemin üç temel bileşenini açıklar: (1) Stil Teşhis Modülü: Öğrenci çalışmalarını, sanat tarihi veri setleri ve pedagojik ilkeler ışığında analiz ederek, kompozisyon, renk, değer, fırça kullanımı ve stilistik eğilimler üzerine nicel bir profil çıkarır. (2) Gelişimsel Yol Haritası Modelleyici: Zaman içindeki çalışmaları karşılaştırarak ilerleme hızını, tekrarlayan zorlukları ve ortaya çıkan sanatsal “sesi” haritalar. (3) Adaptif Geri Bildirim Üreteci: Teşhis ve modelleme çıktılarına dayanarak, öğrencinin mevcut seviyesine, hedeflerine ve öğrenme tarzına uygun alıştırma önerileri, görsel referanslar, düzeltilmiş kompozisyon örnekleri ve yapıcı eleştiriler oluşturur. Bulgular, böyle bir sistemin öğrencilere sürekli ve tutarlı bir değerlendirme çerçevesi sunarak özgüven ve öz-yeterliliği artırabileceğini, eğitmenlere derinlemesine analitik bilgi sağlayarak müdahalelerini stratejik hale getirebileceğini göstermektedir. Ancak, aşırı nicelleştirme riski, sanatsal öznelliğin göz ardı edilmesi, veri gizliliği ve “algoritmik otorite”nin yaratıcı özerkliği baskılama tehlikesi gibi önemli pedagojik ve etik sorunlar da ortaya çıkmaktadır. Sonuç olarak, bu makale, YZ destekli adaptif resim eğitiminin başarısının, teknolojik gelişim ile insan-merkezli, eleştirel pedagoji ilkeleri arasında hassas bir denge kurulmasına bağlı olduğunu savunmaktadır. Bu durumda sistem, öğrencinin yerine karar veren bir hakem değil, yönlendiren bir kılavuz olmalıdır.
This research examines the integration of artificial intelligence (AI)-supported adaptive learning environments into painting education to overcome the limitations of the traditional studio instruction model. The study investigates the theoretical foundations, technical possibilities, and pedagogical implications of an integrated system that continuously monitors and models individual student style development while generating personalized visual, verbal, and practical feedback. The central argument is that AI can be conceptualized not only as a technical tool but also as a learning partner—a dynamic "digital mentor"—capable of understanding the student's artistic journey across cognitive, psychomotor, and affective dimensions. The proposed system combines deep learning-based image analysis (Convolutional Neural Networks), temporal modeling of student actions (Recurrent Neural Networks/LSTMs), and recommender system techniques for personalization. The methodology, described through a fictional yet realistic prototype named "ArtTutorAI," outlines the system's three core components: (1) The Style Diagnostic Module: Analyzes student works in light of art historical datasets and pedagogical principles to extract a quantitative profile focusing on composition, color, value, brushwork, and stylistic tendencies. (2) The Developmental Pathway Modeler: Compares works over time to map the pace of progress, recurring challenges, and the emerging artistic "voice." (3) The Adaptive Feedback Generator: Based on diagnostic and modeling outputs, creates tailored exercise suggestions, visual references, corrected composition examples, and constructive critiques suited to the student's current level, goals, and learning style. The findings indicate that such a system could enhance student confidence and self-efficacy by providing a continuous and consistent evaluation framework, while offering instructors in-depth analytical data to strategicize their interventions. However, significant pedagogical and ethical concerns also emerge, including the risk of excessive quantification, the neglect of artistic subjectivity, data privacy issues, and the danger of "algorithmic authority" stifling creative autonomy. In conclusion, this paper argues that the success of AI-assisted adaptive painting education depends on establishing a delicate balance between technological advancement and human-centered, critical pedagogy principles. The system should be a guide that directs the student, not a referee that makes decisions for them.
By subscribing to E-Newsletter, you can get the latest news to your e-mail.
