The general purpose of this research is to determine the influence of computer assisted learning environments - which are presented depending on the learning styles determined via fuzzy logic - on successes and attitudes of learners.The population for the research consists of second year students in the science department of Fırat University. The sample for the research consists of the students taking the Basic Computer Sciences (Computer Programming) class in the autumn semester.Condensation analysis were done to ensure neutrality while forming the control group to which the conventional method was applied, the second experimental group to which computer assisted instruction was applied without determining learning style, and the first experimental group to which computer assisted instruction was applied according to students? learning styles as determined via fuzzy logic.The theoretical dimension was formed by evaluating data obtained by literature scanning and expert opinions. Experimental data was collected with the aid of a learning style scale, success test and attitude scale. The test and scales were given to the students before and after the implementation. After the control and experimental groups are formed, the conventional method was implemented on the control group, and prepared programmes were administered to the experimental groups.In the Reliability and Validity Analysis for Developing Measuring Instruments, material analysis were done for the validity of the success test, and the Cronbach Alpha coefficient was calculated for the learning style scale and attitude scale. A learning style poll of 56 questions, whose averages and standard deviations are found, was administered to 224 people, and results were subjected to reliability analysis via Cronbach?s Alpha method. When the same operation was conducted when all of the items were together, this value was found to be 0.596, and it was corrected to 0.619 after item 47 was removed. This auditory question was taken out to equate the numbers of questions. The success test which measured the success of students in the lessons was developed in a study made with subject experts. This test was implemented on 224 people for item analysis.The KR-20 coefficient was found to be 0.57, and items whose distinctiveness was lower than 0.15 were removed from the test. Thus, the validity of the test was ensured.Frequency, percentage and arithmetical average were applied for analysis related to the personal traits of participants. In addition, in the analysis of the obtained data, a dependent and independent groups? test and variance analysis were used in comparison of pre-test and post-test points.A computer assisted instruction programme and teaching materials were formed, and a system which determines learning styles and accordingly arranges the computer assisted learning environment was developed, and two experimental groups and a control group were formed. The research determined the impact of computer assisted instruction, which is an independent variable, computer assisted instruction in which fuzzy logic is used, and the conventional education programme on student achievement, which is a dependent variable.Data obtained through implementation of this research were passed through statistical data analysis methods, producing the different findings. Then these findings were interpreted.A mamdani type-fuzzy logic algorithm mechanism which has three entries and one exit was used with the aim of determining learning styles of students. Entry values are Visual, Auditory and Tactual Points which the students took from the Learning Style Poll. Membership degrees of the points students took in the entry membership functions were calculated as well.Considering the results of the learning style poll, which was conducted to determine students? learning styles, it is understood that results close to one another were found. In such a case, deciding to choose one learning style over another may lead to a mistake. Therefore, the importance of taking help from an artificial intelligence mechanism in the decision making process is understood here. These values were passed through a fuzzy logic mechanism which was developed using Matlab software (Licence Number: 585775).According to results of unilateral variance analysis, which was made by taking all the three groups? points into consideration; a significant difference is evident among the averages of the three groups. This difference was observed between the Control group and the Experimental Group-2, according to the result of Scheffe Test which was chosen for the multi-comparison.In comparing results, a significant difference in favour of the post-test was determined in all three groups. It results mainly from the fact that the research was conducted during a course teaching computer programming. This lesson includes skills which cannot be acquired without special study. Its content goes beyond basic computer literacy. Many students who begin their university education have most likely already achieved basic computer literacy since computer and informatics technologies constitute very important parts of our lives. However, almost all students are ignorant at the beginning of this lesson since computer programming is a field which requires expertise. Implementation of the lesson even with a conventional method or a specific modern method leads to general improvement among students.

Bu araştırmanın genel amacı, temel bilgisayar bilimleri (bilgisayar programlama) dersinde, bulanık mantık ile belirlenmiş öğrenme stillerine dayalı öğrenme ortamlarının öğrencilerin başarı ve tutumlarına etkisini belirlemektir.Bir eğitime tabi tutulan öğrenci gruplarında her öğrenci, kendini diğer bir öğrenciden farklı kılan bireysel özelliklere sahiptir. Öğrencilerdeki bu bireysel farklılıklar öğrenme ortamlarında kendisini farklı öğrenme özellikleri olarak göstermektedir. Geleneksel yöntemlerin aksine günümüz eğitim-öğretim programları hazırlanırken bu farklılıklar dikkate alınmaya başlanmıştır. Hazırlanan programlar doğrultusunda öğretmenler, öğrencilerinin bu farklılıklarını bilmeleri ve öğretim faaliyetlerini de bu farklılıkları dikkate alarak yürütmesi gerekliliği ortaya çıkmıştır. Bu farklılıklardan biri olan öğrenme stillerinin belirlenmesi için literatürde birçok yöntem bulunmakla beraber bu yöntemlerin tümünde bireyin bir öğrenme stiline sahip olduğu sonucuna varılarak, diğer stiller göz ardı edilir. Bu noktada böyle bir çalışmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Böylece hızla gelişmekte olan yapay zeka teknolojilerinden biri olan bulanık mantık sayesinde bireyin öğrenme stili keskin çizgilerle belirlenmek yerine farklı stillere ait öğretim etkinliklerinden faydalanması sağlanacaktır. Bunun yanında yapay zeka teknolojilerinin insan aklını taklit etme özelliği nedeniyle öğrenme stillerini belirlemede duyulacak uzman gereksinimi ise en aza inecektir.Araştırmanın evrenini, Fırat Üniversitesinin sayısal puanla öğrenci alan bölümlerinin ikinci sınıf öğrencileri, örneklemi ise bilgisayar programlama dersini güz yarıyılında alan öğrenciler oluşturmaktadır. Geleneksel yöntemin uygulandığı kontrol grubu, öğrenme stili belirleme çalışması yapılmadan bilgisayar destekli öğretimin uygulandığı ikinci deney grubu ve bulanık mantık ile öğrenme stillerinin belirlenerek bilgisayar destekli öğretimin uygulandığı birinci deney grubu oluşturulurken yansızlığın sağlanması için kümeleme analizi yapılmıştır.Literatür taraması ve uzman görüşleriyle elde edilen veriler değerlendirilerek kuramsal boyut oluşturulmuştur. Deney verileri, öğrenme stili ölçeği, başarı testi ve tutum ölçeği yardımıyla toplanmıştır. Test ve ölçek öğrencilere uygulama öncesi ve sonrası verilmiştir. Kontrol ve deney grupları oluşturulduktan sonra kontrol grubuna geleneksel yöntem, deney gruplarına ise hazırlanan bilgisayar destekli öğretim materyalleri uygulanmıştır.Ölçme araçlarının geliştirilmesine yönelik yapılan güvenirlik ve geçerlilik analizlerinde, başarı testinin geçerliliği için madde analizi, öğrenme stili ölçeği ve tutum ölçeğinin güvenirliği için ise Cronbach's Alpha katsayısı hesaplanmıştır. Ortalama ve standart sapmaları bulunan 56 soruluk öğrenme stili ölçeği 224 kişiye uygulanmış ve sonuçları Cronbach's Alpha yöntemi ile güvenirlik analizine tabi tutulmuştur. Alpha katsayısı 0,596 çıkmış güvenirliği düşürdüğü tespit edilen 47. madde çıkarıldıktan sonra ise 0,619 olarak düzelmiştir. Soru sayılarının eşlenmesi için işitsel sorulardan güvenirliği azaltan bir tanesi daha çıkarılmıştır. Öğrencilerin dersteki başarısını ölçen başarı testi, konu uzmanları ile birlikte yapılan bir çalışma ile geliştirilmiştir. Bu test, madde analizi için 224 kişiye uygulanmış KR-20 katsayısı 0,57 çıkmış, ayırt ediciliği 0,15'ten küçük olan maddeler testten çıkarılmıştır.Uygulamaya tabi tutulan öğrencilerin kişisel özellikleri ile ilgili analizleri için frekans, yüzde ve aritmetik ortalama kullanılmıştır. Ayrıca elde edilen verilerin çözümlenmesinde ön test ? son test puan karşılaştırmasında bağımlı ve bağımsız gruplar t-testi ve varyans analizi kullanılmıştır.Bilgisayar destekli öğretim materyalleri ve öğrenme stillerini belirleyen bulanık sistem geliştirilmiştir. Çalışmanın uygulandığı iki deney bir de kontrol grubu oluşturulmuştur. Bağımsız değişkenler olan bilgisayar destekli öğretim ve bulanık mantık kullanılan bilgisayar destekli öğretimin bağımlı değişken olan öğrenci başarısına etkisi araştırılmaya çalışılmıştır.Araştırmanın uygulanması ile elde edilen veriler istatistiksel veri analizi yöntemlerinden geçirilerek değişik bulgulara ulaşılmış ve bu bulgular yorumlanmıştır.Öğrencilerin öğrenme stillerinin tespiti amacıyla üç girişli ve bir çıkışlı Mamdani tipi bulanık mantık algoritması mekanizması kullanılmıştır. Giriş değerleri, öğrencilerin öğrenme stili ölçeğinden aldıkları görsel, işitsel ve dokunsal puanlardır. Öğrencilerin aldıkları puanların giriş üyelik fonksiyonlarındaki üyelik dereceleri hesaplanmıştır.Öğrencilerin öğrenme stillerinin tespiti amacıyla uygulanan öğrenme stili ölçeğinin sonuçlarına bakıldığında; birey bazında birbirine yakın sonuçların çıktığı anlaşılmaktadır. Böyle bir durumda bireyin hangi öğrenme stilinin daha önde olduğuna karar vermek ve diğer stilleri göz ardı etmek hataya neden olacaktır. Bu yüzden öğrenme stilini tespit etme sürecinde bir yapay zekâ mekanizmasından yardım almak burada önemini hissettirmektedir. Elde edilen bu değerler, Matlab (Lisans no: 585775) bilgisayar ortamında bulanık mantık modülü kullanılarak değerlendirilmiştir.Her üç grubun puanları göz önüne alınarak yapılan tek yönlü varyans analizi sonuçlarına göre; üç grubun puanları ortalamaları arasında anlamlı bir fark çıkmıştır. Çoklu karşılaştırma seçeneği olarak seçilen scheffe testi sonucuna göre de bu fark; kontrol grubu ile bilgisayar destekli öğretimin yürütüldüğü ikinci deney grubu arasında gözlenmiştir.Karşılaştırma sonucunda her üç grupta da son test lehine ve anlamlı bir şekilde farklılık ortaya çıkmıştır. Bu durumun temel sebebi; araştırma yapılan dersin bilgisayar programlama alanındaki uzmanlığı amaçlayan bir ders olmasıdır. İçerik genel kültür düzeyinde değildir ve öğrencinin temel bilgisayar bilgileriyle edinilemeyecek beceriler içermektedir. Üniversite öğrenimine başlayan birçok öğrenci bilgisayar okuryazarlığında belirgin bir seviyeye gelmiştir. Çünkü bilgisayar ve bilişim teknolojileri hayatımızın her alanına girmiş durumdadır. Ancak bilgisayar programlama uzmanlık isteyen bir alan olduğu için öğrencilerin neredeyse tümü derse başlarken bilgisizdir. Dersin geleneksel veya belirli bir çağdaş yöntemle yürütülmesi bile öğrencilerde belirgin bir erişiye sebep olmaktadır.