GÖRSEL İLETİŞİM TASARIM EĞİTİMİNİN DEĞERLENDİRME SÜREÇLERİNDE ÜÇÜNCÜ GÖZ: BİR YAPAY ZEKÂ MODELİ

Yapay zekâ hemen her alanda olduğu gibi tasarım alanındaki varlığını giderek artırmaktadır. Tasarım disiplininde ise tasarımcıların mesleki hayatında meydana getirdiği değişimler ile tasarım üretimini otomatikleştiren uygulamalar veya yazılımlarla adından söz ettirdiği görülmektedir. “Yapay zekâ bir tasarımı ürününü değerlendirebilir mi?” sorusundan hareketle, tasarım eğitiminde yapay zekânın potansiyeli üzerine fikir yürütmenin ve tartışmaya açmanın önemli olduğu düşünülmektedir. Bu çalışmada, gözetimli öğrenme kullanılarak görsel iletişim tasarımı ve grafik tasarımı bölümü öğrencilerinin logo tasarımlarının yer aldığı sınıflandırılmış veri seti ile CoreML uzantılı bir yapay zekâ modeli hazırlanmıştır. Veri setinde bulunmayan, sınıflandırılmamış logo örneklerinin yer aldığı bir kontrol grubu oluşturularak model test edilmiş ve yapılan deney sonucunda ortaya çıkan çıktılar aktarılmıştır. Yapay zekânın tasarım ilkelerini öğrenerek estetik çıkarımlarda bulunma potansiyeli ve tasarım eğitimindeki ölçme-değerlendirme süreçlerinde alabileceği role ilişkin öneriler getirilmiştir.

THIRD EYE IN EVALUATION PROCESSES OF VISUAL COMMUNICATION DESIGN EDUCATION: AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODEL

Artificial intelligence (AI) increases its presence in the field of design, as in almost every area. AI in the design discipline is seen by the changes the designers have brought about in their professional life with the application or software that automate the design process. It is essential to think about the potential of AI in design education and open it up for discussion, based on the question “Can AI evaluate a design product?” In this study, an artificial intelligence model with CoreML framework was created using supervised learning with a classified data set containing logotypes designed by students of the visual communication design and graphic design department. The model was tested by creating a control group with unclassified logotypes that did not exist in the data set, and explained the result of the experiment. The potential of AI to make aesthetic inferences by learning the design principles and their role in the assessment and evaluation processes in design education is mentioned.

___

  • • Bozkurt, A., Karadeniz, A., Baneres, D., Guerrero-Roldán, A. E., Rodríguez, M. E. (2021). Artificial Intelligence and Reflections from Educational Landscape: A Review of AI Studies in Half a Century. Sustainability, 13, 800. https://doi.org/10.3390/ su13020800
  • • Müller, Andreas C. ve Guido, Sarah (2017). Introduction to Machine Learning with Python, USA: O’Reilly Media.
  • • Michalski, R. S., Carbonell J. G. ve Mitchell, T. M. (1983). Machine Learning An Artificial Intelligence Approach. USA: Morgan Kaufmann.
  • • Shalev-Shwartz, Shai ve Ben-David, Shai (2014). Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. USA: Cambridge University Press.
Sanat ve Tasarım Dergisi-Cover
  • ISSN: 1308-2264
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 2015
  • Yayıncı: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi