Investigation of Teachers' Opinions on Artificial Intelligence Tools Preferred in Differentiated Education and Their Effectiveness

Year 2025, Volume: 12 Issue: 2, 167 - 187, 31.12.2025

Sinem Arab , Demet Hatice Somuncuoğlu Özerbaş

https://doi.org/10.51725/etad.1664710

Abstract

This study aims to examine teachers' perspectives on the use of artificial intelligence (AI) tools in differentiated instruction. Conducted through a phenomenological approach, a qualitative research method, the study involved semi-structured interviews with six teachers. The findings reveal that AI tools significantly reduce teachers’ workload, support personalized learning processes, and enhance student motivation. AI tools were found effective in lesson planning, providing real-time feedback, and utilizing adaptive learning platforms. However, the research also highlights the need for improving teachers' digital literacy skills, strengthening technological infrastructure, and offering guidance on ethical AI use. The study underscores the potential of AI tools to foster more efficient and flexible learning experiences in education.

Keywords

Differentiated Education , Technology , Artificial Intelligence

Farklılaştırılmış Eğitimde Tercih Edilen Yapay Zeka Araçları Ve Etkinliği Konusunda Öğretmen Görüşlerinin İncelenmesi

Abstract

Bu çalışma, farklılaştırılmış eğitimde tercih edilen yapay zekâ (YZ) araçlarının etkinliğini öğretmen görüşleri doğrultusunda incelemeyi amaçlamaktadır. Olgubilim desenine dayalı nitel araştırmada, farklı branşlardan altı öğretmenle yarı yapılandırılmış görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Tematik analiz sonucunda altı ana tema belirlenmiştir: YZ’nin eğitim sürecine etkisi, farklılaştırılmış eğitimdeki rolü, öğretmen rolleri üzerindeki dönüşüm, öğrenci performansı, entegrasyon gereksinimleri ve planlama yaklaşımları. Bulgular, YZ araçlarının öğretmenlerin iş yükünü azaltma, bireyselleştirilmiş öğrenme sunma ve öğrenci motivasyonunu artırma açısından etkili olduğunu ortaya koymaktadır. Ancak dijital okuryazarlık farklılıkları, altyapı eksiklikleri ve etik farkındalık yetersizliği, uygulamada sınırlılıklar yaratmaktadır. Araştırma, YZ araçlarının yalnızca teknik değil, aynı zamanda pedagojik işlev taşıdığını ve farklılaştırılmış öğretimi desteklemede dönüştürücü bir potansiyele sahip olduğunu ortaya koymaktadır.

Keywords

Farklılaştırılmış Eğitim , Teknoloji , Yapay Zeka

References

• Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
• Bulger, M. (2016). Personalized learning: The conversations we’re not having. Data and Society, 22(1), 1-29.
• Coşkun, F., ve Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekânın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 54(3), 947-966.
• Chih-Ming, C., ve Ying-You, L. (2020). Developing a computer-mediated communication competence forecasting model based on learning behavior features. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100004.
• Creswell, J. W., ve Poth, C. N. (2016). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches. Thousand Oaks, CA: Sage.
• Eickelmann, B., ve Vennemann, M. (2017). Teachers ‘attitudes and beliefs regarding ICT in teaching and learning in European countries. European Educational Research Journal, 16(6), 733-761.
• Gocen, A., ve Aydemir, F. (2020). Artificial intelligence in education and schools. Research on Education and Media, 12(1), 13-21.
• Gül, S. O. (2014). Farklılaştırılmış öğretim ve uyarlamalar. Ufuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(5), 111-123.
• Hamilton, E. R., Rosenberg, J. M., ve Akcaoglu, M. (2016). The substitution augmentation modification redefinition (SAMR) model: A critical review and suggestions for its use. TechTrends, 60, 433-441.
• Holmes, W. (2019). Artificial intelligence in education. In Encyclopedia of education and information technologies (pp. 1-16). Springer, Cham.
• Kalafat, Ö. (2022). Eğitim ve yapay zekâ. Yapay Zekânın Değiştirdiği Dinamikler, 9(1), 89-102.
• Knox, J. (2020). Artificial intelligence and education in China. Learning, Media and Technology, 45(3), 298-311.
• Koehler, M. J., Mishra, P., ve Cain, W. (2013). What is technological pedagogical content knowledge (TPACK). Journal of Education, 193(3), 13-19.
• Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., ve Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. UCL Knowledge Lab: London, UK.
• Miles, M. B., Huberman, A. M., ve Saldaña, J. (2014). Qualitative data analysis: A methods sourcebook (3rd ed.). Los Angeles, CA: SAGE.
• İncemen, S., ve Öztürk, G. (2024). Farklı eğitim alanlarında yapay zekâ: uygulama örnekleri. International Journal of Computers in Education, 7(1), 27-49.
• İşler, B., ve Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanimi ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11.
• Ouyang, F., ve Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100020.
• Özer, S., ve Yılmaz, E. (2016). Farklılaştırılmış öğretim. İçinde E. Yılmaz, M. Çalışkan ve S. A. Sulak (Ed.), Eğitim Bilimlerinden Yansımalar (ss. 127-140). Konya: Çizgi.
• Patton, M. Q. (2002). Qualitative research and evaluation methods. Thousand Oaks, CA: Sage.
• Rogers, E. M., Singhal, A., ve Quinlan, M. M. (2014). Diffusion of innovations. In An Integrated Approach To Communication Theory And Research (ss. 432-448). New York: Routledge.
• Rubin, H. J., ve Rubin, I. S. (2012). Qualitative Interviewing: The Art of Hearing Data (3rd ed.). Thousand Oaks, CA: SAGE.
• Seyrek, M., Yıldız, S., Emeksiz, H., Şahin, A., ve Türkmen, M. T. (2024). Öğretmenlerin eğitimde yapay zeka kullanımına yönelik algıları. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 11(106), 845-856.
• Smale-Jacobse, A. E., Meijer, A., Helms-Lorenz, M., ve Maulana, R. (2019). Differentiated instruction in secondary education: A systematic review of research evidence. Frontiers in Psychology, 10, 2366.
• Tomlinson, C. A. (2001). How to differentiate instruction in mixed-ability classrooms. Alexandria, VA: Association for Supervision and Curriculum Development.
• Uzun, Y., Tümtürk, A. Y., ve Öztürk, H. (2021). Günümüzde ve gelecekte eğitim alanında kullanılan yapay zekâ. In 1st International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences (pp. 1-3).
• Valiande, S., ve Tarman, B. (2011). Karma sınıflarda öğretim teknolojileri destekli farklılaştırılmış öğretim ve yapılandırmacı yaklaşım. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 12(1).
• Van Dijck, J., Poell, T., ve De Waal, M. (2018). The platform society: Public values in a connective world. New York, NJ: Oxford University.
• Woolf, B., Burleson, W., Arroyo, I., Dragon, T., Cooper, D., ve Picard, R. (2009). Affect-aware tutors: recognising and responding to student affect. International Journal of Learning Technology, 4(3-4), 129-164.
• Yaseen, H., Mohammad, A. S., Ashal, N., Abusaimeh, H., Ali, A., ve Sharabati, A. A. A. (2025). The impact of adaptive learning technologies, personalized feedback, and interactive AI tools on student engagement: The moderating role of digital literacy. Sustainability, 17(3), 1133.
• Yıldırım, A., ve Şimşek, H. (2018). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (11. baskı). Ankara: Seçkin.
• Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., ve Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators?. International Journal Of Educational Technology In Higher Education, 16(1), 1-27.