TR
EN
YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ ANINDA GERİ BİLDİRİMİN LİSE ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI MOTİVASYONUNA ETKİSİ
Öz
Yapay zekâ teknolojilerinin eğitim ortamlarına entegrasyonu, özellikle geri bildirim süreçlerinde önemli bir dönüşüm yaratmakta ve öğrenci motivasyonunun desteklenmesine yönelik yeni olanaklar sunmaktadır. Bu araştırmanın amacı, yapay zekâ destekli anında geri bildirimin lise düzeyinde öğrenim gören öğrencilerin akademik başarı motivasyonuna etkisini incelemektir. Ön test-son test kontrol gruplu deneysel desenin kullanıldığı çalışmada, İstanbul'da öğrenim gören toplam 64 dokuzuncu sınıf öğrencisi rastgele yöntemle deney ve kontrol gruplarına atanmıştır. Deney grubundaki öğrenciler, dört hafta süresince kompozisyon yazma etkinliklerini yapay zekâ tabanlı bir platform (ChatGPT) aracılığıyla tamamlamış ve her etkinlik sonrası anında geri bildirim almıştır. Kontrol grubundaki öğrenciler ise aynı etkinlikleri öğretmenlerinden haftalık gecikmeli yazılı dönüt alarak gerçekleştirmiştir. Öğrencilerin motivasyon düzeyleri, Sarıtepeci (2018) tarafından geliştirilen Başarı Motivasyonu Ölçeği aracılığıyla ön test ve son test şeklinde ölçülmüştür. Bağımsız örneklem t-testi sonuçlarına göre, ön testte gruplar arasında anlamlı bir fark bulunmazken, son testte deney grubu lehine anlamlı bir artış gözlemlenmiştir. Bu bulgu, yapay zekâ destekli anında geri bildirimin öğrencilerin içsel motivasyonunu artırabileceğini ve bu etkinin Öz Belirleme Kuramı (Deci & Ryan, 1985) kapsamında tanımlanan özerklik, yeterlik ve ilişkisellik gibi temel psikolojik ihtiyaçların desteklenmesiyle ilişkili olduğunu göstermektedir. Ayrıca, K-means kümeleme analizi yoluyla elde edilen bulgular, yapay zekâ destekli uygulamanın farklı öğrenci profilleri üzerindeki etkisini daha ayrıntılı biçimde ortaya koymuştur. Deney grubundaki farklılaşmada, öğrencilerin daha önce yapay zekâ araçlarını kullanmış olmalarının belirleyici bir unsur olduğu anlaşılmıştır. Araştırma, yapay zekâ tabanlı dönüt sistemlerinin sadece bilişsel çıktılar değil, duyuşsal kazanımlar üzerinde de etkili olabileceğini deneysel olarak ortaya koyarak literatüre katkı sağlamaktadır.
Anahtar Kelimeler
References
- Alrashedi, N. (2020). Adaptive learning to enhance students’ understanding in learning technology experience. Technium Social Sciences Journal, 9(1), 32–40. https://doi.org/10.47577/tssj.v9i1.873
- An, Y., Kim, J., & Park, S. (2023). Exploring motivational outcomes of AI-based feedback in digital classrooms. International Journal of Learning Analytics, 7(1), 44–59.
- Anjarani, R., Yusuf, A., & Hadi, N. (2024). Intelligent tutoring systems: Enhancing engagement through personalized AI support. Computers & Education: Artificial Intelligence, 5, 100095.
- Bostan, E., Kaya, A., & Demirtaş, S. (2021). Ortaöğretim öğrencilerinde motivasyonun akademik başarıya etkisi. Eğitimde Kuram ve Uygulama, 17(3), 265–284.
- Boughida, M., Amine, A., & Slaoui, R. (2024). Psychological impact of AI-based learning environments on student behavior. Education and Information Technologies, 29(1), 115–138.
- Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2022). Bilimsel araştırma yöntemleri (30. bs.). Pegem Akademi.
- Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
- Corral, D., Martin, L., & Owen, S. (2020). Immediate feedback effects on student learning performance: A meta-analysis. Learning and Instruction, 65, 101266.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Educational Technology and Computing
Journal Section
Research Article
Publication Date
January 13, 2026
Submission Date
July 18, 2025
Acceptance Date
October 14, 2025
Published in Issue
Year 2026 Volume: 16 Number: 1