Yapay Zekâ Destekli Eğitim Araçlarının İlkokul Matematik Öğretiminde Kullanımına İlişkin Öğretmen Görüşleri

Abstract

Bu araştırmanın amacı, yapay zekâ destekli eğitim araçlarının ilkokul matematik öğretiminde nasıl kullanıldığını ve öğretmenlerin bu araçlara yönelik görüşlerini ortaya koymaktır. Nitel araştırma desenlerinden fenomonoloji araştırma deseniyle yürütülen çalışmanın verileri, 2024–2025 eğitim-öğretim yılında Şanlıurfa’da görev yapan 13 sınıf öğretmeniyle gerçekleştirilen yarı yapılandırılmış görüşme formu kullanılarak toplanmıştır. Veriler içerik analizi yöntemiyle çözümlenmiş ve iki ana tema altında sınıflandırılmıştır: (1) Yapay Zekâ Destekli Eğitim Araçlarına İlişkin Öğretmen Görüşleri, (2) Yapay Zekâ Destekli Eğitim Araçlarının Etkili Kullanımına Yönelik Öğretmen Önerileri. Bulgular, yapay zekâ destekli araçların öğrencilerin motivasyonunu artırdığını, bireyselleştirilmiş öğretimi desteklediğini ve öğretmenlerin zaman yönetimini kolaylaştırdığını göstermektedir. Ancak öğretim program ile uyumlu olmayan içerikler, dil engeli, dijital altyapı sorunları ve dijital beklenti baskısı gibi kısıtlılıklar da dikkat çekmektedir. Araştırma sonucunda, etkili ve sürdürülebilir bir entegrasyon için öğretmen yeterliklerinin geliştirilmesi, teknik destek sağlanması ve içeriklerin yerelleştirilmesi gerektiği vurgulanmıştır. Bu yönüyle çalışma, yapay zekâ teknolojilerinin ilkokul düzeyinde pedagojik kullanımı hakkında alanyazına özgün katkılar sunmaktadır.

Keywords

• Yapay zekâ
• ilkokul matematik öğretimi
• öğretmen görüşleri

Teachers' Views on the Use of AI-Supported Educational Tools in Primary School Mathematics Teaching

Abstract

The purpose of this study is to investigate how artificial intelligence (AI)-supported educational tools are used in primary school mathematics instruction and to explore teachers’ perspectives regarding their use. The study employed a phenomenological qualitative research design and collected data through semi-structured interviews with 13 classroom teachers working in the province of Şanlıurfa in the 2024–2025 academic year. The data were analyzed using content analysis and organized under two main themes related to teachers’ perspectives and recommendations. The findings indicate that AI-supported tools enhance student motivation, support personalized instruction, and facilitate teachers’ time management. However, challenges such as misalignment with the curriculum, language barriers, digital infrastructure limitations, and increasing expectations for digital competence were also highlighted. The study emphasizes the need to develop teachers’ professional competencies, provide technical support, and localize digital content to ensure effective and sustainable integration. In this regard, the study offers new insights into the pedagogical use of AI technologies at the primary education level.

Keywords

• Artificial intelligence
• primary school mathematics
• teacher views

References

1. Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zeka ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
2. Bengtsson, M. (2016). How to plan and perform a qualitative study using content analysis. NursingPlus Open, 2, 8–14. https://doi.org/10.1016/j.npls.2016.01.001
3. Chen, J., & Siau, K. (2024). Utilizing generative AI for instructional design: Exploring strengths, weaknesses, opportunities, and threats. TechTrends, 68(3), 456–469. https://doi.org/10.1007/s11528-024-00967-w
4. Creswell, J. W. (2017). Araştırma deseni: Nitel, nicel ve karma yöntem yaklaşımları (S. B. Demir, Çev.). Eğiten Kitap.
5. Çavuş, M. N. (2024). Eğitimde yapay zekâ tabanlı ölçme ve değerlendirme üzerine bir derleme. International Journal of English for Specific Purposes, 2(1), 39-54.
6. Education Week Research Center. (2025). AI in the classroom: How educators leverage artificial intelligence to save time (National Teacher Survey Report). Editorial Projects in Education.
7. Aljemely, Y. (2024). Challenges and best practices in training teachers to utilize artificial intelligence. Frontiers in Education, 9, 1470853. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1470853
8. George, T. (2022). Semi-structured interview | Definition, guide & examples. Scribbr. Erişim adresi: https://www.scribbr.com/methodology/semi-structured-interview/ adresinden 17 Nisan 2025 tarihinde erişilmiştir.

9. Gökoğlu, S. (2024). Yapay zekâ uygulamalarının eğitimdeki rolü ve etkileri. 17. Uluslararası Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Sempozyumu (ICITS 2024) Bildiri Kitabı (s. 25-26). Kastamonu Üniversitesi, Kastamonu.
10. Işık, S., Çakır, R., ve Korkmaz, Ö. (2024). Teachers’ perception scale towards the use of artificial intelligence tools in education. Participatory Educational Research, 11, 80–94. https://doi.org/10.17275/per.24.95.11.6.
11. İncemen, S., ve Öztürk, G. (2024). Farklı eğitim alanlarında yapay zekâ: Uygulama örnekleri. International Journal of Computers in Education, 7(1), 27–49. https://doi.org/10.5281/zenodo.12600022.
12. Karabıyık, Ü. (2024). Matematik eğitiminde yenilikçi bir yaklaşım: ChatGPT'nin rolü. Uşak Üniversitesi Eğitim Araştırmaları Dergisi, 10(1), 26–46. https://doi.org/10.29065/usakead.1393487
13. Karataş, F., Eriçok, B. ve Tanrıkulu, L. (2024). Reshaping curriculum adaptation in the age of artificial intelligence: Mapping teachers' AI-driven curriculum adaptation patterns. British Educational Research Journal, 51(1), 154-180. https://doi.org/10.1002/berj.4068
14. Khlaif, Z. N., Sanmugam, M., ve Joma, A. I. (2023). Factors influencing teacher’s technostress experienced in using emerging technology: A qualitative study. Technology, Knowledge and Learning, 28(2), 865-899. https://doi.org/10.1007/s10758-022-09607-9.
15. Kırtay, S. (2023). Artificial intelligence in the education sector in Türkiye: Opportunities and challenges. Uluslararası Psiko-Sosyal Eğitim Araştırmaları Dergisi, 3(5), 273–284.
16. Koç, O. (2024). Teknoloji eğitiminde yapay zekâ uygulamaları. International European Journal of Managerial Research, 8(15), 19–36. https://doi.org/10.62666/eujmr.1544278
17. Kutlucan, Ö., ve Seferoğlu, S. S. (2024). Eğitimde yapay zekâ kullanımı: ChatGPT’nin KEFE ve PEST analizi. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 15(1), 102–121. https://doi.org/10.37217/tebd.1368821.
18. Liu, J., Demszky, D., ve Hill, H. C. (2023). AI can make education more personal (yes, really). Education Week. https://www.edweek.org/technology/opinion-ai-can-make-education-more-personal-yes-really/2023/08.
19. Meço, G., ve Coştu, F. (2022). Eğitimde yapay zekânın kullanılması: Betimsel içerik analizi çalışması. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 12(23), 171–191.
20. Nayıroğlu, B., ve Tutak, T. (2024). Matematik öğretiminde yapay zekânın rolü: Öğretimde kullanılan araçların incelenmesi. Turkish Journal of Educational Studies, 11(1), 66–78. https://doi.org/10.33907/turkjes.1415591
21. Nazaretsky, T., Mejia-Domenzain, P., Swamy, V., Frej, J., ve Käser, T. (2025). The critical role of trust in adopting AI-powered educational technology for learning: An instrument for measuring student perceptions. Computers & Education: Artificial Intelligence, 8, 100368. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100368
22. Nowell, L. S., Norris, J. M., White, D. E., ve Moules, N. J. (2017). Thematic analysis: Striving to meet the trustworthiness criteria. International Journal of Qualitative Methods, 16(1), 1–13. https://doi.org/10.1177/1609406917733847.
23. OECD. (2021). AI and the Future of Skills: Education and Training Policy Implications. https://www.oecd.org/education/ai
24. OECD. (2023). OECD Digital Education Outlook 2023: Towards an Effective Digital Education Ecosystem. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/c74f03de-en
25. Özcan, E. (2025). Yapay zekâ tabanlı problem çözme etkinliklerinin başarıya, inanca ve tutuma etkisi (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi.
26. Palinkas, L. A., Horwitz, S. M., Green, C. A., Wisdom, J. P., Duan, N., ve Hoagwood, K. (2015). Purposeful sampling for qualitative data collection and analysis in mixed method implementation research. Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research, 42(5), 533–544. https://doi.org/10.1007/s10488-013-0528-y.
27. Polat, A. (2022). Nitel Araştırmalarda Yarı-Yapılandırılmış Görüşme Soruları: Soru Form ve Türleri, Nitelikler ve Sıralama. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(Özel Sayı 2), 161-182. https://doi.org/10.18037/ausbd.1227335
28. Schreier, M. (2012). Qualitative content analysis in practice. Sage.
29. Seyhan, A. (2024). Sosyal bilgiler öğretmenlerinin eğitimde yapay zekâ kullanımına ilişkin görüşleri. Uluslararası Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(41), 100–125.
30. Sontay, M., Kazancı, Z., ve Karamustafaoğlu, S. (2024). Sınıf öğretmenlerinin yapay zekâ destekli eğitim araçlarına yönelik görüşleri. İstanbul Eğitim Araştırmaları Dergisi, 4(1), 83–102. https://doi.org/10.71270/istanbulegitim.istj.1586392.
31. Tapan-Broutin, M. S. (2023). Matematik öğretmen adaylarının ChatGPT ile başlangıç deneyimlerinde sordukları soruların incelenmesi. Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 36(2), 707–732. https://doi.org/10.19171/uefad.1299680
32. Uğur, S., ve Usta, İ. (2025). Yapay zekânın eğitimde kullanımı ile ilgili Türkiye'de yapılan lisansüstü tezlerin bibliyografik analizi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(1), 143–163. https://doi.org/10.33206/mjss.1587252
33. UNESCO. (2019). Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities. https://unesdoc.unesco.org
34. UNESCO. (2024). AI competency framework for students. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-students
35. U.S. Department of Education, Office of Educational Technology. (2023). Artificial intelligence and the future of teaching and learning: Insights and recommendations. https://www.ed.gov/sites/ed/files/documents/ai-report/ai-report.pdf
36. Ünsal, G., ve Karaoğlan Yılmaz, F. G. (2024). Eğitimde yapay zekâ ve derin öğrenme alanında 2019–2023 yılları arasında yayınlanan makalelerin betimsel analizi. MAKÜ Uygulamalı Bilimler Dergisi, 8(2), 177–197. https://doi.org/10.31200/makuubd.1459260
37. Viberg, O., Cukurova, M., Feldman-Maggor, Y., Alexandron, G., ve Shirai, S. (2024). What explains teachers’ trust in AI in education across six countries? International Journal of Artificial Intelligence in Education. https://doi.org/10.1007/s40593-024-00433-x
38. Wu, D., ve Zhang, J. (2025). Generative artificial intelligence in secondary education: Applications and effects on students’ innovation skills and digital literacy. PLoS One, 20(5), e0323349.
39. Yalçın, H. (2022). Bir araştırma deseni olarak fenomenoloji. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(Özel Sayı 2), 213-232.
40. Yan, L., Wang, J., Li, X., & Wang, Y. (2023). Practical and ethical challenges of large language models in education: A systematic scoping review. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.13379
41. Yeşilbaş Özenç, Y. ve Başaran, R. (2024). Yaşam boyu öğrenme ve yapay zekâ. Sinop Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 1 (1), 101-125.
42. Yıldırım, A., ve Şimşek, H. (2021). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (13. Baskı). Ankara: Seçkin Yayıncılık.
43. Youssef, E., Ali, S., ve Riaz, S. (2024). Online risks and parental mediation in social media usage among kids: A quantitative study in Rawalpindi City. Frontiers in Communication, 9. https://doi.org/10.3389/fcomm.2024.1521814.
44. Zhao, L., Liu, M., & Li, S. (2024). A systematic review of generative AI for teaching and learning practice. Education Sciences, 14(6), 636. https://doi.org/10.3390/educsci14060636
45. Zhang, S., Cagiltay, B., Li, J., Sullivan, D., Mutlu, B., Kirkorian, H., ve Fawaz, K. (2025). Exploring families’ use and mediation of generative AI: A multi-user perspective. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.09004.