Research Article
BibTex RIS Cite

Türkiye’de Yapay Zekâ ve Eğitim İlişkisini İnceleyen Lisansüstü Tezlerin Analizi: Bir Meta Sentez Çalışması

Year 2024, Volume: 7 Issue: 1, 47 - 73, 30.06.2024
https://doi.org/10.47503/jirss.1484848

Abstract

Yapay zekâ 20. yüzyılın ortalarında kavramsal temelleri oluşan ve günümüz dünyasını derinden etkileyen bir bilgisayar teknolojisi olarak tanımlanabilir. Makine öğrenmesi yöntemi ile eğitilen akıllı sistemlerin birçok alanda olduğu gibi eğitim alanında da sık sık kullanıldığı görülmektedir. Araştırmalar önümüzdeki yıllarda yapay zekâ teknolojilerinin insani faaliyetlerin birçoğunu derinden etkileyebileceğini ifade etmektedir. Ulusal Tez Arşivi’nde yapay zekâ ve eğitim ilişkisini inceleyen tezlerin analizinin amaçlandığı bu araştırmada ‘‘Türkiye’de gerçekleştirilen ve yapay zekâ ile eğitim ilişkisini ele alan lisansüstü tezlerde nasıl bir eğilim vardır?’’ şeklinde belirlenen temel soruya ek olarak 8 alt soruya daha yanıt aranmıştır. Bir nitel araştırma olarak biçimlendirilmiş bu araştırmada meta-sentez yöntemi kullanılmıştır. Araştırma örneklemi, ölçüt örnekleme yöntemi ile belirlenmiştir. Bu amaç doğrultusunda Ulusal Tez Arşivi’nde ‘’yapay zekâ‘’ kavramını tez başlığında kullanan aynı zamanda ‘’eğitim ve öğretim’’ sınıflandırılması içinde tasnif edilen tezler bu araştırmanın örneklemini oluşturmaktadır. Belirlenen kıstaslar sonucunda 31 lisansüstü teze ulaşılmış ve bu tezler 8 ölçüte göre değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar bir bütün olarak değerlendirildiğinde Türkiye’de yapay zekâ ve eğitim ilişkisini inceleyen tezlerin sayısının yetersiz olduğu ancak son yıllarda çalışmaların arttığı görülmektedir.

References

  • Alomari, M., & Jabr, M. (2020). The effect of the use of an educational software based on the strategy of artificial intelligence on students’ achievement and their attitudes towards it. Management Science Letters, 10(13), 2951-2960.
  • Aruğaslan, E., & Çivril, H. (2021). Türkiye’de eğitim alanında yapılan veri madenciliği ve yapay zeka çalışmaları. Uluslararası Teknolojik Bilimler Dergisi, 13(2), 81-89.
  • Aydın, F. (2023). Yapay zekâ tabanlı eba akademik destek sisteminin öğrencilerin akademik başarısına etkisinin incelenmesi [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Altun, Y. (2022). Eğitimde yapay zekâ teknolojilerinin kullanımının öğrenci başarısına etkisi: Bir meta-analiz çalışması [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Bahçeşehir Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.
  • Aktay, S., Gök, S., & Uzunoğlu, D. (2023). ChatGPT in education. Türk Akademik Yayınlar Dergisi (TAY Journal), 7(2), 378-406
  • Akman Dömbekci, H. ve Erişen, M.A. (2022). Nitel araştırmalarda görüşme tekniği. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(Özel Sayı 2), 141-160.
  • Arrieta, A. B., Díaz-Rodríguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., & Herrera, F. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information fusion, 58, 82-115.
  • Arroyo, M., Quinn, L., Paretti, L., & Grove, K. (2022). Content Analysis of Digital Tools Use during 2020-21 Remote Teaching. Educational Research: Theory and Practice, 33(1), 55-60.
  • Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. Ieee Access, 8, 75264-75278. Çöl, M. & Karaca, F. (2022). 2005 ve 2017 sosyal bilgiler dersi öğretim programlarının sosyal bilgiler öğretmenlerinin görüşlerine göre karşılaştırmalı değerlendirilmesi. Uluslararası Bilim ve Eğitim Dergisi
  • Dai, Y., Chai, C.-S., Lin, P.-Y., Jong, M. S.-Y., Guo, Y., & Qin, J. (2020). Promoting students’ well-being by developing their readiness for the artificial intelligence age. Sustainability, 12(16), 6597.
  • Dereli, T. (2020). Yapay Zekâ ve İnsanlık. Bilişim Teknolojileri ve İletişim: Birey ve Toplum Güvenliği. Türkiye Bilimler Akademisi. Ankara.
  • Eğmir, E. (2019). Karma yöntem araştırma deseni.( Ed. Ocak, G.). Eğitimde bilimsel araştırma yöntemleri (ss. 154-178). Pegem Akademi Yayıncılık.
  • Finfgeld, D. L. (2003). Metasynthesis: The state of the art - so far. Qualitative Health Research, 13(7), 893–904.
  • Finfgeld-Connett, D. (2014). Metasynthesis findings: Potential versus reality. Qualitative Health Research, 24, 1581–1591.
  • Gezgin, U. B. (2023). Yapay zekâ ve toplum: yapay zekâ sosyolojisiyle eleştirel bir bakış. Isct-Phd Proceedıngs Book, 14, 91.
  • Grassini, S. (2023). Shaping the future of education: exploring the potential and consequences of AI and ChatGPT in educational settings. Education Sciences, 13(7), 692.
  • Gültekin, A. (2021). Yapay Zekânın Luditleri Kimler Olacak?. OPUS International Journal of Society Researches, 18(44), 8432-8454.
  • Huang, J., Saleh, S., & Liu, Y. (2021). A review on artificial intelligence in education. Academic Journal of Interdisciplinary Studies, 10(3).
  • Harmon, C. (2018). Artificial Intelligence and Machine Learning for All Students: A Meta-Synthesis (Doctoral dissertation, University of Alaska Southeast).
  • Huang, X., & Qiao, C. (2024). Enhancing computational thinking skills through artificial intelligence education at a STEAM high school. Science & Education, 33(2), 383-403.
  • Karadoğan, A. (2019). Z kuşağı ve öğretmenlik mesleği. Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5(2), 9-41.
  • Keleşoğlu, S., & Akbaba, B. (2020). Kullansam mı kullanmasam mı? Sosyal bilgiler öğretiminde sinema ve dizi filmlerin kullanımına yönelik öğretmen deneyimleri. Uluslararası Sosyal Bilgilerde Yeni Yaklaşımlar Dergisi, 4(2), 182-197.
  • Kohnke, L., Moorhouse, B. L., & Zou, D. (2023). ChatGPT for language teaching and learning. Relc Journal, 54(2), 537-550.
  • Krenn, M., Pollice, R., Guo, S. Y., Aldeghi, M., Cervera-Lierta, A., Friederich, P.,& Aspuru-Guzik, A. (2022). On scientific understanding with artificial intelligence. Nature Reviews Physics, 4(12), 761-769.
  • Küçükali, R & Coşkun, H. C. (2021). Eğitimde dijitalleşme ve yapay zekânın okul yöneticiliğindeki yeri. Uluslararası Liderlik Çalışmaları Dergisi: Kuram ve Uygulama, 4(2), 124-135.
  • Leary, H., & Walker, A. (2018). Meta-analysis and meta-synthesis methodologies: Rigorously piecing together research. TechTrends, 62(5), 525-534.
  • Lo, C. K. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature. Education Sciences, 13(4), 410.
  • Malik, A. R., Pratiwi, Y., Andajani, K., Numertayasa, I. W., Suharti, S., & Darwis, A. (2023). Exploring Artificial Intelligence in Academic Essay: Higher Education Student's Perspective. International Journal of Educational Research Open, 5, 100296.
  • Maqbool, F. (2021). The Role of Artificial Intelligence and Smart Classrooms during Covid-19 Pandemic and its impact on Education. Journal of Independent Studies and Research Computing, 19(1).
  • Nguyen, L. T., & Tuamsuk, K. (2022). Digital learning ecosystem at educational institutions: A content analysis of scholarly discourse. Cogent Education, 9(1), 2111033.
  • Nguyen, L. T., Kanjug, I., Lowatcharin, G., Manakul, T., Poonpon, K., Sarakorn, W., & Tuamsuk, K. (2023). Digital Learning Ecosystem for Classroom Teaching in Thailand High Schools. SAGE Open, 13(1), 21582440231158303
  • Önder, M. (2020). Yapay Zekâ: Kavramsal Çerçeve. Disiplinlerarası Politika Vizyonu ve Stratejiler, 91-102. Özdemir, N. D. (2023). Öğretmenlerin yapay zeka kaygılarına ilişkin görüşleri. In Ufuk University 2nd International Congress on Social Sciences , Tam Metinler Kitabı (s. 61)
  • Paek, S., & Kim, N. (2021). Analysis of worldwide research trends on the impact of artificial intelligence in education. Sustainability, 13(14), 7941.
  • Pertiwi, R. W. L., Kulsum, L. U., & Hanifah, I. A. (2024). Evaluating the Impact of Artificial Intelligence-Based Learning Methods on Students' Motivation and Academic Achievement. International Journal of Post Axial: Futuristic Teaching and Learning, 151-160.
  • Polat, S. & Ay, O. (2016). Meta-sentez: Kavramsal bir çözümleme. Eğitimde Nitel Araştırmalar Dergisi- Journal of Qualitative Research in Education, 4(1), 52-64.
  • Reyna, J. (2011). Digital teaching and learning ecosystem (DTLE): A theoretical approach for online learning environments. Changing demands, changing directions. Proceedings ascilite Hobart, 1083-1088.
  • Roth, G. L. (1987). Artificial Intelligence: Its Future in Technology Education. Journal of Epsilon Pi Tau, 13(2), 47-50.
  • Sarı, F. (2021). Cahit Arf’in “Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?” Adlı Makalesi Üzerine Bir Çalışma . TRT Akademi , 6 (13) , 812-833 . DOI: 10.37679/trta.962940
  • Somyürek, S. (2014). Öğretim sürecinde z kuşağının dikkatini çekme: artırılmış gerçeklik. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 4(1), 63-80.
  • Stone, P., Brooks, R., Brynjolfsson, E., Calo, R., Etzioni, O., Hager, G., & Teller, A. (2022). Artificial intelligence and life in 2030: the one hundred year study on artificial intelligence. arXiv preprint arXiv:2211.06318.
  • Sucu, İ. (2019). Yapay zekânın toplum üzerindeki etkisi ve yapay zekâ (AI) filmi bağlamında yapay zekâya bakış. Uluslararası Ders Kitapları ve Eğitim Materyalleri Dergisi, 2(2), 203-215.
  • Turan, T., Turan, G., & Küçüksille, E. (2022). Yapay Zekâ Etiği: Toplum Üzerine Etkisi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13(2), 292-299.
  • Tunalı, S. B., Gözü, Ö., & Özen, G. (2016). Nitel ve nicel araştırma yöntemlerinin bir arada kullanılması “Karma araştırma yöntemi”. Kurgu, 24(2), 106-112.
  • Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and İntelligence. Mind, LIX No. 236, 433.
  • Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi (2021). https://cbddo.gov.tr/uyzs adresinden 03.04.2024 tarihinde erişilmiştir.
  • Yılmaz, M. (2007). Sınıf öğretmeni yetiştirmede teknoloji eğitimi. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 27(1), 155-167.
  • Yang, T. (2024). Impact of Artificial Intelligence Software on English Learning Motivation and Achievement. In SHS Web of Conferences (Vol. 193, p. 02011). EDP Sciences.
  • Yeşilyurt, S., Dündar, R., & Aydın, M. (2024). Sosyal bilgiler eğitimi alanında lisansüstü eğitimini sürdüren öğrencilerin yapay zekâ hakkındaki görüşleri. Asya Studies, 8(27), 1-14.
  • Xieling Chen, Haoran Xie, Di Zou, Gwo-Jen Hwang. (2020). Application and theory gaps during the rise of Artificial Intelligence in Education, Computers and Education: Artificial Intelligence, 1.
  • Walsh, D., & Downe, S. (2005). Meta‐synthesis method for qualitative research: a literature review. Journal of advanced nursing, 50(2), 204-211.

Analysis of Postgraduate Theses Examining the Relationship between Artificial Intelligence and Education in Türkiye: A Meta Synthesis Study

Year 2024, Volume: 7 Issue: 1, 47 - 73, 30.06.2024
https://doi.org/10.47503/jirss.1484848

Abstract

Artificial intelligence can be defined as a computer technology whose conceptual foundations were formed in the mid-20th century and deeply affected today's world. It is seen that intelligent systems trained with the machine learning method are frequently used in the field of education, as in many other fields. Research indicates that artificial intelligence technologies may profoundly affect many human activities in the coming years. In this research, which aims to analyze the theses examining the relationship between artificial intelligence and education in the National Thesis Archive, in addition to the main question determined as "What is the trend in postgraduate theses conducted in Türkiye and dealing with the relationship between artificial intelligence and education?", 8 more sub-questions are answered. was searched. In this research shaped as a qualitative research; meta-syntesis method was used. The research sample was determined by the criterion sampling method. For this purpose, theses that use the concept of "artificial intelligence" in the thesis title and are also classified under the "education and training" classification in the National Thesis Archive constitute the sample of this research. As a result of the determined criteria, 31 postgraduate theses were reached and these theses were evaluated according to 8 criteria. When the results obtained are evaluated as a whole, it is seen that the number of theses examining the relationship between artificial intelligence and education in Türkiye is insufficient, but the number of studies has increased in recent years.

References

  • Alomari, M., & Jabr, M. (2020). The effect of the use of an educational software based on the strategy of artificial intelligence on students’ achievement and their attitudes towards it. Management Science Letters, 10(13), 2951-2960.
  • Aruğaslan, E., & Çivril, H. (2021). Türkiye’de eğitim alanında yapılan veri madenciliği ve yapay zeka çalışmaları. Uluslararası Teknolojik Bilimler Dergisi, 13(2), 81-89.
  • Aydın, F. (2023). Yapay zekâ tabanlı eba akademik destek sisteminin öğrencilerin akademik başarısına etkisinin incelenmesi [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Altun, Y. (2022). Eğitimde yapay zekâ teknolojilerinin kullanımının öğrenci başarısına etkisi: Bir meta-analiz çalışması [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Bahçeşehir Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.
  • Aktay, S., Gök, S., & Uzunoğlu, D. (2023). ChatGPT in education. Türk Akademik Yayınlar Dergisi (TAY Journal), 7(2), 378-406
  • Akman Dömbekci, H. ve Erişen, M.A. (2022). Nitel araştırmalarda görüşme tekniği. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(Özel Sayı 2), 141-160.
  • Arrieta, A. B., Díaz-Rodríguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., & Herrera, F. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information fusion, 58, 82-115.
  • Arroyo, M., Quinn, L., Paretti, L., & Grove, K. (2022). Content Analysis of Digital Tools Use during 2020-21 Remote Teaching. Educational Research: Theory and Practice, 33(1), 55-60.
  • Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. Ieee Access, 8, 75264-75278. Çöl, M. & Karaca, F. (2022). 2005 ve 2017 sosyal bilgiler dersi öğretim programlarının sosyal bilgiler öğretmenlerinin görüşlerine göre karşılaştırmalı değerlendirilmesi. Uluslararası Bilim ve Eğitim Dergisi
  • Dai, Y., Chai, C.-S., Lin, P.-Y., Jong, M. S.-Y., Guo, Y., & Qin, J. (2020). Promoting students’ well-being by developing their readiness for the artificial intelligence age. Sustainability, 12(16), 6597.
  • Dereli, T. (2020). Yapay Zekâ ve İnsanlık. Bilişim Teknolojileri ve İletişim: Birey ve Toplum Güvenliği. Türkiye Bilimler Akademisi. Ankara.
  • Eğmir, E. (2019). Karma yöntem araştırma deseni.( Ed. Ocak, G.). Eğitimde bilimsel araştırma yöntemleri (ss. 154-178). Pegem Akademi Yayıncılık.
  • Finfgeld, D. L. (2003). Metasynthesis: The state of the art - so far. Qualitative Health Research, 13(7), 893–904.
  • Finfgeld-Connett, D. (2014). Metasynthesis findings: Potential versus reality. Qualitative Health Research, 24, 1581–1591.
  • Gezgin, U. B. (2023). Yapay zekâ ve toplum: yapay zekâ sosyolojisiyle eleştirel bir bakış. Isct-Phd Proceedıngs Book, 14, 91.
  • Grassini, S. (2023). Shaping the future of education: exploring the potential and consequences of AI and ChatGPT in educational settings. Education Sciences, 13(7), 692.
  • Gültekin, A. (2021). Yapay Zekânın Luditleri Kimler Olacak?. OPUS International Journal of Society Researches, 18(44), 8432-8454.
  • Huang, J., Saleh, S., & Liu, Y. (2021). A review on artificial intelligence in education. Academic Journal of Interdisciplinary Studies, 10(3).
  • Harmon, C. (2018). Artificial Intelligence and Machine Learning for All Students: A Meta-Synthesis (Doctoral dissertation, University of Alaska Southeast).
  • Huang, X., & Qiao, C. (2024). Enhancing computational thinking skills through artificial intelligence education at a STEAM high school. Science & Education, 33(2), 383-403.
  • Karadoğan, A. (2019). Z kuşağı ve öğretmenlik mesleği. Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5(2), 9-41.
  • Keleşoğlu, S., & Akbaba, B. (2020). Kullansam mı kullanmasam mı? Sosyal bilgiler öğretiminde sinema ve dizi filmlerin kullanımına yönelik öğretmen deneyimleri. Uluslararası Sosyal Bilgilerde Yeni Yaklaşımlar Dergisi, 4(2), 182-197.
  • Kohnke, L., Moorhouse, B. L., & Zou, D. (2023). ChatGPT for language teaching and learning. Relc Journal, 54(2), 537-550.
  • Krenn, M., Pollice, R., Guo, S. Y., Aldeghi, M., Cervera-Lierta, A., Friederich, P.,& Aspuru-Guzik, A. (2022). On scientific understanding with artificial intelligence. Nature Reviews Physics, 4(12), 761-769.
  • Küçükali, R & Coşkun, H. C. (2021). Eğitimde dijitalleşme ve yapay zekânın okul yöneticiliğindeki yeri. Uluslararası Liderlik Çalışmaları Dergisi: Kuram ve Uygulama, 4(2), 124-135.
  • Leary, H., & Walker, A. (2018). Meta-analysis and meta-synthesis methodologies: Rigorously piecing together research. TechTrends, 62(5), 525-534.
  • Lo, C. K. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature. Education Sciences, 13(4), 410.
  • Malik, A. R., Pratiwi, Y., Andajani, K., Numertayasa, I. W., Suharti, S., & Darwis, A. (2023). Exploring Artificial Intelligence in Academic Essay: Higher Education Student's Perspective. International Journal of Educational Research Open, 5, 100296.
  • Maqbool, F. (2021). The Role of Artificial Intelligence and Smart Classrooms during Covid-19 Pandemic and its impact on Education. Journal of Independent Studies and Research Computing, 19(1).
  • Nguyen, L. T., & Tuamsuk, K. (2022). Digital learning ecosystem at educational institutions: A content analysis of scholarly discourse. Cogent Education, 9(1), 2111033.
  • Nguyen, L. T., Kanjug, I., Lowatcharin, G., Manakul, T., Poonpon, K., Sarakorn, W., & Tuamsuk, K. (2023). Digital Learning Ecosystem for Classroom Teaching in Thailand High Schools. SAGE Open, 13(1), 21582440231158303
  • Önder, M. (2020). Yapay Zekâ: Kavramsal Çerçeve. Disiplinlerarası Politika Vizyonu ve Stratejiler, 91-102. Özdemir, N. D. (2023). Öğretmenlerin yapay zeka kaygılarına ilişkin görüşleri. In Ufuk University 2nd International Congress on Social Sciences , Tam Metinler Kitabı (s. 61)
  • Paek, S., & Kim, N. (2021). Analysis of worldwide research trends on the impact of artificial intelligence in education. Sustainability, 13(14), 7941.
  • Pertiwi, R. W. L., Kulsum, L. U., & Hanifah, I. A. (2024). Evaluating the Impact of Artificial Intelligence-Based Learning Methods on Students' Motivation and Academic Achievement. International Journal of Post Axial: Futuristic Teaching and Learning, 151-160.
  • Polat, S. & Ay, O. (2016). Meta-sentez: Kavramsal bir çözümleme. Eğitimde Nitel Araştırmalar Dergisi- Journal of Qualitative Research in Education, 4(1), 52-64.
  • Reyna, J. (2011). Digital teaching and learning ecosystem (DTLE): A theoretical approach for online learning environments. Changing demands, changing directions. Proceedings ascilite Hobart, 1083-1088.
  • Roth, G. L. (1987). Artificial Intelligence: Its Future in Technology Education. Journal of Epsilon Pi Tau, 13(2), 47-50.
  • Sarı, F. (2021). Cahit Arf’in “Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?” Adlı Makalesi Üzerine Bir Çalışma . TRT Akademi , 6 (13) , 812-833 . DOI: 10.37679/trta.962940
  • Somyürek, S. (2014). Öğretim sürecinde z kuşağının dikkatini çekme: artırılmış gerçeklik. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 4(1), 63-80.
  • Stone, P., Brooks, R., Brynjolfsson, E., Calo, R., Etzioni, O., Hager, G., & Teller, A. (2022). Artificial intelligence and life in 2030: the one hundred year study on artificial intelligence. arXiv preprint arXiv:2211.06318.
  • Sucu, İ. (2019). Yapay zekânın toplum üzerindeki etkisi ve yapay zekâ (AI) filmi bağlamında yapay zekâya bakış. Uluslararası Ders Kitapları ve Eğitim Materyalleri Dergisi, 2(2), 203-215.
  • Turan, T., Turan, G., & Küçüksille, E. (2022). Yapay Zekâ Etiği: Toplum Üzerine Etkisi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13(2), 292-299.
  • Tunalı, S. B., Gözü, Ö., & Özen, G. (2016). Nitel ve nicel araştırma yöntemlerinin bir arada kullanılması “Karma araştırma yöntemi”. Kurgu, 24(2), 106-112.
  • Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and İntelligence. Mind, LIX No. 236, 433.
  • Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi (2021). https://cbddo.gov.tr/uyzs adresinden 03.04.2024 tarihinde erişilmiştir.
  • Yılmaz, M. (2007). Sınıf öğretmeni yetiştirmede teknoloji eğitimi. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 27(1), 155-167.
  • Yang, T. (2024). Impact of Artificial Intelligence Software on English Learning Motivation and Achievement. In SHS Web of Conferences (Vol. 193, p. 02011). EDP Sciences.
  • Yeşilyurt, S., Dündar, R., & Aydın, M. (2024). Sosyal bilgiler eğitimi alanında lisansüstü eğitimini sürdüren öğrencilerin yapay zekâ hakkındaki görüşleri. Asya Studies, 8(27), 1-14.
  • Xieling Chen, Haoran Xie, Di Zou, Gwo-Jen Hwang. (2020). Application and theory gaps during the rise of Artificial Intelligence in Education, Computers and Education: Artificial Intelligence, 1.
  • Walsh, D., & Downe, S. (2005). Meta‐synthesis method for qualitative research: a literature review. Journal of advanced nursing, 50(2), 204-211.
There are 50 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Educational Technology and Computing, Specialist Studies in Education (Other)
Journal Section Research Papers
Authors

Sedat Yeşilyurt 0000-0003-4445-332X

Recep Dündar 0000-0002-0029-1739

Rümeysa Zeynep Demir 0009-0005-5198-9896

Publication Date June 30, 2024
Submission Date May 15, 2024
Acceptance Date June 28, 2024
Published in Issue Year 2024 Volume: 7 Issue: 1

Cite

APA Yeşilyurt, S., Dündar, R., & Demir, R. . Z. (2024). Türkiye’de Yapay Zekâ ve Eğitim İlişkisini İnceleyen Lisansüstü Tezlerin Analizi: Bir Meta Sentez Çalışması. Journal of Innovative Research in Social Studies, 7(1), 47-73. https://doi.org/10.47503/jirss.1484848