Türkiye’de fen eğitiminde yapay zekâ: Lisansüstü tezlerin tematik içerik analizi

Year 2025, Volume: 15 Issue: ISRIS 2025, 778 - 794, 31.07.2025

Tülin Hündür , Meral Çelikoğlu , Erol Taş

https://doi.org/10.48146/odusobiad.1734027

Abstract

Yapay zekâ teknolojinin hızla gelişim göstermesiyle beraber eğitim alanında da değişim ve dönüşümler yaşanmasına fırsat sunmaktadır. Bu fırsatların başında öğrenme süreçlerini kişiselleştirme, yenilikçi ve modern öğretim yöntemleri sunma, öğrenci performansını izleme ve analiz etme gibi hem öğrencilerin hem de eğitimcilerin işini kolaylaştırması gelmektedir. Buradan hareketle bu araştırmanın temel amacı fen eğitiminde yapay zekâ kullanımı ile ilgili yapılan lisansüstü tez çalışamalarına ilişkin genel bilgilerin (yayın türü, yayın yılı, çalışıldığı üniversite ve kullanılan anahtar kelimeler vb.) neler olduğu; konu dağılımının nasıl olduğu; amaçların neler olduğu, yöntemsel eğilimlerinin (araştırma yöntemi, araştırma deseni, veri toplama araçları, veri analiz yöntemleri vb.) neler olduğu; çalışmaların sonuçları ve önerilerin neler olduğuna dair hem kapsamlı bir genel bakış açısı sağlamak hem de YÖK Ulusal Tez Merkezi (YÖKTEZ)’nden ulaşılan 28 tez çalışmasından elde edilen verileri tematik içerik analizi yöntemiyle analiz etmektir. Analiz sonucunda fen eğitiminde yapay zekâ üzerine yapılan lisansüstü tezlerin 2015 yılında başladığı ve en çok 2024 yılında yayın yapıldığı; en çok akademik başarıya olan etkinin irdelendiği ve bununla beraber ilgi, algı, motivasyon ve tutumları pozitif yönde etkilediği; en fazla Gazi Üniveristesinin yayının olduğu; en çok işlenen konuların YZ desteki fen eğitimi ve yapay zekâ anahtar kelimelerinin olduğu; çoğunlukla nicel araştırma yöntemlerinde tarama yönteminin kullanıldığı; veri toplama aracı olarak en fazla başarı testlerinin kullanıldığı ve betimsel istatik yöntemleri ile en fazla verilerin analiz edildiği tespit edilmiştir. Ayrıca yapılan lisansüstü tez çalışmalarının sonuçları incelendiğinde başarıya tutuma vb., olumlu yönde etkilediği, beceri gelişmine katkı sağladığı ve farkındalık oluşturduğu; önerileri incelendiğinde ise, çalışma grubunun genişletilmesi, çeşitli değişkenlerin ve becerilerin incelenmesi, eğitimde YZ ‘nıı kullanılması ve bu konuda hizmet içi ve hizmet öncesi eğitim verilmesi, eğitim müfredatına YZ entegre edilmesi ve güncellenmesi, ders materyallerini YZ ile çeşitlendirilmesi ve etkinlik yapılması konusunda öneriler sunulmuştur.

Keywords

fen eğitimi , yapay zeka , tematil içerik analizi

Artificial intelligence in science education in Türkiye: Thematic content analysis of graduate theses

Abstract

Artificial intelligence offers the opportunity to experience changes and transformations in the field of education with the rapid development of technology. One of these opportunities is to facilitate the work of both students and educators such as personalising learning processes, providing innovative and modern teaching methods, monitoring and analysing student performance. From this point of view, the main purpose of this research is to find out the general information (type of publication, year of publication, university of study and keywords used, etc.) about the postgraduate thesis studies on the use of artificial intelligence in science education; how the subject distribution is; what are the aims, methodological tendencies (research method, research design, data collection tools, data analysis methods, etc.); results and recommendations of the studies. The aim of this study is to provide a comprehensive overview of the results and recommendations of the studies and to analyse the data obtained from 28 thesis studies obtained from YÖK National Thesis Centre (YÖKTEZ) by thematic content analysis method. As a result of the analysis, it was determined that the postgraduate theses on artificial intelligence in science education started in 2015 and the most publications were made in 2024; the effect on academic achievement was mostly examined and it positively affected interest, perception, motivation and attitudes; Gazi University had the most publications; the most common topics were AI-supported science education and artificial intelligence keywords; survey method was mostly used in quantitative research methods; achievement tests were mostly used as data collection tools and descriptive statistical methods were mostly used to analyse the data. In addition, when the results of the postgraduate thesis studies were examined, it was found that it positively affected achievement, attitude, etc., contributed to skill development and created awareness; when the suggestions were examined, it was suggested to expand the study group, to examine various variables and skills, to use AI in education and to provide in-service and pre-service training on this subject, to integrate and update AI into the education curriculum, to diversify course materials with AI and to make activities.

Keywords

science education , artificial intelligence , thematic content analysis

References

• Afzaal, M., Shanshan, X., Yan, D., & Younas, M. (2024). Mapping artificial intelligence integration in education: a decade of innovation and impact (2013-2023)-a bibliometric analysis. IEEE Access.
• Ahmad, K., Iqbal, W., El-Hassan, A., Qadir, J., Benhaddou, D., Ayyash, M. & Al-Fuqaha, A. (2023). Data-driven artificial intelligence in education: A comprehensive review. IEEE Transactions on Learning Technologies, 17, 12-31.
• Akdeniz, M., & Özdinç, F. (2021). Eğitimde yapay zeka konusunda türkiye adresli çalışmaların incelenmesi [Examination of Turkey addressing studies regarding artificial intelligence in education]. YYÜ Eğitim Fakültesi Dergisi, 912-932.
• Alan, B. & Kırbağ Zengin, F. (2023). İnsan zekâsından yapay zekâya. İKSAD Publishing House.
• 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.
• Alneyadi,, S., Wardat, Y., Alshannag, Q., & Abu-Al-Aish, A. (2023). The effect of using smart e-learning app on the academic achievement of eighth-grade students. EURASIA Journal Of Mathematics, Science And Technology Education, 19(4).
• Arduç, M. A., & Kahraman, S. (2021). Türkiye’de bilimsel okuryazarlık alanında yapılan araştırmaların içerik analizi [The content analysis of studies conducted in the field of scientific literacy in Turkey]. İnönü Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(16), 16-43.
• Atalay, M., & Çelik, E. (2017). Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları [Artificial intelligence and machine learning applications in big data analysis]. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155- 172. doi.org/10.20875/makusobed.309727
• Ateş A (2025). Eğitimde yapay zekâ konulu tezlerin incelenmesi [Investigation of theses on artificial intelligence in education]. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Ermenek Akademi Dergisi 1(1): 46-52.
• Ateş, S. K., Kaleci, F., & Erdoğan, A. (2025). Artificial intelligence in education: a bibliometric analysis. Ahmet Keleşoğlu Eğitim Fakültesi Dergisi, 7(1), 14-36.
• Ayyıldız, P., & Yılmaz, A. (2023). Effective School Management: Leadership Capacity Of The School Principal. D. Outhwaite & C.A. Simon (Edts.). In Leadership and Management for Education Studies: Introducing Key Concepts of Theory and Practice (pp.46-58). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003321439
• Bhosale, S. S. Salunkhe, A. G., & Sutar, S. S. (2020). Artificial intelligence and its application in different areas. International Journal of Engineering and Innovative Technology, 7(1), 35- 39.
• Borger, J. G., Ng, A. P., Anderton, H., Ashdown, G. W., Auld, M., Blewitt, M. E.,Brown, D. V., Call, M.J., Collins, P., Freytag, S., Harrison, L.C., Hesping, E., Hoysted, J., Johnston, A., McInney, A., Tang, P., Whitehead, L., Jex, A. ve Naik, S. H. (2023). Artificial intelligence takes center stage: exploring the capabilities and implications of ChatGPT and other AI‐assisted technologies in scientific research and education. Immunology and cell biology, 101(10), 923-935.
• Buketçi, H. (2024). Yapay zekâ alanında 2019-2022 yılları arasında yapılan yüksek lisans tezlerinin incelenmesi [Investigation of master's theses in artificial intelligence between 2019-2022]. Educational Academic Research, (53), 55-64.
• Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. IEEE Access. https://doi. org/10.1109/ACCESS.
• Cevher, A. Y. & Yıldırım, S. (2024). Eğitim Amaçlı Tasarlanan Sohbet Robotları Üzerine Yapılan Çalışmaların İncelenmesi [Investigation of the studies on chatbots designed for educational purposes]. TEBD, 22(1), 299-336. https://doi.org/10.37217/tebd.1301877
• Coşkun, A. & Arık, S. (2022). Okul öncesi fen eğitimi alanında yapılan lisansüstü tezlerin eğilimleri [Trends of postgraduate theses in preschool science education]. Anadolu Öğretmen Dergisi, 6(2), 183-211, DOI: 10.35346/aod.1199589
• Corzo-Zavaleta, J., Navarro-Castillo, Y., & Ugaz-Rivero, M. (2025). Uso de la inteligencia artificial en la educación universitaria: exploración bibliométrica [Use of artificial intelligence in university education: a bibliometric exploration]. Desde el Sur, 17(1). https://doi.org/10.21142/DES-1701-2025-0010. Article 1
• Chassignol, M., Khoroshavin, A., Klimova, A., & Bilyatdinova, A. (2018). Artificial intelligence trends in education: a narrative overview. Procedia Computer Science, 136, 16-24.
• Çalık, M., & Sözbilir, M. (2014). Parameters of content analysis. Eğitim ve Bilim, 39(174), 33-38.
• Çelik, I., Gedrimiene, E., Siklander, S., & Muukkonen, H. (2024). The affordances of artificial intelligence‑based tools for supporting 21st‑century skills: A systematic review of empirical research in higher education. Australasian Journal of Educational Technology, 40(3), 19–38. https://doi.org/10.14742/ajet.9069
• Çolak, A. F. (2022). Ortaokullarda yapay zekâ öğretimi için geliştirilen kurs planı ve içeriklerin öğrencilerin üstbilişsel davranışlarına etkisi [The effect of course plan and contents developed for artificial intelligence teaching in secondary schools on students' metacognitive behaviors] [Yayımlanmamış yüksek Lisans tezi]. Trabzon Üniversitesi.
• Demircioğlu, E., Yazıcı, C. & Demir, B. (2024). Yapay zekâ destekli matematik eğitimi: bir içerik analizi [Artificial intelligence supported mathematics education: a content analysis]. International Journal Of Social And Humanities Sciences Research (JSHSR), 11(106), 771-785.
• Gezgin, U. B. (2023). Yapay zekâ ve toplum: yapay zekâ sosyolojisiyle eleştirel bir bakış [Artificial intelligence and society: a critical look through sociology of artificial intelligence]. Isct-Phd Proceedıngs Book, 14, 91.
• Güler, A., & Polatgil, M. (2025). Bilişim alanında öğrenim gören öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlığı düzeylerinin ölçülmesi [Measuring artificial intelligence literacy levels of students studying in the field of informatics]. Journal of Computer and Education Research, 13 (25), 30-53. https://doi.org/10.18009/jcer.1549267
• Högström, P., Gericke, N., Wallin, J., & Bergman, E. (2024). Teaching socioscientific issues: A systematic review. Science & Education, 1-44. https://doi.org/10.1007/s11191-024-00542-y
• Huang, J., Saleh, S., & Liu, Y. (2021). A review on artificial intelligence in education. Academic Journal of Interdisciplinary Studies, 10(3).
• Işık, E., & Köse, M. (2025). Investigating the views of science teachers on augmented reality, artificial ıntelligence, the metaverse, and their applications in education. Journal of Individual Differences in Education. 6(2), 149-169. https://doi.org/10.47156/jide.1587315
• İnan, M. (2025). Fen bilgisi öğretmen adaylarının öğrenme biçimleri ile akademik başarıları arasındaki ilişkinin yapay zekâ ile analizi [Analysis of the relationship between science teacher candidates' learning styles and academic achievement with artificial intelligence] [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi.
• Joosten, T., & Cusatis, R. (2020) Online learning readiness. American Journal of Distance Education, 34(3), 180-193. https://doi.org/10.1080/08923647.2020.1726167
• Kavut, S. (2022). Türkiye’de yapay zekâ alanında yazılan tezlerin içerik analizi yöntemiyle incelenmesi [Examining the theses on artificial intelligence in turkey through content analysis]. Türkiye İletişim Araştırmaları Dergisi, 41, 80-98.
• Korkmaz, E., & Gürel, D. (2022). Fen bilgisi eğitim alanında 2018-2020 yılları arasında hazırlanan yüksek lisans ve doktora tezlerinin tematik bir analizi [A thematic analysis of master's and doctoral theses prepared between 20182020 in the field of science education]. Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, (41), 40-58.
• Kış, A. (2019, Mayıs 2-4). Eğitimde yapay zekâ [Bildiri sunumu].14. Uluslararası Eğitim Yönetimi Kongresi, İzmir, Türkiye.
• Köse, B., Radıf, H., Uyar, B., Baysal, İ. & Demirci, N. (2023). Öğretmen görüşlerine göre eğitimde yapay zekanın önemi [The importance of artificial intelligence in education according to teachers' views]. Journal of Social, Humanities and Administrative Sciences, 9(71), 4203-4209. DOI: http://dx.doi.org/10.29228/JOSH AS.74125
• Lin, Y., & Yu, Z. (2024). A bibliometric analysis of artificial intelligence chatbots in educational contexts. Interactive Technology and Smart Education, 21(2), 189-213.
• Lu, J. (2020, April). Artificial intelligence and business innovation [Conference proceedings]. In 2020 International Conference on E-Commerce and Internet Technology (ECIT) (pp. 237-240). IEEE.
• Luo, J. (2024). How does GenAI affect trust in teacher-student relationships? Insights from students’ assessment experiences. Teaching in Higher Education, 30(4), 991–1006. https://doi.org/10.1080/13562517.2024.2341005
• Luo, J., Zheng, C., Yin, J., & Teo, H. H. (2025). Design and assessment of AI‑based learning tools in higher education: A systematic review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22, 42. https://doi.org/10.1186/s41239-025-00540-2
• Meço, G., & Coştu, F. (2022). Eğitimde yapay zekânın kullanılması: betimsel içerik analizi çalışması [Using artificial intelligence in education: descriptive content analysis study]. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 12(23), 171-193.
• McCarthy, J. (2004). What is artificial intelligence? Stanford University. https://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.pdf
• Oruç, T., Yeşilyurt, M. & Kurt, M. (2024). Eğitimde yapay zekâ konulu çalışmaların betimsel analizi [Descriptive analysis of studies on artificial intelligence in education]. Temel Eğitim Dergisi, 24, 44-60. https://doi.org/10.52105/temelegitim
• Ouyang, F., Wu, M., Zheng, L., Zhang, L., & Jiao, P. (2023). Integration of artificial intelligence performance prediction and learning analytics to improve student learning in online engineering course. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 4.
• Saçan, S., Yaralı, K. T., & Kavruk, S. Z. (2022). Çocukların “yapay zekâ” kavramına ilişkin metaforik algılarının incelenmesi [Investigation of metaphorical perceptions of children on the concept of "artificial ıntelligence"]. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, (64), 274-296. https://doi.org/10.21764/maeuefd.1074024
• Saltan, F., Türkyılmaz, T., Karaçaltı, C., & Bilir, K. (2018). Use Of current educational technology in science education: a scoping review. Cukurova University Faculty of Education Journal, 47(1), 308- 336.
• Solmaz, K. (2024). Yapay zeka temelli artırılmış gerçeklik teknolojisinin fen bilimleri dersinde kullanılabilirliğine dair öğretmen niyetlerinin incelenmesi [Examination of teacher intentions regarding the usability of artificial intelligence-based augmented reality technology in science class] [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi.
• Song, P., & Wang, X. (2020). A bibliometric analysis of worldwide educational artificial intelligence research development in recent twenty years. Asia Pacific Education Review, 21(3), 473-486.
• Tang, K. Y., Chang, C. Y., & Hwang, G. J. (2023) Trends in artificial intelligence supported e-learning: a systematic review and co-citation network analysis (1998–2019). Interactive Learning Environments, 31(4), 2134- 2152, https://doi.org/10.1080/10494820.2021.1875001
• Tekin, N. (2023). Eğitimde yapay zekâ: Türkiye kaynaklı araştırmaların eğilimleri üzerine bir içerik analizi [Artificial intelligence in education: a content analysis on trends in research from Türkiye]. Necmettin Erbakan Üniversitesi Ereğli Eğitim Fakültesi Dergisi, 5 (Özel Sayı), 387-411. https://doi.org/10.51119/ereegf.2023.49
• Temur, S. (2025). 2000-2024 yılları arasında eğitim alanında yapılan yapay zekâ konulu lisansüstü çalışmaların incelenmesi [An investigation of artificial intelligence postgraduate studies in the field of education between the years 2000-2024]. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, (63), 1162-1199. https://doi.org/10.53444/deubefd.1600146
• Turan, E. Z. (2024, Mayıs 21-24). İngilizce Öğretmen Adaylarının Yapay Zekâ Kavramına İlişkin Algılarının Metafor Aracılığıyla İncelenmesi. XI International Eurasian Educational Research Congress, Kocaeli
• Turing, A.M. (2009). Computing machinery and intelligence. In: Epstein, R., Roberts, G., Beber, G. (eds) Parsing the Turing test. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6710-5_3
• Uğur, S. ve Usta, İ. (2025). Yapay zekânın eğitimde kullanımı ile ilgili Türkiye'de yapılan lisansüstü tezlerin bibliyografik analizi [Bibliographic analysis of postgraduate theses on the use of artificial intelligence in education in Turkey]. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14 (1), 143-163. https://doi.org/10.33206/mjss.1587252
• Uyar, A. & Karakuyu, A. (2020). Meslek yüksekokulu öğrencilerinin e-öğrenmeye yönelik hazırbulunuşlukları [Readiness of vocational school students' towards e-learning]. Journal of Social And Humanities Sciences Research, 7(60), 2905-2914.
• Yang, T. (2024). Impact of artificial intelligence software on English learning motivation and achievement. SHS Web of Conferences, 193, 02011. https://doi.org/10.1051/shsconf/2024 19302011
• Yeşilyurt, S., Dündar, R., ve Demir, R. Z. (2024). Türkiye’de yapay zekâ ve eğitim ilişkisini inceleyen lisansüstü tezlerin analizi: Bir meta sentez çalışması [Analysis of postgraduate theses examining the relationship between artificial intelligence and education in Türkiye: a meta synthesis study]. Journal of Innovative Research in Social Studies, 7(1), 47-73. https://doi.org/10.47503/jirss.1484848
• Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2008). Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri (6. baskı). Seçkin Yayıncılık
• Yılmazsoy, B. (2020). Yapay zekâ teknolojilerinin eğitimde kullanılmasının önemi (Editöre Mektup), Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 6(2), 3-6.
• Yılmaz, A. (2024). Öğretmenlerin fen eğitiminde yapay zekâ, transhümanizm ve yaratıcılık uygulamalarını kullanmalarının güçlü ve zayıf yönleri [Strengths and weaknesses of teachers' use of artificial intelligence, transhumanism and creativity application in science education]. International Journal of Eurasia Social Sciences (IJOESS), 15(55), 17-36. DOI: 10.35826/ijoess.4448
• Wang, D., Yang, T., & Chen, G. (2024). Artificial intelligence in classroom discourse: A systematic review of the past decade. International Journal of Educational Research, 123, 102275. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2023.102275
• Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & 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.