Bu araştırma, ilkokul seviyesindeki müzik eğitimi dahilinde yer alan çocuk şarkılarının yapay zekâ (YZ) destekli araçlarla görselleştirilmesine yönelik kuramsal ve uygulamalı bir çerçeve sunmayı amaçlamaktadır. Kuramsal boyutta Millî Eğitim Bakanlığı (MEB) müzik dersleri öğretim programındaki hedefler incelenmiş ve şarkı seçiminde vurgulanacak temalar ile çocuk şarkılarının pedagojik işlevleri analiz edilmiştir. Literatür taramasında ise Web of Science ve Google Scholar veritabanları kullanılmıştır. Elde edilen kaynak bilgileri VOSviewer yazılımı kullanılarak kavramsal harita analizlerine dönüştürülmüş, alandaki eğilimler tematik kümeler aracılığıyla ortaya konmuştur. Araştırmanın uygulama kısmında, çocuk şarkısı olan “Ali Babanın Çiftliği”, yapay zekâ destekli iki farklı görselleştirme aracı olan RunwayML ve WZRD.ai üzerinde detaylı bir şekilde görselleştirilmiştir. RunwayML uygulamasında “metinden videoya” özelliği kullanılarak prompt tabanlı sahneler üretilmiş ve şarkının sözleriyle uyumlu görseller oluşturulmuştur. WZRD.ai platformunda ise müzik dalgalarına duyarlı bir şekilde otomatik olarak görseller üretilmiş ve platformun sınırlılıkları incelenmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda elde edilen bulgulara göre, RunwayML’in pedagojik içerik üretimi açısından daha etkin sonuçlar sunduğu, WZRD.ai’nin ise teknik kapasitesine rağmen yeterince çocuklara yönelik uyaranları sağlayamadığı görülmüştür. Araştırmada ayrıca sinesteziye yönelik teorik bir altyapı oluşturulmuş ve yapay zekâ araçlarının erken çocukluğun ve ilkokulun müzik eğitimiyle nasıl entegre edilebileceği tartışılmıştır. Elde edilen bulgular; yapay zekâ destekli görselleştirme araçlarının ilkokul seviyesinde öğrenimi destekleyici nitelikli ve dikkat çekici esnek materyaller sunma potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Öğretmen eğitim programlarında bu araçlar için uygulamalı modüller geliştirme ve gelecek araştırmalarda bu teknolojilerin çeşitli şarkılarla yaş gruplarıyla ve öğrenme alanlarıyla nasıl değerlendirilebileceği üzerinde çalışılması önerilmektedir.
This study aims to visualize children’s songs, which are part of primary-level music education, using AI-supported tools. The objectives of the Ministry of National Education’s music course curriculum were examined, and both the themes to be emphasized in song selection and the pedagogical functions of children’s songs were analyzed. In the literature review, the Web of Science and Google Scholar databases were used. The obtained source data were analyzed with the VOSviewer software to generate conceptual maps, through which thematic trends in the field were identified. In the practical part of the study, the children’s song “Old MacDonald’s Farm” was visualized in detail using two different AI-supported tools: RunwayML and WZRD.ai. In RunwayML, prompt-based scenes were generated using the “text-to-video” feature, and visuals compatible with the lyrics of the song were created. On the WZRD.ai platform, visuals were automatically generated in response to sound waves, and the limitations of the platform were examined. Based on the findings, it was concluded that RunwayML offers more effective results for pedagogical content production, while WZRD.ai, despite its technical capabilities, falls short in delivering child-appropriate visual stimuli. The study also provides a theoretical foundation on synesthesia and discusses how AI tools can be integrated into music education in early childhood and primary school levels. The findings indicate that AI-supported visualization tools have the potential to provide engaging and flexible educational materials that support learning at the primary school level. It is recommended that teacher training programs develop hands-on modules for these tools, and that future research focus on how these technologies can be adapted to various songs, age groups, and learning domains.