Üretken Yapay Zekâ Kullanımına İlişkin Öğrenci Görüşleri - Chatgpt, Gemini, Copilot ve Deepseek Örneği

Year 2025, Volume: 1 Issue: 2, 105 - 118, 31.12.2025

Alpaslan Durmuş , Süleyman Burak Tozkoparan , Selami Çekiç

Abstract

OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot ve DeepSeek yapay zekâ araçlarının kullanımı, özellikle eğitim alanında önemli etkiler yaratmaktadır. Öğrencilerin bu araçlara ilişkin görüşleri, genel olarak erişim kolaylığı, öğrenme deneyimi etkileşim, iş birliği, eleştirel düşünme, gizlilik ve güvenlik başlıkları altında değerlendirilebilir. Öğrenciler, bu tür araçların, araştırma ve ödev hazırlama süreçlerini hızlandırarak zaman kazandırdığını belirtmektedirler. Öğretmenler ise öğrencilerin araştırma yapma ve eleştirel düşünme becerilerini zayıflatabileceğini vurgulanmaktadır. Aynı zamanda bu araçların sağladığı bilgilerin doğruluğunun sorgulanmadan kullanılmasının eleştirel düşünceyi zayıflatabileceği vurgulanmaktadır. 2024-2025 Akademik Yılında OSTİM Teknik Üniversitesi Meslek Yüksekokulu’nda 122 öğrenci ile gerçekleştirilen bu çalışmada; öğrencilerin OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot ve DeepSeek üretken yapay zekâ (GenAI) araçlarının kullanım özelliklerine ilişkin görüşleri ve üretken yapay zekâ araçlarının genel değerlendirilmesine ilişkin öğrenci görüşleri araştırmacılar tarafından çevrimiçi form ile toplanarak analiz edilmiştir. “Kullanım Kolaylığı”, “Arayüz Kullanımı” ve “Oluşturulan İçeriklerin Tatmin Düzeyi” başlıklarının tamamında memnuniyet düzeyi sırasıyla: ChatGPT, DeepSeek, Gemini ve Copilot şeklindedir. ChatGPT en yüksek puan ortalamalarına, Copilot ise en düşük puan ortalamalarına sahiptir. Ayrıca üretken yapay zekâ araçlarına yönelik hazırlanan 25 soruluk anket puanlarına göre; puan ortalaması en yüksek iki madde olarak öğrenciler üretken yapay zekâ araçlarını rahatlıkla kullanabilmeleri ve bilgiye hızlı ve kolay ulaşım kaynağı olduğunu düşünmeleri gelmekte; en düşük iki puan ortalamasında ise “bilgi güvenliği” ve “gizlilik” konu başlıkları bulunmaktadır.

Keywords

Üretken Yapay Zekâ , Yapay Zekâ , Eğitim , ChatGPT , Gemini , Copilot , DeepSeek

TƏLƏBƏLƏRİN GENERativ SUNİ İNTELEKTİN İSTİFADƏSİ HAQQINDA FİKİRLƏRİ - CHATGPT, ƏKİZLƏR, KOPİLOT VƏ DEEPSEEK NÜMUNƏSİ

Abstract

OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot və DeepSeek kimi süni intellekt alətlərinin istifadəsi xüsusilə təhsildə əhəmiyyətli təsir göstərir. Tələbələrin bu vasitələrlə bağlı fikirləri ümumiyyətlə giriş asanlığı, öyrənmə təcrübəsi, qarşılıqlı əlaqə, əməkdaşlıq, tənqidi düşüncə, məxfilik və təhlükəsizlik başlıqları altında qiymətləndirilə bilər. Şagirdlər bildirirlər ki, bu cür alətlər tədqiqat və ev tapşırıqlarının hazırlanmasını sürətləndirməklə vaxta qənaət edir. Müəllimlər vurğulayırlar ki, onlar şagirdlərin tədqiqat və tənqidi düşünmə bacarıqlarını zəiflədə bilərlər. Həmçinin vurğulanır ki, bu vasitələrdən onların verdiyi məlumatların düzgünlüyünü şübhə altına almadan istifadə etmək tənqidi düşüncəni sarsıda bilər. 2024-2025-ci tədris ilində OSTİM Texniki Universiteti Peşə Məktəbində 122 tələbə ilə aparılan bu araşdırmada tədqiqatçılar OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot və DeepSeek generativ süni intellektin (GenAI) istifadə imkanları, eləcə də onların yaradıcılıq alətləri ilə bağlı tələbələrin fikirlərini toplayıb və təhlil ediblər. onlayn formadan istifadə edərək kəşfiyyat vasitələri. "İstifadə Asanlığı", "İnterfeys İstifadəsi" və "Yaradılan Məzmunun Məmnuniyyət Səviyyəsi" kateqoriyaları üzrə məmnunluq səviyyələri bu qaydadadır: ChatGPT, DeepSeek, Gemini və Copilot. ChatGPT ən yüksək orta ballara, Copilot isə ən aşağı ballara malikdir. Bundan əlavə, generativ süni intellekt alətləri üzrə 25 sualdan ibarət sorğu nəticələrinə əsasən, ən yüksək orta bal toplayan iki maddə tələbələrin generativ süni intellekt alətlərindən istifadə asanlığı və onların məlumatlara sürətli və asan çıxış mənbəyi olduğunu qavraması olub. Ən aşağı iki orta xal “informasiya təhlükəsizliyi” və “məxfilik” üzrə olub.

Keywords

Generativ AI , Süni intellekt , Təhsil , ChatGPT , Əkizlər , Kopilot , DeepSeek

Student Opinions on The Use of Generative Artificial Intelligence (Genai) - Example of Chatgpt, Gemini, Copilot and Deepseek

Abstract

The use of artificial intelligence tools like OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, and DeepSeek is creating significant impacts, especially in the field of education. Students’ opinions about these tools can be evaluated under the headings of ease of access, learning experience, interaction, collaboration, critical thinking, privacy and security. Students state that such tools save time by speeding up the research and homework processes. Teachers emphasize that it can weaken students’ research and critical thinking skills. Also it is emphasized that using the information provided by these tools without questioning its accuracy can weaken critical thinking. In this study, conducted with 122 students at OSTİM Technical University Vocational School in the 2024-2025 Academic Year, the students' opinions on the usage features of OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot and DeepSeek generative artificial intelligence (GenAI) tools and the student opinions on the general evaluation of generative artificial intelligence tools were collected and analyzed by the researchers via an online form. The satisfaction levels in the dimensions of “Ease of Use”, “Interface Usage” and “Satisfaction Level of the Created Content” were as follows: ChatGPT, DeepSeek, Gemini and Copilot, respectively. The satisfaction levels in the dimensions of “Ease of Use”, “Interface Usage” and “Satisfaction Level of the Created Content” were as follows: ChatGPT, DeepSeek, Gemini and Copilot, respectively. ChatGPT has the highest average ratings, while Copilot has the lowest. In addition, according to the scores of the 25-question survey prepared for generative artificial intelligence tools, the two items with the highest average scores were that students can easily use generative artificial intelligence tools and that they think they are a source of fast and easy access to information; the two lowest average scores were for “information security” and “privacy”.

Keywords

GenAI , Artificial Intelligence , Education , ChatGPT , Gemini , Copilot , DeepSeek

References

• Aldossary, A. S., Aljindi, A. A., & Alamri, J. M. (2024). The role of generative AI in education: Perceptions of Saudi students. Contemporary Educational Technology, 16(4), ep536.
• Al-Sofi, B. B. M. A. (2024). Artificial intelligence-powered tools and academic writing: to use or not to use ChatGPT. Saudi Journal of Language Studies, 4(3), 145-161.
• Atlas, S. (2023). ChatGPT for higher education and research: Uses and limits. Journal of Educational Technology Development and Exchange, 16(1), 1-10. https://doi.org/10.18785/jetde.1601.01
• Bates, T.; Cobo, C.; Mariño, O.; Wheeler, S. (2020). Can artificial intelligence transform higher education? Int. J. Educ. Technol. High. Educ., 17, 42.
• Berg, M. (2023). The role of AI in academic research: Synthesis, analysis and productivity. AI & Society. https://doi.org/10.1007/s00146-023-01621-z
• Chan, C. K. Y., & Hu, W. (2023). Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 43.
• Chan, C.K.Y.; Colloton, T. (2024). Generative AI in Higher Education; The ChatGPT Effect; Routledge: London, UK, 2024.
• Chan, C.K.Y.; Hu, W. (2023). Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. Int. J. Educ. Technol. High. Educ. 2023, 20, 43.
• Chan, K., & Lee, J. (2023). AI writing tools and second language learning: A new literacy frontier. Language Learning & Technology, 27(2), 1–18.
• Chan, K., & Zhou, Y. (2023). Artificial Intelligence in academic writing: Exploring use cases in postgraduate education. Computers & Education: Artificial Intelligence, 4, 100128. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100128
• Chen, J.; Zhuo, Z.; Lin, J. (2023). Does ChatGPT Play a Double-Edged Sword Role in the Field of Higher Education? An In-Depth Exploration of the Factors Affecting Student Performance. Sustainability, 15, 16928.
• Crompton, H., & Burke, D. (2023). AI in assessment: Opportunities and risks in higher education. Assessment & Evaluation in Higher Education. https://doi.org/10.1080/02602938.2023.2234568
• Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: the state of the field. International journal of educational technology in higher education, 20(1), 22.
• Dash, A., & Agres, K. (2024). Ai-based affective music generation systems: A review of methods and challenges. ACM Computing Surveys, 56(11), 1-34.
• Dehouche, N., & Dehouche, K. (2023). What’s in a text-to-image prompt? The potential of stable diffusion in visual arts education. Heliyon, 9(6).
• Dehouche, N., & Dehouche, Z. (2023). Teaching design and creativity with generative AI: Opportunities and ethical challenges. International Journal of Art & Design Education, 42(1), 44–59.
• Durmuş, A. (2021). Covid-19 Salgınında Öğrencilerin Uzaktan Eğitime İlişkin Tutumları ve OTUZEM Ekosistemine İlişkin Görüşleri. 8th Instructional Technologies and Teacher Education Symposium. 17-19th November 2021, Trabzon/Türkiye.
• Fraenkel, J. R. ve Wallen, N. E. (2003). How to design and evaluate research in education (5th ed.). New York: McGraw-Hill.
• George, D. & Mallery, M. (2010). SPSS for windows step by step: A simple study guide and reference, 17.0 update, 10/e. Pearson Education India.
• Gesk, T. S., & Leyer, M. (2022). Artificial intelligence in public services: When and why citizens accept its usage. Government Information Quarterly, 39(3), 101704.
• Grájeda, A.; Burgos, J.; Córdova, P.; Sanjinés, A. (2024). Assessing student-perceived impact of using artificial intelligence tools: Construction of a synthetic index of application in higher education. Cogent Educ., 11, 2287917.
• Günaydın, C., Kasalı, A., & Doğan, F. (2024). Artificial Intelligence as a Pedagogical Tool for Architectural Design Education. Journal of Design Studio, 6(2), 219-229. https://doi.org/10.46474/jds.1533480
• IPSOS. (2023). Global views on artificial intelligence 2023. https://www.ipsos.com/en/global-views-artificial-intelligence
• Ismail, F.; Tan, E.; Rudolph, J.; Crawford, J.; Tan, S. (2023). Artificial intelligence in higher education. A protocol paper for a systematic literature review. J. Appl. Learn. Teach. 2023, 6, 56–63.
• JISC. National Centre for AI in Tertiary Education: Student Perceptions of Generative AI (2023); University of Manchester: Manchester, UK,
• Kal, M. S. (2024). Yapay zekâ doğal dil işleme robotu ile yürütülen argümantasyon sürecinin incelenmesi (Master's thesis, Marmara Universitesi (Turkey)).
• Karasar, N. (1995). Bilimsel araştırma yöntemi, kavramlar, ilkeler. 3A Araştırma Eğitim Danışmanlık Ltd.
• Kitamura, F. C. (2023). The impact of generative AI on scholarly publishing: Navigating risks and benefits. Learned Publishing, 36(2), 123–132. https://doi.org/10.1002/leap.1547
• Knani, M., Echchakoui, S., & Ladhari, R. (2022). Artificial intelligence in tourism and hospitality: Bibliometric analysis and research agenda. International Journal of Hospitality Management, 107, 103317.
• Landauer, T. K. (2003). Automated scoring of essays and constructed responses. In M. D. Shermis & J. C. Burstein (Eds.), Automated essay scoring: A cross-disciplinary perspective (pp. 87–112). Routledge.
• Marín, Y. R., Caro, O. C., Rituay, A. M. C., Llanos, K. A. G., Perez, D. T., Bardales, E. S., ... & Santos, R. C. (2025). Ethical Challenges Associated with the Use of Artificial Intelligence in University Education. Journal of Academic Ethics, 1-25.
• Maslej, N.; Fattorini, L.; Brynjolfsson, E.; Etchemendy, J.; Ligett, K.; Lyons, T.; Manyika, J.; Ngo, H.; Niebles, J.C.; Parli, V.; et al. (2023). Artificial Intelligence Index Report. arXiv 2023, arXiv:2310.03715.
• Mizumoto, A., & Eguchi, M. (2023). Evaluating the effectiveness of ChatGPT as an automated essay scoring tool in EFL writing. Journal of Second Language Writing, 62, 101011. https://doi.org/10.1016/j.jslw.2023.101011
• Ngo, T.T.A. (2023). The Perception by University Students of the Use of ChatGPT in Education. Int. J. Emerg. Technol. Learn. IJET, 18, 4–19.
• Popenici, S.A.D.; Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Res. Pract. Technol. Enhanc. Learn. 2017, 12, 22.
• Qian, Y. (2025). Pedagogical Applications of Generative AI in Higher Education: A Systematic Review of the Field. TechTrends, 1-16.
• Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2023). AI Index Report 2023. Stanford University. https://aiindex.stanford.edu/report/
• UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
• UNESCO. ChatGPT and Artificial Intelligence in Higher Education: Quick Start Guide. (2024) Available online: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385146.locale=en (accessed on 31 July 2024).
• UNESCO. Guidance for Generative AI in Education and Research. Available online: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693 (Erişim tarihi: 31 Nisan 2025).
• Van Dis, E. A. M., Bollen, J., Zuidema, W., van Rooij, R., & Bockting, C. L. H. (2023). ChatGPT: Five priorities for research. Nature, 614, 224–226. https://doi.org/10.1038/d41586-023-00288-7
• Xia, Q., Weng, X., Ouyang, F., Lin, T. J., & Chiu, T. K. (2024). A scoping review on how generative artificial intelligence transforms assessment in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 40.
• Xiao, Y., & Zhi, Y. (2023). An exploratory study of EFL learners’ use of ChatGPT for language learning tasks: Experience and perceptions. Languages, 8(3), 212.