Eğitim Alanında Yapay Zekâ Uygulamaları: Lisansüstü Tezlerin Sistematik İncelemesi

Yıl 2024, Cilt: 6 Sayı: 2, 95 - 112, 31.12.2024

Ahmet Berk Ustun

https://doi.org/10.53694/bited.1593139

Öz

Bu çalışma, eğitim alanında yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin kullanımı, yönetimi ve geliştirilmesi üzerine Türkiye’de yapılan lisansüstü tezleri sistematik olarak incelemeyi amaçlamaktadır. YZ, dijitalleşen eğitim ortamlarında öğretim süreçlerinden öğrenci başarısının izlenmesine, kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimlerinden yönetim ve karar verme süreçlerine kadar geniş bir yelpazede etkili olmaktadır. Ancak, bu teknolojinin eğitimdeki uygulamaları ve araştırma eğilimleri henüz kapsamlı bir şekilde ele alınmamıştır. Bu bağlamda, Türkiye’de yapılan lisansüstü tezler, yıllara, türlerine, üniversitelere, tez danışmanlarının ünvanına, çalışma alanlarına, araştırma yöntemlerine, örneklem/çalışma gruplarına, katılımcı sayılarına göre incelenmiştir. Çalışmanın bulguları eğitimde YZ’ye yönelik araştırmaların hızla artmakta olduğu ve en çok üniversite öğrencilerine yönelik çalışmaların gerçekleştirildiği tespit edilmekle beraber ilköğretim eğitimi düzeyinde araştırmanın yapılmadığı sonucu ortaya çıkmıştır. Analizi gerçekleştirilen tezlerde yüksek lisans düzeyindeki çalışmaların sayısının doktora çalışmalarına göre yaklaşık 3,5 kat daha fazla olduğu, YZ konusundaki çalışmaların Türkiye genelinde 43 farklı üniversitede gerçekleştirildiği ve en çok çalışılan alanın yabancı dil eğitimi alanı olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışma, araştırmacılara ve eğitimcilere gelecekteki çalışmalar için yol gösterici niteliği taşımakta ve YZ temelli eğitim teknolojilerinin daha etkili ve kapsamlı bir şekilde ele alınmasına katkı sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ, Eğitimde yapay zekâ, Lisansüstü tezler, Sistematik inceleme

Applications of Artificial Intelligence in Education: A Systematic Review of Postgraduate Theses

Öz

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence, Artificial intelligence in education, Postgraduate theses, Systematic review

Kaynakça

• Akgün, E., & Ustun, A. B. (2023). Mobil artırılmış gerçeklikle öğrenmeye yönelik içerik analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, (56), 362-383.
• Baltacı, A. (2019). Nitel araştırma süreci: Nitel bir araştırma nasıl yapılır?. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5(2), 368-388.
• Celik, I. (2023). Towards Intelligent-TPACK: An empirical study on teachers’ professional knowledge to ethically integrate artifcial intelligence (AI)-based tools into education. Computers in Human Behavior, 138, 107468.
• Chassignol, M., Khoroshavin, A., Klimova, A., & Bilyatdinova, A. (2018). Artificial Intelligence trends in education: a narrative overview. Procedia computer science, 136, 16-24.
• Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. Ieee Access, 8, 75264-75278.
• Ciloglu, T., & Ustun, A. B. (2023). The effects of mobile AR-based biology learning experience on students’ motivation, self‐efficacy, and attitudes in online learning. Journal of Science Education and Technology, 32(3), 309-337.
• Cooper, G. (2023). Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence. Journal of Science Education and Technology, 32(3), 444–452.
• Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., & Williams, M. D. (2021). Artificial intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice, and policy. International Journal of Information Management, 57, 101994.
• Guler, T., Ustun, A. B., & Yılmaz, A. (2022). Ortaokul Öğrencilerinin Matematik Eğitiminde Mobil Uygulamalar Kullanım Öz Yeterliliği. Disiplinlerarası Eğitim Araştırmaları Dergisi, 6(12), 101-112.
• Johnson, D. G., & Verdicchio, M. (2017). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267-2270.
• Karaoglan Yilmaz, F. G., Yilmaz, R., & Ceylan, M. (2023). Generative artificial intelligence acceptance scale: A validity and reliability study. International Journal of Human–Computer Interaction, 1-13.
• Karaoglan-Yilmaz, F. G., Yilmaz, R., Zhang, K., & Ustun, A. B. (2023). Development of educational virtual reality attitude scale: A validity and reliability study. Virtual Reality, 27(3), 1875-1885.
• Karataş, Z. (2015). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Manevi temelli sosyal hizmet araştırmaları dergisi, 1(1), 62-80.
• Lac, A. (2016). Content analysis. Encyclopedia of adolescence. 2nd ed. Cham, Switzerland: Springer International Publishing, 1-5.
• Li, J., & Huang, J. S. (2020). Dimensions of artificial intelligence anxiety based on the integrated fear acquisition theory. Technology in Society, 63, 101410.
• Su, J., & Yang, W. (2022). Artificial intelligence in early childhood education: A scoping review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100049.
• Tosunoğlu, E., & Ustun, A. B. (2021). Xamarin Çapraz-Platformu ile Gerçek Zamanlı Bulut Veri Tabanı iletişimi: Bütünleşik Akıllı Ev Sistemi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (27), 658-664.
• Ustun, A. B., Karaoglan-Yilmaz, F. G., & Yilmaz, R. (2023). Educational UTAUT-based virtual reality acceptance scale: A validity and reliability study. Virtual Reality, 27(2), 1063-1076.
• Ustun, A. B., Simsek, E., Karaoglan-Yilmaz, F. G., & Yilmaz, R. (2022). The effects of AR-enhanced English language learning experience on students’ attitudes, self-efficacy and motivation. TechTrends, 66(5), 798-809.
• Ustun, A. B., Zhang, K., Karaoğlan-Yilmaz, F. G., & Yilmaz, R. (2023). Learning analytics based feedback and recommendations in flipped classrooms: an experimental study in higher education. Journal of Research on Technology in Education, 55(5), 841-857.
• Wang, W., & Siau, K. (2019). Artificial intelligence, machine learning, automation, robotics, future of work, and future of humanity – a review and research agenda. Journal of Database Management, 30(1), 61–79.
• Yang, W. (2022). Artifcial intelligence education for young children: Why, what, and how in curriculum design and implementation. Computers and Education: Artifcial Intelligence, 3, 100061.
• Yıldırım, A. & Şimşek, H. (2016). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Yılmaz, A., Ustun, A. B., & Guler, T. (2022). Ortaokul Öğrencilerinin Matematik Derslerinde Mobil Öğrenme Kullanımına Yönelik Tutumlarının İncelenmesi. International Journal of Active Learning, 6(2), 98-116.
• Yilmaz, R., & Karaoglan-Yilmaz, F. G. (2023). Augmented intelligence in programming learning: Examining student views on the use of ChatGPT for programming learning. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 1(2), 100005.
• Yin, Y., Siau, K., Wen, X., & Yan, S. (2022). Smart health: Intelligent healthcare systems in the metaverse, artificial intelligence, and data science era. Journal of Organizational and End User Computing, 34(1), 1–14.
• Yudkowsky, E. (2008). Artificial intelligence as a positive and negative factor in global risk. Global catastrophic risks, 1(303), 184.
• Yükseköğretim Bilgi Yönetim Sistemi (2024). Öğrenim düzeyine göre öğrenci sayısı. https://istatistik.yok.gov.tr/
• Zhai, X., Chu, X., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Istenic, A., Spector, M., ... & Li, Y. (2021). A Review of Artificial Intelligence (AI) in Education from 2010 to 2020. Complexity, 2021(1), 8812542.
• Zhang, C., & Lu, Y. (2021). Study on artificial intelligence: The state of the art and future prospects. Journal of Industrial Information Integration, 23, 100224.