21. Yüzyıl Matematik Eğitiminde Yapay Zekâ: Teknolojik Dönüşümde Global Stratejiler

Yıl 2024, Cilt: 9 Sayı: 15, 8 - 43, 31.12.2024

Ezgi Kara

Öz

Dijitalleşme ile yapay zekâ (YZ) teknolojileri hem ülke stratejilerinde hem de eğitim sistemlerinde köklü değişimlere yol açmıştır. 21. yüzyıl becerileri teknolojik dönüşüm perspektifinde tanımlanmış ve bu kapsamda eğitim-öğretim uygulamalarında güncel yaklaşımlara ihtiyaç duyulmuştur. Makalede, tespit edilen bu becerilerde matematik eğitiminin rolü ve önemi incelenmiştir. Ayrıca, matematik eğitiminin bireyleri YZ tabanlı iş gücüne hazırlama ve bilgi tüketicisinden bilgi üreticisine dönüştürme misyonunu desteklemesi için gerekli argümanların sunulması amaçlanmıştır. Araştırma, matematik müfredatlarının YZ üretimi için gerekli temel becerileri kazandıracak şekilde yenide yapılandırılması gerektiğini vurgulamaktadır. Bunun için YZ teknolojilerinin üretim aşamalarında kullanılan matematik konuları verilmiştir. Bu temel konuların hangi öğretim düzeylerinde öğretilebileceği ile ilgili öneriler sunulmuştur.

YZ araçlarının eğitim-öğretime entegrasyonu, bireysel öğrenme hızına uyum sağlayan kişiselleştirilmiş öğrenme gibi olanaklar sunmaktadır. Makalede, eğitimde kullanılan YZ tabanlı araçların sistem türü ve kullanıldığı alanlar sınıflandırılmıştır. Matematik eğitimi ölçeğinde daraltılarak YZ tabanlı araçların özellikleri, sunduğu imkanlar ve örnek YZ araçları ayrıca sunulmuştur. Araçların eğitim-öğretim sürecindeki katkıları detaylandırılmış ve mevcut geleneksel duruma etkileri tartışılmıştır.

Yeni yüzyılda matematik eğitiminde YZ’nin rolü, küresel başarı örnekleri ile ele alınmıştır. Bu amaçla OECD ve UNESCO gibi uluslararası kuruluşların verilerinden faydalanılmıştır. Matematik ve YZ eğitimi üzerine yazılmış bilimsel makaleler, raporlar ve diğer akademik kaynaklar üzerinden kapsamlı bir analiz gerçekleştirilmiştir. Özellikle PISA değerlendirmelerinde matematik alanında yüksek başarı göstermeleri nedeniyle Singapur ve Çin uygulamaları detaylı incelenmiş, eğitim politikaları ve kullandıkları YZ teknolojileri değerlendirilmiştir. Ayrıca makalede Türkiye’de yürütülen YZ stratejileri eğitim bağlamında incelenerek öneriler sunulmuştur. Araştırmanın temel amacı, matematik eğitiminde YZ’nin rolünü daha iyi anlamak ve bu alandaki eksiklikleri belirleyerek strateji geliştiricilere yol göstermektir. Elde edilen bulgular betimsel analiz yöntemleri ile değerlendirilmiş ve sonuçlar ışığında öneriler sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ , matematik eğitimi , 21. yüzyıl becerileri , eğitim politikaları , eğitim teknolojileri , Çin , Singapur

Kaynakça

• Aras, D. ve Sevil, Ş. (2024). Eğitimde kullanılan yapay zekâ araçları: öğretmen el kitabı. Ankara: T.C. Millî Eğitim Bakanlığı, Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü. 12 Ekim 2024 tarihindehttps://yegitek.meb.gov.tr/www/egitimde-kullanilan-yapay-zek-araclari-ogretmen-el-kitabi-yayimlandi/icerik/3631adresinden alındı.
• Ayanwale, M. A., Sanusi, I. T., Adelana, O. P., ve Aruleba, K. D. (2024). Teachers’ readiness and intention to teach artificial intelligence in schools. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100099. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100099
• Cemal, M. (2024, Ocak 19). Built In. 13 Ağustos 2024 tarihinde https://builtin.com/articles/math-for-ai adresinden alındı.
• Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (2021). Ulusal Yapay Zeka Stratejisi 2021-2025. 19 Aralık 2024 tarihinde https://cbddo.gov.tr/SharedFolderServer/Genel/File/TR-UlusalYZStratejisi2021-2025.pdf adresinden alındı.
• Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (2024). Ulusal Yapay Zeka Stratejisi 2024-2025 Eylem Planı. 19 Aralık 2024 tarihinde https://cbddo.gov.tr/SharedFolderServer/Genel/File/UlusalYapayZekaStratejisi2024-2025EylemPlani.pdf adresinden alındı.
• Dede, C. (2009). Comparing frameworks for “21st century skills”. Harvard Graduate School of Education. 4 Ekim 2024 tarihinde http://www.dpsgs.org/pdf/Comparing_Framework adresinden alındı.
• Deng, L. ve Liu, Y. (2018). Deep Learning in Natural Language Processing. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-10-5209-5
• Erdoğdu, S. (2021, Aralık). Yapay zekâ rekabeti bağlamında Çin’in ontolojik güvenlik algısı. Uluslararası Hukuk ve Sosyal Bilim Araştırmaları Dergisi. https://doi.org/10.51524/uhusbad.969764
• Horita, T. ve Nagahama, T. (2023). A Perspective from Educational Technology Research Trends in Individualization of Learning in Elementary and Secondary Education in Japan. Information and Technology in Education and Learning, s. 1. https://doi.org/10.12937/itel.3.1.Inv.p004
• Information Technology and Innovation Foundation. (2024). How innovative is China in AI? 15 Ekim 2024 tarihinde https://itif.org/publications/2024/08/26/how-innovative-is-china-in-ai/ adresinden alındı.
• JONES, M. (1985). Applications of artificial intelligence within education. Computers ve Mathematics with Applications, s. 517-526. doi:10.1016/0898-1221(85)90054-9
• Knox, J. (2020). Artificial intelligence and education in China. Learning, Media and Technology, s. 298–311. doi:https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1754236
• Krathwohl, D. R. (2002). A revision of Bloom’s taxonomy: An overview. Theory into Practice, 41(4), 212-218. 4 20 Eylül 2024 tarihinde http://www.simplypsychology.org/blooms-taxonomy.html adresinden alındı.
• McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., ve Shannon, C. E. (1956). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. Dartmouth College. 8 Aralık 2024 tarihinde https://home.dartmouth.edu/about/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth adresinden alındı.
• Millî Eğitim Bakanlığı. (2024). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli. 20 Aralık 2024 tarihinde https://tymm.meb.gov.tr/ alındı.
• Millî Eğitim Bakanlığı. (2024). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli: Matematik Dersi Öğretim Programı. . 20 Aralık 2024 tarihinde https://tymm.meb.gov.tr/ogretim-programlari/matematik-dersialındı.
• Millî Eğitim Bakanlığı Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü. (2024). Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları Uluslararası Forumu. 18 Aralık 2024 tarihinde https://yegitek.meb.gov.tr/www/egitimde-yapay-zek-uygulamalari-uluslararasi-forumu-raporu-yayimlandi/icerik/3699alındı.
• Millî Eğitim Bakanlığı Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü. (2024). Eğitimde Yapay Zekâ Zirvesi. 18 Aralık 2024 tarihinde https://istanbul.meb.gov.tr/www/egitimde-yapay-zek-zirvesi-bakanimiz-yusuf-tekinin-tesrifleriyle-gerceklesti/icerik/5243 alındı.
• Ministry of Education. (2024). AI-in-Education Ethics Framework. 9 Aralık 2024 tarihinde https://www.learning.moe.edu.sgIMDA adresinden alındı.
• Mohamed, M., Hidayat, R., Suhaizi, N., Sabri, N., Mahmud, M., ve Baharuddin, S. (2022). Artificial intelligence in mathematics education: A systematic. International Electronic Journal of Mathematics Education. https://doi.org/10.29333/iejme/12132
• Murphy, R., Roschelle, J., Feng, M., ve Mason, C. (2020). Investigating Efficacy, Moderators and Mediators for an Online Mathematics Homework Intervention. Journal of Research on Educational Effectiveness, s. 253-270. doi:https://doi.org/10.1080/19345747.2019.1710885
• OECD. (2018). The Global Forum on the Future of Education and Skills 2030. 4 Eylül 2024 tarihinde https://www.oecd.org/en/networks/the-global-forum-on-the-future-of-education-and-skills-2030-to-2040.html#about adresinden alındı.
• OECD. (2023). PISA 2022 Değerlendirme ve Analitik Çerçeve. PARİS: OECD Yayıncılık. Haziran 2024 tarihinde chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://pisa.meb.gov.tr/meb_iys_dosyalar/2022_01/26105818_PISA_2022_TanYtYm_KitapcYÜZYILY.pdf adresinden alındı.
• OECD. (2024). Future of Education and Skills 2030. 14 Haziran 2024 tarihinde oecd.org: https://www.oecd.org/en/about/projects/future-of-education-and-skills-2030.html adresinden alındı.
• OECD. (2024). Reimagining Education: Realising Potential. PARİS: OECD Publishing. doi:https://doi.org/10.1787/b44e2c39-en
• Opesemowo, O. A. G., ve Ndlovu, M. (2024). Artificial intelligence in mathematics education: The good, the bad, and the ugly. Journal of Pedagogical Research, 8(3), 333-346. https://doi.org/10.33902/JPR.202426428
• Richard, P. R., Vlez, M. P., & Van Vaerenbergh, S. (2022). Mathematics Education in the Age of Artificial Intelligence: How Artificial Intelligence can Serve Mathematical Human Learning. Springer Nature.
• Singapore Economic Development Board. (2023). Singapore’s National AI Strategy: AI for the Public Good, for Singapore and the World. Erişim adresi: EDBT.C.
• Milli Eğitim Bakanlığı Ölçme, Değerlendirme ve Sınav Hizmetleri Genel Müdürlüğü. (2022, 01 26). 2022 Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) Tanıtım Kitapçığı. ANKARA. 20 Mayıs 2024 tarihinde https://pisa.meb.gov.tr/meb_iys_dosyalar/2022_01/26105818_PISA_2022_TanYtYm_KitapcYÜZYILY.pdf adresinden alındı.
• Tuomi, I. (2018). The impact of artificial intelligence on learning, teaching, and education policies. In M. Cabrera, R. Vuorikari, ve Y. Punie (Eds.), Science for Policy. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/12297
• Türel, P., Şimşek , D., Şengül Vautıer, D., Şimşek, D., Ve Kızıltepe, F. (2023). 21. yüzyıl Becerileri ve Değerlere Yönelik Araştırma Raporu. Ankara: T.C. Millî Eğitim Bakanlığı, Talim ve Terbiye Kurulu Başkanlığı.
• UNESCO. (2022). K-12 AI curricula: a mapping of government-endorsed AI curricula. Paris, France: UNESCO. Ağustos 2024 tarihinde https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380602 adresinden alındı.
• UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. PARİS: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO). 4 Eylül 2024 tarihinde https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693 adresinden alındı.
• UNESCO. (2024). Eğitim ve Araştırmada Üretken ve Zekâ Kılavuzu. Paris: UNESCO. 10 Eylül 2024 tarihinde https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000390842 adresinden alındı.
• UNESCO Türkiye Millî Komisyonu. (2022). UNESCO Türkiye Millî Komisyonu. 12 Eylül 2024 tarihinde https://unesco.org.tr/Pages/48 adresinden alındı.
• Upadhyay, A. K., ve Khandelwal, K. (2019). Artificial intelligence-based training learning from application. Development and Learning in Organizations, 33(2), 20-23. https://doi.org/10.1108/DLO-05-2018-0058
• Voskoglou, M., ve Salem, A.-B. (2020). Benefits and Limitations of the Artificial with Respect to the Traditional Learning of Mathematics. mathematics, s. 611.
• Vwen Yen, A. (2023). AI in Education and Learning Analytics in Singapore: An Overview of Key Projects and Initiatives. ResearchGate. https://doi.org/10.12937/itel.3.1.In
• Warschauer, M., ve Matuchniak, T. (2010). New technology and digital worlds: AnalYZing evidence of equity in access, use, and outcomes. Review of Research in Education, 34(1), 179-225. https://doi.org/10.3102/0091732X09349791Xu,
• P., Dong, W., ve Wang, C. (2022). Present Situation and Enlightenment of Artificial Intelligence LifelongEducation System in Singapore. Journal of Autonomous Intelligence, s. 1. doi: http://dx.doi.org/10.32629/jai.v5i1.499
• Yapay Zeka ve STEM Eğitimi: Geleceği Belirleyen Dinamikler. (2024, 6 Ekim). AI Etkisi. 10 Aralık 2024 tarihinde https://aietkisi.com/yapay-zeka-ve-egitim/yapay-zeka-ve-stem-egitimi-gelecegi-belirleyen-dinamikler/15837 adresinden erişildi
• Zawacki-Richter, O., Marin, V. I., Bond, M., ve 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). https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0