Öğrencilerin Yapay Zekâ Hakkındaki Algıları ve Eğitimde Yapay Zekâ Dersinin, Öğrenme Deneyimine Etkisi

Öz

Bu çalışma, yapay zekâ dersinin öğrenciler üzerindeki etkilerini, öğrencilerin yapay zekâya ilişkin algılarını ve bu teknolojilerin eğitim süreçlerine katkılarını incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma, nitel araştırma yöntemlerinden fenomenoloji desenine göre tasarlanmış olup, yapay zekâ dersini alan 10 öğrenciyle görüşme formu aracılığıyla veri toplanmıştır. Elde edilen veriler, MAXQDA programı kullanılarak hiyerarşik tematik içerik analizine tabi tutulmuştur. Katılımcıların ders öncesinde yapay zekâyı genellikle dar kapsamlı algıladıkları ve programlama veya popüler araçlarla sınırlı bir çerçeveye sahip oldukları belirlenmiştir. Ders sonrasında ise öğrencilerin algoritma kurma, model eğitme, veri ön işleme ve sonuç yorumlama gibi teknik becerilerinde anlamlı gelişmeler kaydedildiği tespit edilmiştir. Ayrıca, yapay zekâ eğitiminin öğrencilerin analitik düşünme, problem çözme, eleştirel düşünme, araştırma yapma ve ekip çalışması gibi üst düzey bilişsel becerilerini olumlu yönde desteklediği görülmüştür. Katılımcılar, kodlama sürecinde özellikle matematiksel altyapı, teoriyi pratiğe dökme ve başlangıç aşamasında zorluklar yaşadıklarını ifade etmişlerdir. Bununla birlikte, yapay zekânın mekatronik başta olmak üzere teknik alanlarda veri analizi, otomasyon, robotik sistemler, Ar-Ge ve üretim hattı optimizasyonu gibi mesleki uygulamalara önemli katkılar sağlayacağı yönünde olumlu görüşler bildirmişlerdir. Veri güvenliği ve etik konularına ilişkin bulgular, öğrencilerin bu konularda önemli ölçüde farkındalık geliştirdiklerini ancak mevcut uygulamalarda veri güvenliği risklerinin yeterince vurgulanmadığını düşündüklerini ortaya koymaktadır. Katılımcılar, yapay zekâ uygulamalarında sorumlu davranışın ve veri gizliliğinin kritik önemine dikkat çekmişlerdir. Yapay zekâ eğitiminin öğrencilerin teknik yeterliliklerini ve bilişsel becerilerini geliştirmede etkili bir araç olduğu; ancak eğitim programlarının yalnızca teknik içerikle sınırlı kalmayıp etik, veri güvenliği ve sorumlu kullanım modüllerini de kapsayacak şekilde yapılandırılması gerektiği vurgulanmaktadır. Yükseköğretim kurumlarının, yapay zekâ okuryazarlığını destekleyen ve öğrencilerin eleştirel düşünme ile dijital etik bilincini güçlendiren bütüncül bir eğitim yaklaşımı benimsemeleri önerilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Eğitimde yapay zekâ
• yapay zeka
• yapay zekâ etkisi
• yapay zekâ ve etik

Students' Perceptions of Artificial Intelligence and the Effect of an Artificial Intelligence Course on the Learning Experience

Öz

This study aims to examine the effects of the artificial intelligence course on students, students’ perceptions of artificial intelligence, and the contributions of these technologies to educational processes. The research was designed according to the phenomenology pattern, one of the qualitative research methods, and data were collected through an interview form with 10 students taking the artificial intelligence course. The data obtained were subjected to hierarchical thematic content analysis using the MAXQDA program. It was determined that, prior to the course, participants generally perceived artificial intelligence in a narrow sense and had a framework limited to programming or popular tools. After the course, it was found that students recorded significant improvements in technical skills such as algorithm development, model training, data preprocessing, and result interpretation. In addition, artificial intelligence education was observed to positively support students’ higher-order cognitive skills, such as analytical thinking, problem-solving, critical thinking, conducting research, and teamwork. Participants stated that they particularly experienced difficulties in the coding process regarding mathematical background, translating theory into practice, and at the initial stage. Nevertheless, they expressed positive opinions that artificial intelligence will provide significant contributions to professional practices such as data analysis, automation, robotic systems, R&D, and production line optimization, especially in technical fields like mechatronics. Findings related to data security and ethical issues reveal that students developed considerable awareness on these topics, but they think that current practices do not sufficiently emphasize data security risks. Participants highlighted the critical importance of responsible behavior and data privacy in artificial intelligence applications. It is emphasized that artificial intelligence education is an effective tool for developing students’ technical competencies and cognitive skills; however, educational programs should be structured to include not only technical content but also modules on ethics, data security, and responsible use. It is recommended that higher education institutions adopt a holistic educational approach that supports artificial intelligence literacy and strengthens students’ critical thinking and digital ethics awareness.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence in education
• Effect on the student
• impact of artificial intelligence
• artificial intelligence and ethics

Kaynakça

1. Akbay, B., ve Yıldırır, H. E. (2024) Ortaokul ve Lise Öğrencilerinin Yapay Zekâya Yönelik Metaforlarının Karşılaştırmalı Olarak İncelenmesi. International Journal of Computers in Education 2024, Volume 7, Issue 2, 118-132. ISSN: 2636-8722. https://doi.org/10.5281/zenodo.14582012
2. Akyel, Y., ve Tur, E. (2024). Yapay zekânın potansiyelinin ve eğitim bilimlerindeki uygulamalarının araştırılması ve araştırmalarda beklentiler, zorluklar ve gelecek yönelimleri. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 25(1), 645–711. https://doi.org/10.29299/kefad.1322341
3. Aşık, F., Yıldız, A., Kılınç, S., Aytekin, N., Adalı, R., ve Kurnaz, K. (2023). Yapay Zekânın Eğitime Etkileri. Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research). https://doi.org/10.5281/zenodo.8307107
4. Başgül, M., ve Çoştu, B. (2024). The Use of Education 4.0 Tools in Science Teaching: An Action Research Study. DergiPark (Istanbul University). https://dergipark.org.tr/tr/pub/ijssresearch/issue/89716/1578283
5. Boztepe, C. (2025). Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları: Fırsatlar, Sınırlılıklar ve Etik Tartışmalar. Dumlupınar Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(1), 98–121. https://doi.org/10.71272/debder.1706141.
6. Çifçi, İ., Çetin, G., Şahin, M. A., ve Karatay, C. (2024). Educators’ AI interactions in higher education. Ankara Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, Yapay Zeka ve Sosyal Bilimler Öğretimi, 52–64.
7. Çetin, M., ve Yıldız Baklavacı, G. (2024). Endüstri 4.0 perspektifinde yapay zekânın eğitimde uygulanabilirliği ile ilgili öğretmen görüşlerinin incelenmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Girişimcilik Dergisi, 7(14), 1–21. https://doi.org/10.55830/tje.1404165 .
8. Elçiçek, M. (2024). Öğrencilerin Yapay Zeka Okuryazarlığı Üzerine Bir İnceleme. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 6(1), 24–35. https://doi.org/10.53694/bited.1460106

9. Eti, H. S. (2025). Yükseköğretimde Yapay Zekâ: Öğrenci Tutumları ve Akademisyen 8Görüşleri. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 10(26), 132–153. https://doi.org/10.25204/iktisad.1588001.
10. Genç, M. A., Danış, S., ve Hamarta, H. K. Ö. (2023). Görsel Sanatlar Alanı Özel Yetenekli Bireylerin Eğitiminde Yapay Zekânın Kullanımına Eleştirel Bir Bakış. Necmettin Erbakan Üniversitesi Ereğli Eğitim Fakültesi. https://doi.org/10.51119/ereegf.2023.53
11. Giray Yakut, S., Kandur Arslan, H., ve Yılmaz Küsen, G. (2025). Yapay zekâya bakış: Üniversite öğrencilerinin tutumlarına yönelik bir profil çalışması. Journal of Awareness, 10(1), e2684. https://doi.org/10.26809/joa.2684
12. Gül, F. Ö. (2024). Eğitimde yapay zekâ: Eğitim fakültesi akademisyenleri için fırsatlar ve riskler. Medeniyet Eğitim Araştırmaları Dergisi, 8(2), 71–97. https://dergipark.org.tr/tr/pub/mead/issue/89232/1609516
13. Güler, P., Gülşenoğlu, S., ve Sayılır, M. (2025). Akademik yazmada kullanılabilecek yapay zekâ araçlarının sınıflandırılması. Eğitim Bilimleri Tematik Araştırmalar Dergisi, 1(2), 76–97 https://dergipark.org.tr/en/pub/ebta/issue/92431/1667914
14. Güzey, C., Çakir, O., Athar, M. H., ve Yurdaöz, E. (2023). Eğitimde Yapay Zekâ Üzerine Gerçekleştirilmiş Araştırmalardaki Eğilimlerin İncelenmesi. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 5(1), 67–78. https://doi.org/10.53694/bited.1060730
15. Karayiğit, M. G., Çilingir Altıner, E., ve Ayanoğlu, K. (2025). Sınıf öğretmeni adaylarının yapay zekâya yönelik tutumlarının belirlenmesi. International Primary Education Research Journal, 9(2), 289–300 https://dergipark.org.tr/en/pub/iperj/issue/94082/1714740
16. Kim, J., Lee, H.-K., ve Cho, Y. H. (2022). Learning design to support student-AI collaboration: perspectives of leading teachers for AI in education. Education and Information Technologies, 27(5), 6069–6104. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10831-6
17. Kılıç, A. (2025). Sınıf öğretmenlerinin yapay zekâ kavramına ilişkin metaforik algıları. Journal of Computer and Education Research, 13(26), 678–705. https://dergipark.org.tr/en/pub/jcer/issue/93666/1626803.
18. Küçük, E., & Solak, Ö. (2025). Yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde yapay zekâ kullanımına dair öğrenici görüşleri. Avrasya Dil Eğitimi ve Araştırmaları Dergisi, 9(1), 1–22 https://dergipark.org.tr/en/pub/adea/issue/93536/1708553.
19. Kurtuluş, M. (2025). Yapay zekâ destekli tasarım ve endüstriyel yapımın kesişiminde bir konut deneyimi: Project Phoenix vaka analizi. Mekansal Çalışmalar Dergisi, 2(2), 117–131 https://dergipark.org.tr/en/pub/jos/issue/95015/1756184.
20. Li, D., and Samah, N. B. A. (2026). Cultivation of metacognitive skill development through generative AI system use among university students: A focus on self-regulation and reflective thinking. International Journal of Education and Practice, 14(1), 488–507. https://doi.org/10.18488/61.v14i1.4762.
21. Marangoz, M. (2025). Pedagojik formasyon öğrencilerinin yapay zekâya yönelik okuryazarlık ve tutum düzeyleri. Journal of Computer and Education Research, 13(26), 1134–1159. https://dergipark.org.tr/en/pub/jcer/issue/93666/1654092.
22. Mazari, N. (2025). Building Metacognitive Skills Using AI Tools to Help Higher Education Students Reflect on Their Learning Process. RHS-Revista Humanismo y Sociedad, 13(1). https://doi.org/10.22209/rhs.v13n1a04
23. Mürtezaoğlu, Ç., ve Birol, Z. N. (2025). Eğitimde ChatGPT Kullanımı: Faydalar, Endişeler ve Öneriler. Buca Eğitim Fakültesi Dergisi (Online), 63, 267–281. https://doi.org/10.53444/deubefd.1492855.
24. Oruç, T., Yeşilyurt, M., ve Kurt, M. (2024). Eğitimde yapay zekâ konulu çalışmaların betimsel analizi. Temel Eğitim, 6(24), 44–60 https://dergipark.org.tr/tr/pub/temelegitim/issue/84158/1465815
25. Palmquist, A., Sigurðardóttir, H. D. Í., and Myhre, H. (2026). Exploring interfaces and implications for integrating social-emotional competencies into AI literacy for education: a narrative review. Journal of Computers in Education, 13(1), 127–163. https://doi.org/10.1007/s40692-025-00354-1.
26. Rasheed, T. (2025). Metacognitive Skill Development through AI Enhanced Educational Platforms: A Psychological Perspective. The critical Review of Social Sciences Studies, 3(3), 404–420. https://doi.org/10.59075/4pvf4y26
27. Rossetti-López, S. R., Bórquez-Tamayo, G., Ozuna-Beltrán, A. G., and Arias-Herrera, J. C. (2025). Uso de herramientas de inteligencia artificial por estudiantes de educación superior. Formación Universitaria, 18(5), 125–134. https://doi.org/10.4067/s0718-50062025000500125
28. Şahin Kölemen, C. S., ve Şahin, E. (2026). Yapay Zekâ Destekli Anında Geri Bildirimin Lise Öğrencilerinin Başarı Motivasyonuna Etkisi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 16(1), 131–158. https://doi.org/10.17943/etku.1746065.
29. Taşçı, G., ve Çelebi, M. (2020). Eğitimde yeni bir paradigma: “Yükseköğretimde yapay zekâ.” OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 16(29), 2346–2370. https://doi.org/10.26466/opus.747634
30. Turgut, K. (2024). Yapay zekanın yüksek öğretimde sosyal bilim öğretimine entegrasyonu. Ankara Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, Yapay Zeka ve Sosyal Bilimler Öğretimi, 1–7 https://dergipark.org.tr/tr/pub/usdad/issue/86150/1542914
31. Turhan, N., ve Nas, F. (2025). Eğitimin geleceği: Yapay zekâ ile dönüşüm. Journal of Sustainable Education Studies, Kongre Özel Sayısı (Ö4), 26–40. https://dergipark.org.tr/tr/pub/seader/issue/90361/1648310
32. Urfa Yılmaz, A. M., ve Yüceol, N. (2025). Future of the ChatGPT in higher education: New insights from young researchers. Yükseköğretim Dergisi, 15(2), 317–335. . https://doi.org/10.53478/yuksekogretim.1536216
33. Uslu, B. (2023). Üniversitelerde Yapay Zekanın Kullanım Alanları: Potansiyel Yararları ve Olası Zorluklar. Eğitimde Kuram ve Uygulama, 19(2), 227–239. https://doi.org/10.17244/eku.1355304
34. Vatansever, A. N., Çoban, S., Yalı Çoban, E., & Şen, K. (2025). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamalarına ilişkin bir literatür incelemesi. International Primary Education Research Journal, 9(2), 216–229. https://dergipark.org.tr/en/pub/iperj/issue/94082/1625218
35. Wahi, R., Chuah, K.-M., and Junaini, S. N. (2026). Leveraging AI for nurturing learners with empathy, ethics, and social responsibility. In W. Z. Saad, N. A. Alias, C. M. Chong, & S. Sabri (Eds.), Digital transformation and sustainability in higher education (pp. 205–236). IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3373-5077-6.ch008
36. Yağcı, G. N., ve Çelik, K. (2025). Yapay zeka ile yeni nesil öğrenme. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(32), 122–133. https://doi.org/10.47129/bartiniibf.1714494
37. Yeşilyurt, S., Dündar, R., & Aydın, M. (2024). Sosyal bilgiler eğitimi alanında lisansüstü eğitimini sürdüren öğrencilerin yapay zekâ hakkındaki görüşleri. Asya Studies, 8(27), 1–14.https://doi.org/10.31455/asya.1406649