Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği

Nail İlhan; Duygu Nazalı

doi:10.18009/jcer.1785686

EN TR

Using AI tools in Video Production: Science Lesson Example

Öz

In recent years, artificial intelligence tools have been increasingly used in the production of videos for educational purposes. The primary objective of present study is to examine the use of artificial intelligence tools frequently used in video production in education. The second purpose is to demonstrate the processes of developing videos for science lessons with AI tools. In the present study, AI tools for video generation in literature were determined and their features were examined. Then, the process of producing videos with AI tools for science lessons is explained. As AI or AI-supported video tools, which are mentioned in the literature and are more common in the field of education; "Canva", "Gen 2", "Open AI Sora", "Pictory", "HeyGen", "BasedLabs", "Colossyan Creator", "Fliki", "Deepbrain AI", "Elai.io" and "Invideo", "Make-A-Video", "Video Diffusion Models", "Motion and Content GAN", "Video Poet", "Phenaki" and "Step Video T2V" were evaluated within the scope of this study. In the process of producing videos with AI tools; There are stages such as prompt creation, data entry, visual and audio content production, video montage-synthesis, video analysis. In the process of creating videos with AI tools, the good execution of these processes contributes to the quality of the video.

Anahtar Kelimeler

Science education, video, artificial intelligence, AI video tools

Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği

Öz

Son yıllarda eğitim ve öğretimde kullanılacak videoların üretiminde giderek daha fazla yapay zekâ araçlarından yararlanılmaktadır. Çalışmanın birinci amacı, video üretiminde sık kullanılan yapay zekâ (YZ) araçlarının eğitimde kullanımının incelenmesidir. İkinci amaç ise, YZ araçları ile fen derslerine yönelik video geliştirilmesindeki süreçlerin gösterilmesidir. Çalışmada alan yazında bulunan video üretmeye yönelik YZ araçları belirlenerek özellikleri incelenmiştir. Daha sonra ise fen bilgisi dersine yönelik YZ aracı ile video üretilmesi ve süreci açıklanmıştır. Alan yazında geçen, eğitim alanında daha çok karşımıza çıkan YZ veya YZ destekli video araçları olarak; “Canva”, “Gen 2”, “Open AI Sora”, “Pictory”, “HeyGen”, “BasedLabs”, “Colossyan Creator”, “Fliki”, “Deepbrain AI”, “Elai.io” ve “İnvideo”, “Make-A-Video”, “Video Diffusion Models”, “Motion and Content GAN”, “Video Poet”, “Phenaki” ve “Step Video T2V” bu çalışma kapsamında değerlendirilmiştir. YZ araçları ile video üretme sürecinde; istem (prompt) oluşturma, veri girişi, görsel ve sesli içerik üretimi, video montaj-sentezleme, video analizi gibi aşamalar söz konusudur. YZ araçları ile video oluşturulması sürecinde bu süreçlerin iyi yürütülmesi videonun kalitesine katkı sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

Fen eğitimi, video, yapay zekâ, YZ video geliştirme aracı

Etik Beyan

Bilgilendirme Bu çalışmada insan veya hayvan deneklerinden veri toplanmamıştır. Bu nedenle çalışma, etik kurul onayı gerektiren çalışmalar kapsamında yer almadığından etik kurul onayı alınmamıştır.

Kaynakça

Aissani, R., Abdallah, R. A. Q., Taha, S., & Al Adwan, M. N. (2023, June). Artificial intelligence tools in media and journalism: Roles and concerns. In 2023 International Conference on Multimedia Computing, Networking and Applications (MCNA) (pp. 19-26). IEEE.
Aşçı, D., İlhan, N., & Karaaslan, E. H. (2024). Reflections of artificial intelligence on science education in Türkiye. International Journal of Education and Artificial Intelligence, 1(1), 39-58. https://doi.org/10.5281/zenodo.14867739
Bağır, M. (2022). Fen bilimleri öğretmenlerinin eğitimde yapay zekâ kullanımı ile ilgili görüşleri (Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi). Yüksek Öğretim Kurumu Tez Merkezi (Tez Numarası: 715987). https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/
Buluş, B., & Elmas, R. (2024). Yapay zekâ uygulamalarının kimya eğitiminde kullanımı alternatif araçlar. Türkiye Kimya Derneği Dergisi Kısım C: Kimya Eğitimi, 9(1), 1-28.
Çetin, M., & Aktaş, A. (2021). Yapay zekâ ve eğitimde gelecek senaryoları. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları 18, https://doi.org/10.26466/opus.911444
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A Review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
Eriksen, N. S., Al-Bakri, M., Boysen, K. B., Klefter, O. N., Schmidt, D. C., Reinwaldt, K. & Subhi, Y. (2024). Generative artificial intelligence for increasing accessibility of patient information videos in ophthalmology. AJO International, 1(1), 100016.
Esser, P., Chiu, J., Atighehchian, P., Granskog, J., & Germanidis, A. (2023). Structure and content-guided video synthesis with diffusion models. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 7346-7356).
Forster, N. (1995). The analysis of company documentation. C. Cassell & G. Symon (Eds.), Qualitative methods in organizational research: A pratical guide. Sage
Güler, T. (2024). Yapay zekâ ve fen eğitimi. İçinde. Y.S. Sönmez (Ed.), Eğitim & Bilim: İlköğretim ve Ortaöğretimde Fen Bilimleri Eğitimi (s.-7-17). İstanbul Efe Akademi Yayınları

Guo, S., Zheng, Y. & Zhai, X. (2024). Artificial intelligence in education research during 2013–2023: A review based on bibliometric analysis. Education and Information Technologies, 29, 16387–16409. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12491-8
Ho, J., Salimans, T., Gritsenko, A., Chan, W., Norouzi, M., & Fleet, D. J. (2022). Video diffusion models. Advances in Neural Information Processing Systems, 35, 8633-8646.
Hua, Y., Niu, S., Cai, J., Chilton, L. B., Heuer, H., & Wohn, D. Y. (2024). Generative AI in User-Generated Content.
Huang, H., Ma, G., Duan, N., Chen, X., Wan, C., Ming, R., ... & Jiang, D. (2025). Step-video-ti2v technical report: A state-of-the-art text-driven image-to-video generation model.
Kaya, D., Yaşar, A. Ö., Çetin, İ., & Kutluca, T. (2025). The relationship between the 21st century skills and computational thinking skills of prospective mathematics and science teachers. Journal of Pedagogical Research, 9(1), 73-95.
Kesler, S. (2021). Işığın madde ile etkileşimi ünitesinde yapay zekâ sisteminin öğrencilerin akademik başarısına etkisi (Yüksek Lisans Tezi, Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi). Yüksek Öğretim Kurumu Tez Merkezi (Tez Numarası: 689479). https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/
Kondratyuk, D., Yu, L., Gu, X., Lezama, J., Huang, J., Schindler, G., ... & Jiang, L. (2023). Videopoet: A large language model for zero-shot video generation.
Liu, M. Y., Huang, X., Yu, J., Wang, T. C., & Mallya, A. (2021). Generative adversarial networks for image and video synthesis: Algorithms and applications. Proceedings of the IEEE, 109(5), 839-862. https://doi.org/10.1109/JPROC.2021.3049196
Meço, G. & Coştu, F. (2022). Eğitimde yapay zekânın kullanılması: Betimsel içerik analizi çalışması. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 12(23), 171-193.
Nuramila, N., Ali, A. H., Agustin, P. D., Djou, D. N., & Sartika, E. (2024). Pembuatan media pembelajaran berbasis virtual assistant Pictory & Fliki Ai (artificial intelligence) di smp negeri 6 kota gorontalo [Creation of learning media based on Pictory & Fliki Ai (artificial intelligence) virtual assistants at state junior high school 6 in gorontalo city]. Jurnal Pengabdian Bersama Masyarakat Indonesia, 2(1), 55-65.
Öngöz, S. (2020). Yapay zekâ teknolojinin kullanıldığı yeni nesil öğretim materyalleri. İçinde Nabiyev, V. & Erümit, A.K. (Ed.), Eğitimde yapay zekâ kuramdan uygulamaya (s. 58-85). Pegem Yayıncılık
Orisa, M., Faisol, A., & Ashari, M. I. (2024). Teaching product design through the Canva application to enhance the brand image of the company. Brilliance: Research of Artificial Intelligence, 4(1), 75-80.
Othman, I. (2023, November). AI Video Editor: A Conceptual review in generative arts. In Proceedings of the 3rd International Conference on Creative Multimedia 2023 (ICCM 2023) (Vol. 786, p. 16). Springer Nature.
Pekmez, S., Çoban, T. C., Kılıç, M., & Duman, Y. M. (2024). Eğitimde yapay zekâ teknolojilerinin kullanımına yönelik öğretmen görüşleri. Ulusal Eğitim Dergisi, 4(2), 601-619.
Pellas, N. (2023). The influence of sociodemographic factors on students' attitudes toward AI-generated video content creation. Smart Learning Environments, 10(1), 57.
Pellas, N. (2025). The impact of AI-generated instructional videos on problem-based learning in science teacher education. Education Sciences, 15(1), 102.
Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., & Sutskever, I. (2021, July). Learning transferable visual models from natural language supervision. In International conference on machine learning (pp. 8748-8763).
Singer, U., Polyak, A., Hayes, T., Yin, X., An, J., Zhang, S., ... & Taigman, Y. (2022). Make-a-video: Text-to-video generation without text-video data. https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.14792
Soe, T. H. (2021). AI video editing tools. Want and how far is ai from delivering them?. https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.07809
Suresh, H., & Guttag, J. (2021). A framework for understanding sources of harm throughout the machine learning life cycle. In Proceedings of the 1st ACM Conference on Equity and Access in Algorithms, Mechanisms, and Optimization (pp. 1-9). https://doi.org/10.1145/3465416.348330
Tang, M., & Chen, Y. (2024). AI and animated character design: efficiency, creativity, interactivity. The Frontiers of Society, Science and Technology, 6(1), 117-123.
Tulyakov, S., Liu, M. Y., Yang, X., & Kautz, J. (2018). Mocogan: Decomposing motion and content for video generation. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 1526-1535).
Villegas, R., Babaeizadeh, M., Kindermans, P. J., Moraldo, H., Zhang, H., Saffar, M. T., ... & Erhan, D. (2022). Phenaki: Variable length video generation from open domain textual description. https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.02399
Walter, Y. (2024). Embracing the future of Artificial Intelligence in the classroom: The relevance of AI literacy, prompt engineering, and critical thinking in modern education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(15).
Wang, S. P., Maher, C., Cheng, X., & Kelly, W. (2017). In video: An automatic video index and search engine for large video collections. The Second International Conference on Advances in Signal, Image and Video Processing, Barcelona, Spain.
Wellington, S. (2024). Basedai: A decentralized p2p network for zero knowledge large language models (zk-llms). https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.01008
Wijayanti, R. A., Rahwanda, D., Efendi, Y., & Syaputri, W. (2024). Challenging the students by using video movie to improve students’ vocabulary on independent curriculum. ELT-Lectura, 11(1), 13-24.
Yıldırım, A. & Şimşek, H. (2011). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Seçkin Yayıncılık.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Fen Bilgisi Eğitimi

Bölüm

İnceleme Makalesi

Yazarlar

Nail İlhan ^*
0000-0003-3231-4197
Türkiye

Duygu Nazalı
0009-0008-2763-8385
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

21 Nisan 2026

Gönderilme Tarihi

17 Eylül 2025

Kabul Tarihi

6 Şubat 2026

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Cilt: 14

DOI

https://doi.org/10.18009/jcer.1785686

IZ

https://izlik.org/JA75SA23AW

APA

İlhan, N., & Nazalı, D. (2026). Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği. Journal of Computer and Education Research, 14. https://doi.org/10.18009/jcer.1785686

AMA

1.İlhan N, Nazalı D. Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği. JCER. 2026;14. doi:10.18009/jcer.1785686

Chicago

İlhan, Nail, ve Duygu Nazalı. 2026. “Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği”. Journal of Computer and Education Research 14 (Nisan). https://doi.org/10.18009/jcer.1785686.

EndNote

İlhan N, Nazalı D (01 Nisan 2026) Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği. Journal of Computer and Education Research 14

IEEE

[1]N. İlhan ve D. Nazalı, “Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği”, JCER, c. 14, Nis. 2026, doi: 10.18009/jcer.1785686.

ISNAD

İlhan, Nail - Nazalı, Duygu. “Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği”. Journal of Computer and Education Research 14 (01 Nisan 2026). https://doi.org/10.18009/jcer.1785686.

JAMA

1.İlhan N, Nazalı D. Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği. JCER. 2026;14. doi:10.18009/jcer.1785686.

MLA

İlhan, Nail, ve Duygu Nazalı. “Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği”. Journal of Computer and Education Research, c. 14, Nisan 2026, doi:10.18009/jcer.1785686.

Vancouver

1.Nail İlhan, Duygu Nazalı. Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği. JCER. 01 Nisan 2026;14. doi:10.18009/jcer.1785686

Bu eser Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

Değerli Yazarlar,

JCER dergisi 2018 yılından itibaren yayımlanacak sayılarda yazarlarından ORCID bilgilerini isteyecektir. Bu konuda hassasiyet göstermeniz önemle rica olunur.

Önemli: "Yazar adından yapılan yayın/atıf taramalarında isim benzerlikleri, soyadı değişikliği, Türkçe harf içeren isimler, farklı yazımlar, kurum değişiklikleri gibi durumlar sorun oluşturabilmektedir. Bu nedenle araştırmacıların tanımlayıcı kimlik/numara (ID) edinmeleri önem taşımaktadır. ULAKBİM TR Dizin sistemlerinde tanımlayıcı ID bilgilerine yer verilecektir.

Standardizasyonun sağlanabilmesi ve YÖK ile birlikte yürütülecek ortak çalışmalarda ORCID kullanılacağı için, TR Dizin’de yer alan veya yer almak üzere başvuran dergilerin, yazarlardan ORCID bilgilerini talep etmeleri ve dergide/makalelerde bu bilgiye yer vermeleri tavsiye edilmektedir. ORCID, Open Researcher ve Contributor ID'nin kısaltmasıdır. ORCID, Uluslararası Standart Ad Tanımlayıcı (ISNI) olarak da bilinen ISO Standardı (ISO 27729) ile uyumlu 16 haneli bir numaralı bir URI'dir. http://orcid.org adresinden bireysel ORCID için ücretsiz kayıt oluşturabilirsiniz. "

Using AI tools in Video Production: Science Lesson Example

Öz

Anahtar Kelimeler

Video Üretiminde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı: Fen Bilgisi Dersi Örneği

Öz

Anahtar Kelimeler

Etik Beyan

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster