Türkiye'de Fen Eğitiminde Yapay Zekâ (2022–2025): PRISMA Çerçevesine Dayalı Sistematik Bir Derleme1

Öz

Yapay zekâ (YZ), dünya genelinde fen eğitimi araştırmalarını giderek daha fazla şekillendirmektedir ancak Türkçe alan yazındaki temsili henüz net değildir. Bu çalışma, PRISMA çerçevesi doğrultusunda 2022–2025 yılları arasında yayımlanan ve fen eğitimi (fen bilimleri, fizik, kimya ve biyoloji eğitimi) alanında yapay zekâyı konu alan Türkçe hakemli makaleleri sistematik olarak incelemektedir. Literatür taraması TR Dizin ve Google Akademik veri tabanlarında gerçekleştirilmiştir. Tanımlama, tarama, uygunluk ve dâhil etme aşamalarının ardından toplam 17 çalışma, yayın eğilimleri, araştırma temaları, yöntemsel özellikleri, katılımcı grupları ve gelecekteki araştırma yönelimleri açısından analiz edilmiştir. Bulgular, 2022 yılında ölçütleri karşılayan herhangi bir yayının bulunmadığını, buna karşın 2023–2025 yılları arasında yayın sayısında düzenli bir artış olduğunu ve özellikle 2025 yılında belirgin bir yükseliş (n = 12) yaşandığını göstermektedir. Bu artış, ChatGPT gibi üretken yapay zekâ araçlarının yaygınlaşmasıyla aynı döneme denk gelmektedir. İnceleme sonucunda dört temel tema belirlenmiştir: YZ Okuryazarlığı, YZ Destekli Öğretim ve Öğrenme, Öğretmen Eğitimi ve Mesleki Gelişimde YZ ve YZ Tabanlı Ölçme ve Değerlendirme. Çalışmalarda en baskın tema yapay zekâ okuryazarlığı olmuştur. Araştırmaların büyük çoğunluğu fen eğitimi alanında yürütülürken, fizik, kimya ve biyoloji eğitimi alanlarındaki çalışmaların sınırlı olduğu görülmüştür. Nitel araştırma yöntemleri ağırlıklı olarak tercih edilmiş; katılımcılar ise çoğunlukla öğretmenler, öğretmen adayları ve öğrencilerden oluşmuştur. Genel olarak bu sistematik derleme, mevcut alan yazının kapsam ve yöntemsel çeşitlilik bakımından sınırlı olduğunu ortaya koymakta; deneysel, boylamsal ve sınıf ortamında yürütülen araştırmalara daha fazla ihtiyaç duyulduğunu vurgulamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Yapay zekâ (YZ)
• fen eğitimi
• sistematik derleme
• yapay zeka okuryazarlığı
• öğretmen eğitimi
• PRISMA

Artificial Intelligence in Science Education in Turkey (2022–2025): A Systematic Review Based on PRISMA Framework

Öz

Artificial intelligence (AI) is increasingly shaping science education research worldwide; however, its representation in the Turkish literature is not yet clear. This study systematically examines Turkish peer-reviewed articles published between 2022 and 2025 on AI in the field of science education (science, physics, chemistry, and biology education), in accordance with the PRISMA framework. The literature search was conducted in the TR Index and Google Scholar databases. Following the identification, screening, eligibility, and inclusion stages, a total of 17 studies were analyzed in terms of publication trends, research themes, methodological characteristics, participant groups, and future research directions. The findings show that no publications meeting the criteria were found in 2022, but there was a steady increase in the number of publications between 2023 and 2025, with a particularly significant increase (n = 12) in 2025. This increase coincides with the widespread adoption of AI tools such as ChatGPT. The review identified four main themes: AI Literacy, AI-Assisted Instruction and Learning, AI in Teacher Training and Professional Development, and AI-Based Assessment and Evaluation. AI literacy was the most dominant theme in the studies. While most research was conducted in the field of science education, studies in physics, chemistry, and biology education were limited. Qualitative research methods were predominantly preferred; participants mainly consisted of teachers, pre-service teachers, and students. Overall, this systematic review reveals that the existing literature is limited in terms of scope and methodological diversity; it emphasizes the need for more experimental, longitudinal, and classroom-based research.

Anahtar Kelimeler

• artificial intelligence (AI)
• science education
• systematic review
• AI literacy
• teacher education
• PRISMA

Kaynakça

1. Akgün, İ., Hi̇ğde, E., Enön, M., & Aktamış, H. (2025). Fen bilgisi ve matematik öğretmen adaylarının yapay zekaya yönelik okuryazarlık, tutum ve kaygı düzeylerinin demografik değişkenler açısından incelenmesi. ADU Journal of Science and Engineering, 2(2), 22–32. https://dergipark.org.tr/tr/pub/adufmbd
2. Almasri, F. (2024). Exploring the impact of artificial intelligence in teaching and learning of science: A systematic review of empirical research. Research in Science Education, 54(5), 977–997.
3. Arduç, M. A. (2025). Teknoloji odakli fen öğretiminde yapay zekânin fene yönelik tutuma etkisi: Basit makineler örneği. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (39), 1–19. https://doi.org/10.54600/igdirsosbilder.1497243
4. Aşcı, 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.
5. Athaluri, S. A., Manthena, S. V., Kesapragada, V. S. R. K. M., Yarlagadda, V., Dave, T., & Duddumpudi, R. T. S. (2023). Exploring the Boundaries of Reality: Investigating the Phenomenon of Artificial Intelligence
6. Hallucination in Scientific Writing Through ChatGPT References. Cureus. https://doi.org/10.7759/cureus.37432
7. Aydin-Günbatar, S., Durukan, A., & Günbatar, M. S. (2025). Generative AI as the New Frontier in Science Education: A Systematic Review of Web of Science Articles. Science and Education. https://doi.org/10.1007/s11191-025-00677-6
8. Bayram, K., & Çelik, H. (2023). Yapay zekâ konusunda muhakeme ve girişimcilik becerileriyle bütünleştirilmiş sosyo-bilim etkinliği:Fen bilgisi öğretmen adaylarının görüşleri. Fen Bilimleri Öğretimi Dergisi, 11(1), 41–78. https://doi.org/10.56423/fbod.1241946

9. Bewersdorff, A., Hartmann, C., Hornberger, M., Seßler, K., Bannert, M., Kasneci, E., Kasneci, G., Zhai, X., & Nerdel, C. (2025). Taking the next step with generative artificial intelligence: The transformative role of multimodal large language models in science education. Learning and Individual Differences, 118. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2024.102601
10. Buluş, B., & Elmas, R. (2024). Yapay Zeka Uygulamalarının Kimya Eğitiminde Kullanımı Alternatif Araçlar. Turkiye Kimya Dernegi Dergisi Kısım C: Kimya Egitimi, 9(1). https://doi.org/10.37995/jotcsc.1366999
11. Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H., & Järvelä, S. (2022). The Promises and Challenges of Artificial Intelligence for Teachers: a Systematic Review of Research. TechTrends, 66(4). https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y
12. Ceylan, İ., & Çakır, R. (2025). Yapay zekâ destekli araçlarin ilkokul öğrencilerinin fen bilimleri dersine yönelik yeterlilik inançlari, tutumlari ve başarisina etkisi. Turkish Journal of Primary Education, 10(2), 71–90. https://doi.org/10.52797/tujped.1797585
13. Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access, 8. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
14. Cheung, K. K. C., Long, Y., Liu, Q., & Chan, H. Y. (2025). Unpacking Epistemic Insights of Artificial Intelligence (AI) in Science Education: A Systematic Review. Science and Education, 34(2). https://doi.org/10.1007/s11191-024-00511-5
15. Çolak Yazıcı, S., & Erkoç, M. (2023). Fen bilimleri grubu öğretmenlerinin uzaktan eğitim sürecinde yapay zekâ kullanma durumlarının analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, (58), 2682–2704. https://orcid.org/0000-
16. Çolak Yazıcı, S., & Erkoç, M. (2024). Kimya, fizik, biyoloji ve fen bilimleri öğretmenlerinin yapay zekâ kullanımına yönelik görüş ve tutumlarının teknoloji kabul modeline göre analizi. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 15(2), 1606–1641. https://doi.org/10.51460/baebd.1496347
17. Cukurova, M., & Miao, F. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO Publishing.
18. Çulha, C., & Ünaldı, Ü. E. (2025). Bitki türlerini tanımada yapay zeka yoluyla öğrenme ortamı tasarısı geliştirme. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 16(1), 78–97. https://doi.org/10.51460/baebd.1576470
19. Dağdelen, E., Güngör, H., & Ünal, İ. (2025). Fen bilgisi öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlığı: Farklı değişkenler açısından bir inceleme. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 26(3), 2211–2244. https://doi.org/10.17679/inuefd.1650862
20. Danyaro, K. U., Abdullahi, S., Abdallah, A. S., & Chiroma, H. (2025). Hallucinations in Large Language Models for Education: Challenges and Mitigation. International Journal of Teaching, Learning and Education, 4(6). https://doi.org/10.22161/ijtle.4.6.2
21. Debets, T., Banihashem, S. K., Joosten-Ten Brinke, D., Vos, T. E. J., Maillette de Buy Wenniger, G., & Camp, G. (2025). Chatbots in education: A systematic review of objectives, underlying technology and theory, evaluation criteria, and impacts. Computers and Education, 234. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2025.105323
22. Demirel Subaşı, E., & Uzel, N. (2025). Biyoloji öğretmenlerinin yapay zekâ ile ilgili görüşleri. Heterotopic View, 3(1), 4453. https://doi.org/https://doi.org/10.5281/zenodo.15714868
23. Elhussein, G., Hasselaar, E., & Lutsyshyn, O. (2024). Shaping the future of learning: the role of AI in Education 4.0.
24. Elmas, R., Adiguzel-Ulutas, M., & Yılmaz, M. (2024). Examining ChatGPT’s validity as a source for scientific inquiry and its misconceptions regarding cell energy metabolism. Education and Information Technologies, 29(18), 25427–25456.
25. Er, Z., Gül İlhan, A., & Şahin Bülbül, M. (2025). Maximizing the impact of artificial intelligence and generative AI on STEAM education: A comprehensive review. International Journal of Educational and Artificial Intelligence, 2(1).
26. Erdoğan, Ş., & Bozkurt, E. (2023). Fizik öğretmen adaylarının “yapay zekâ” kavramına ilişkin algılarının incelenmesi: Bir metafor çalışması. Medeniyet ve Toplum Dergisi, 7(2).
27. Erduran, S., & Levrini, O. (2024). The impact of artificial intelligence on scientific practices: an emergent area of research for science education. International Journal of Science Education, 46(18). https://doi.org/10.1080/09500693.2024.2306604
28. Garzón, J., Patiño, E., & Marulanda, C. (2025). Systematic Review of Artificial Intelligence in Education: Trends, Benefits, and Challenges. In Multimodal Technologies and Interaction (Vol. 9, Number 8). https://doi.org/10.3390/mti9080084
29. Gumilar, S., Ong, Y. S., Bhakti, D. D., Amalia, I. F., Nurdiana, D., & Widodo, A. (2025). Examining generative artificial intelligence (GenAI) in assessing students’ responses to socio-scientific issues in physics. International Journal of Science Education. https://doi.org/10.1080/09500693.2025.2584203
30. Güneş, L., & Yılmazlar, M. (2025). Öğrencilerin fen bilimleri dersinde yapay zekânın entegrasyonuna yönelik algıları: bir fenomenolojik çalışma. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 26(2), 520–540. https://doi.org/10.29299/kefad.1587728
31. Hanna, M. G., Pantanowitz, L., Jackson, B., Palmer, O., Visweswaran, S., Pantanowitz, J., Deebajah, M., & Rashidi, H. H. (2025). Opinion Paper: “So What If ChatGPT Wrote It?” Multidisciplinary Perspectives on Opportunities, Challenges and Implications of Generative Conversational AI for Research, Practice and Policy. Modern Pathology, 38(3).
32. Hündür, T., Çelikoğlu, M., & Taş, E. (2025). Artificial intelligence in science education in Türkiye: Thematic content analysis of graduate theses. ODÜ Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi (ODÜSOBİAD), 15(ISRIS 2025). https://doi.org/10.48146/odusobiad.1734027
33. Işık, E., & Köse, M. (2024). Fen bilimleri öğretmenlerinin artırılmış gerçeklik, metaverse, yapay zekâ ve eğitimde uygulamalarıyla ilgili görüşlerinin incelenmesi. Journal of Individual Differences in Education, 6(2), 149–169. https://doi.org/10.47156/jide.1587315
34. ia, F., Sun, D., & Looi, C. kit. (2024). Artificial Intelligence in Science Education (2013–2023): Research Trends in Ten Years. In Journal of Science Education and Technology (Vol. 33, Number 1). https://doi.org/10.1007/s10956-023-10077-6
35. Karabacak, H., Akar, B., Akar, S., Aksan, E., & Özden, S. A. (2025). Yapay zeka destekli artırılmış gerçeklik kimya asistanı geliştirilmesi ve öğrencilerin artırılmış gerçeklik teknolojisine yönelik tutumlarına etkisinin incelenmesi. Türkiye Kimya Derneği Dergisi Kısım C: Kimya Eğitimi Cilt, 10(2), 167–208. https://doi.org/10.37995/jotcsc
36. Karaman, K., & Köse, M. (2025). Fen bilimleri öğretmen ve öğretmen adaylarının yapay zekaya yönelik tutumları ile yapay zeka okuryazarlık düzeyleri: İlişkisel bir inceleme. Eğitimde Yeni Yaklaşımlar Dergisi, 8(2), 177–197. https://doi.org/10.70325/eyyad.1782927
37. Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023a). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. In Learning and Individual Differences (Vol. 103). https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
38. Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023b). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. In Learning and Individual Differences (Vol. 103). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
39. Kotsis, K. T. (2025). Artificial Intelligence and the Scientific Process: A Review of ChatGPT’s Role to Foster Experimental Thinking in Physics Education. European Journal of Contemporary Education and E-Learning, 3(3). https://doi.org/10.59324/ejceel.2025.3(3).14
40. Li, M., & Wu, X. (2025). Exploration of the Path of Artificial Intelligence Enabling Science Education. OALib, 12(04). https://doi.org/10.4236/oalib.1113212
41. Mao, J., Chen, B., & Liu, J. C. (2024). Generative Artificial Intelligence in Education and Its Implications for Assessment. TechTrends, 68(1). https://doi.org/10.1007/s11528-023-00911-4
42. Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., Altman, D. G., Antes, G., Atkins, D., Barbour, V., Barrowman, N., Berlin, J. A., Clark, J., Clarke, M., Cook, D., D’Amico, R., Deeks, J. J., Devereaux, P. J., Dickersin, K., Egger, M., Ernst, E., Gøtzsche, P. C., Tugwell, P. (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA statement. In PLoS Medicine (Vol. 6, Number 7). https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000097
43. Özdemir, E., & Benli Özdemir, E. (2025). Fen bilimleri öğretmenlerine yönelik yapay zekâ farkındalık ölçeğinin geliştirilmesi: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Necmettin Erbakan Üniversitesi Ereğli Eğitim Fakultesi Dergisi, 7(Özel sayı), 117–141. https://doi.org/10.51119/ereegf.2025.140
44. Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. In BMJ (Vol. 372). https://doi.org/10.1136/bmj.n71
45. Pang, S., Lv, G., Zhang, Y., & Yang, Y. (2025). Enhancing students’ science learning using virtual simulation technologies: a systematic review. Asia Pacific Journal of Education. https://doi.org/10.1080/02188791.2024.2441676
46. Papaneophytou, C., & Nicolaou, S. A. (2025). Promoting Critical Thinking in Biological Sciences in the Era of Artificial Intelligence: The Role of Higher Education. In Trends in Higher Education (Vol. 4, Number 2). https://doi.org/10.3390/higheredu4020024
47. Pérez, J. Q., Daradoumis, T., & Puig, J. M. M. (2020). Rediscovering the use of chatbots in education: A systematic literature review. In Computer Applications in Engineering Education (Vol. 28, Number 6). https://doi.org/10.1002/cae.22326
48. Polverini, G., Melin, J., Önerud, E., & Gregorcic, B. (2025). Performance of ChatGPT on tasks involving physics visual representations: The case of the brief electricity and magnetism assessment. Physical Review Physics Education Research, 21(1). https://doi.org/10.1103/PhysRevPhysEducRes.21.010154
49. Presidency of the Republic of Türkiye, Presidency of the Digital Transformation Office, & Ministry of Industry and Technology. (2021). Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi (UYZS) 2021-2025. https://cbddo.gov.tr/en/nais
50. Priyadi, D., Suyanta, S., Suwardi, S., & Isa, I. M. (2025). Exploring The Role of ChatGPT in Chemistry Learning: A Systematic Literature Review. Jurnal Pendidikan Sains Indonesia, 13(3). https://doi.org/10.24815/jpsi.v13i3.45118
51. Rahman, H., Wahid, S. A., Ahmad, F., & Ali, N. (2024). Game-based learning in metaverse: Virtual chemistry classroom for chemical bonding for remote education. Education and Information Technologies, 29(15). https://doi.org/10.1007/s10639-024-12575-5
52. Rethlefsen, M. L., Kirtley, S., Waffenschmidt, S., Ayala, A. P., Moher, D., Page, M. J., Koffel, J. B., Blunt, H., Brigham, T., Chang, S., Clark, J., Conway, A., Couban, R., de Kock, S., Farrah, K., Fehrmann, P., Foster, M., Fowler, S. A., Glanville, J., … Young, S. (2021). PRISMA-S: an extension to the PRISMA Statement for Reporting Literature Searches in Systematic Reviews. Systematic Reviews, 10(1). https://doi.org/10.1186/s13643-020-01542-z
53. Torun, B., & Karamustafaoğlu, O. (2025). Fen öğretiminde ChatGPT kullanımı hakkında öğrenci görüşleri. Cumhuriyet International Journal of Education, 14(1), 240–249. https://doi.org/10.30703/cije.1609145 UNESCO. (2024). AI competency framework for teachers.
54. Virvou, M., Tsihrintzis, G. A., & Tsichrintzi, E.-A. (2025). Hallucinations in Generative AI: Epistemic Risks for Learners in Educational Applications. https://doi.org/10.1109/iisa66859.2025.11311276
55. Yalçın-Çelik, A., & Çoban, Ö. K. (2023). Kimya sorularının cevaplanmasında yapay zekâ tabanlı sohbet robotlarının performansının incelenmesi. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 21(3), 1540–1561. https://doi.org/10.37217/tebd.1361401