TR
EN
Algoritmik Habitus ve Eğitimin Geleceği: Yapay Zekânın Pedagojik, Etik ve Toplumsal Etkileri
Öz
Bu çalışma, yapay zekânın eğitim alanındaki rolünü ve gelecekteki konumunu çok boyutlu bir çerçevede ele almayı amaçlamaktadır. Araştırmanın temel amacı, yapay zekâ destekli eğitim uygulamalarının pedagojik, etik, epistemik ve mesleki etkilerini bütüncül bir yaklaşımla incelemek ve bu teknolojilerin eğitim süreçlerine nasıl dengeli biçimde entegre edilebileceğini tartışmaktır. Çalışmada yapay zekânın kişiselleştirilmiş öğrenme, ölçme ve değerlendirme, geri bildirim mekanizmaları ve eğitim yönetimi üzerindeki etkileri analiz edilmekte; aynı zamanda öğretmenin pedagojik rolünde ortaya çıkabilecek dönüşümler değerlendirilmektedir. Metin, yapay zekânın sunduğu esneklik, veriye dayalı karar alma ve bireyselleştirilmiş öğrenme olanaklarının önemli fırsatlar sunduğunu; ancak bu fırsatların altyapı eşitsizlikleri, algoritmik önyargı, veri gizliliği, şeffaflık ve kültürel homojenleşme gibi ciddi risklerle birlikte değerlendirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Özellikle “algoritmik kara kutu”, “algoritmik habitus” ve veri temelli yönlendirme gibi kavramlar üzerinden, yapay zekânın öğrenme süreçlerini görünmez biçimde şekillendirme potansiyeli tartışılmaktadır. Çalışmada ayrıca, ulusal ve uluslararası politika belgeleri ışığında yapay zekânın eğitim politikaları üzerindeki etkileri ele alınmakta; UNESCO, OECD ve Dünya Bankası gibi kuruluşların yaklaşımları bağlamında etik çerçevelerin uygulanabilirliği sorgulanmaktadır. Türkiye örneği üzerinden öğretmen eğitimi, yapay zekâ okuryazarlığı ve veri etiği konularındaki güncel politika yönelimleri değerlendirilmektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Baker, T., & Smith, L. (2019). Educ-AI-tion rebooted? Exploring the future of artificial intelligence in schools and colleges. Nesta. https://www.nesta.org.uk/report/education-rebooted/
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877–1901. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, 4171–4186. https://arxiv.org/abs/1810.04805
- Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., … Houlsby, N. (2021). An image is worth 16×16 words: Transformers for image recognition at scale. International Conference on Learning Representations (ICLR). https://arxiv.org/abs/2010.11929
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. https://www.deeplearningbook.org/
- Grand View Research. (2024). AI in education market size & share industry report, 2030. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-education-market-report
- Hao, Y., Romano, J. D., & Moore, J. H. (2022) Knowledge-guided deep learning models of drug toxicity improve interpretation. Patterns, 3(9), 1-15. DOI: 10.1016/j.patter.2022.100565
- He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 770–778. https://arxiv.org/abs/1512.03385
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Değişme, Azgelişmişlik ve Modernleşme Sosyolojisi, Eğitim Sosyolojisi
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
21 Haziran 2026
Gönderilme Tarihi
1 Mayıs 2026
Kabul Tarihi
18 Haziran 2026
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2026 Sayı: 17
APA
Babaoğlan, E., & Çelik, E. (2026). Algoritmik Habitus ve Eğitimin Geleceği: Yapay Zekânın Pedagojik, Etik ve Toplumsal Etkileri. Toplum ve Kültür Araştırmaları Dergisi, 17, 1-26. https://doi.org/10.48131/jscs.1942303
AMA
1.Babaoğlan E, Çelik E. Algoritmik Habitus ve Eğitimin Geleceği: Yapay Zekânın Pedagojik, Etik ve Toplumsal Etkileri. J-SCS. 2026;(17):1-26. doi:10.48131/jscs.1942303
Chicago
Babaoğlan, Emine, ve Ejder Çelik. 2026. “Algoritmik Habitus ve Eğitimin Geleceği: Yapay Zekânın Pedagojik, Etik ve Toplumsal Etkileri”. Toplum ve Kültür Araştırmaları Dergisi, sy 17: 1-26. https://doi.org/10.48131/jscs.1942303.
EndNote
Babaoğlan E, Çelik E (01 Haziran 2026) Algoritmik Habitus ve Eğitimin Geleceği: Yapay Zekânın Pedagojik, Etik ve Toplumsal Etkileri. Toplum ve Kültür Araştırmaları Dergisi 17 1–26.
IEEE
[1]E. Babaoğlan ve E. Çelik, “Algoritmik Habitus ve Eğitimin Geleceği: Yapay Zekânın Pedagojik, Etik ve Toplumsal Etkileri”, J-SCS, sy 17, ss. 1–26, Haz. 2026, doi: 10.48131/jscs.1942303.
ISNAD
Babaoğlan, Emine - Çelik, Ejder. “Algoritmik Habitus ve Eğitimin Geleceği: Yapay Zekânın Pedagojik, Etik ve Toplumsal Etkileri”. Toplum ve Kültür Araştırmaları Dergisi. 17 (01 Haziran 2026): 1-26. https://doi.org/10.48131/jscs.1942303.
JAMA
1.Babaoğlan E, Çelik E. Algoritmik Habitus ve Eğitimin Geleceği: Yapay Zekânın Pedagojik, Etik ve Toplumsal Etkileri. J-SCS. 2026;:1–26.
MLA
Babaoğlan, Emine, ve Ejder Çelik. “Algoritmik Habitus ve Eğitimin Geleceği: Yapay Zekânın Pedagojik, Etik ve Toplumsal Etkileri”. Toplum ve Kültür Araştırmaları Dergisi, sy 17, Haziran 2026, ss. 1-26, doi:10.48131/jscs.1942303.
Vancouver
1.Emine Babaoğlan, Ejder Çelik. Algoritmik Habitus ve Eğitimin Geleceği: Yapay Zekânın Pedagojik, Etik ve Toplumsal Etkileri. J-SCS. 01 Haziran 2026;(17):1-26. doi:10.48131/jscs.1942303