Beşinci Sınıf Açılar Konusunda Yapay Zekâ Destekli İki Aşamalı Kavram Tanı Testi Geliştirilmesi

Yıl 2025, Cilt: 5 Sayı: 2, 101 - 120, 25.12.2025

Ebru Güveli , Fatmanur Yazıcı

Öz

Son yıllarda eğitim teknolojilerinde önemli bir rol üstlenen Yapay Zeka (YZ), özellikle kişiselleştirilmiş öğrenme ortamlarının oluşturulması, öğrencilerin öğrenme süreçlerinin desteklenmesi, öğrenme materyallerinin geliştirilmesi, ölçme ve değerlendirme gibi işlevlerle öne çıkmaktadır. Eğitimde YZ'nin kullanımı sayesinde öğretmenler, öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına daha uygun içerikler tasarlayabilmekte, görseller oluşturabilmekte ve öğretim süreçlerini daha etkili hâle getirebilmektedir. Bu çalışma, ortaokul öğrencilerinin açı kavramına ilişkin sahip oldukları bilgi, güven ve kavram yanılgılarını tespit etmek amacıyla yapay zekâ destekli bir tanı testi geliştirmeyi hedeflemiştir. Test, iki aşamalı yapıdadır: ilk aşamada çoktan seçmeli 13 soru yer almakta, ikinci aşamada ise öğrencilerin cevaplarına yönelik “eminim” veya “emin değilim” şeklinde öz değerlendirme yapmaları istenmektedir. Testin ilk aşamasındaki cevap seçenekleri için literatürde mevcut olan kavram yanılgıları ve olası yanılgılar yapay zeka aracı Chatgpt ile belirlenmiş ayrıca sorulara uygun görseller yine yapay zeka araçlarına yaptırılmıştır. Testin geliştirilmesinde ölçme-değerlendirme ilkeleri dikkate alınmış; uzman görüşleriyle revize edilmiştir. Rize ilinde öğrenim gören 36 ortaokul öğrencisi ile uygulama yapılmıştır. Analizlerde; madde güçlük ve ayırtedicilik indeksleri hesaplanmış, maddelerin tanılayıcı niteliği incelenmiştir. Ayrıca öğrenci cevapları dört kategoriye (kavram yanılgısı, bilgi eksikliği, bilimsel bilgi, güven eksikliği) ayrılarak analiz edilmiştir. Sonuçlar, öğrencilerin bazı açılarla ilgili kavramlarda kendilerinden emin bir şekilde yanlış cevap verdiklerini, yani sistematik yanılgılara sahip olduklarını göstermiştir. Test öğrencilerin kavram yanılgılarını ortaya çıkarmada etkili olmuş aynı zamanda bilimsel bilgi, bilgi eksikliği ve güven eksikliği kategorilerinde analiz yapılmasına olanak sağlamıştır. Çalışma, öğretmenlerin öğretimi bu yanılgılara göre şekillendirmesi, testin farklı konulara da uygulanması, öğrencilerin güven düzeylerine odaklanan öğretim ortamlarının oluşturulması gerektiği ve test geliştirmede yapay zeka araçlarının kullanılması önerileriyle sona ermektedir.

Anahtar Kelimeler

açı , ortaokul öğrencileri , yapay zeka , kavram tanı testi , matematik eğitimi

Development of a Two-Stage Concept Identification Test Supported by Artificial Intelligence for Fifth Grade Angles

Öz

Artificial Intelligence (AI), which has played a significant role in educational technologies in recent years, stands out for its functions such as creating personalized learning environments, supporting student learning processes, developing learning materials, and conducting assessment and evaluation. Through the use of AI in education, teachers can design content more tailored to students' individual needs and make teaching processes more effective. This study aimed to develop an AI-supported test to identify middle school students' knowledge, misconception, confidence categories related to the concept of angle. The test has a two-stage structure: the first stage includes 13 multiple-choice questions, and the second stage asks students to self-assess their answers by choosing "sure" or "not sure." For the answer options in the first stage of the test, misconceptions and potential misconceptions found in the literature were identified using the AI tool Chatgpt, and AI tools were also used to create visuals appropriate to the questions. Measurement and evaluation principles were taken into account in the test's development and revised based on expert opinions. The study was conducted with 36 middle school students in the province of Rize. The analyses included calculating item difficulty and discrimination indices, and examining the diagnostic nature of the items. Student responses were also analyzed by dividing them into four categories (misconceptions, lack of knowledge, scientific knowledge, and lack of confidence). The results indicated that students confidently answered incorrectly on some relevant concepts, indicating systematic misconceptions. The test was effective in revealing students' misconceptions and facilitated analysis across categories of scientific knowledge, lack of knowledge, and lack of confidence. The study concludes with recommendations that teachers should tailor instruction to these misconceptions, apply the test to different subjects, create learning environments focused on students' confidence levels, and utilize artificial intelligence tools in test development.

Anahtar Kelimeler

angle , middle school students , artificial intelligence , diagnostic test , mathematics education

Kaynakça

• Baki, A., & Aydın Güç, F. (2014). Dokuzuncu sınıf öğrencilerinin devirli ondalık gösterimle ilgili kavram yanılgıları. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT), 5(2), 176-206. https://doi.org/10.16949/turcomat.64904
• Baran-Bulut, D., Güveli, E., & Güveli, H. (2021). Üslü ifadeler konusu ile ilgili üç aşamalı kavram testi geliştirme çalışması. Cumhuriyet International Journal of Education, 10(3), 1150-1167. http://dx.doi.org/10.30703/cije.819260
• Baykul, Y. (2015). Eğitimde ve psikolojide ölçme. Ankara: Pegem Akademi Yayınları.
• Bozdağ, H. C. (2017). Üç aşamalı kavramsal ölçme aracı ile öğrencilerin sindirim sistemi konusundaki kavram yanılgılarının tespiti. Bartın Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 6(3), 878-901. https://doi.org/10.14686/buefad.308999
• Bütüner, S. Ö., & Filiz, M. (2018). İlköğretim matematik öğretmenlerinin açılar konusundaki öğrenci kavram yanılgılarının farkındalıklarının belirlenmesi. Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 35, 123-144.
• Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2018). Bilimsel araştırma yöntemleri (25.Baskı). Pegem Akademi Yayınları.
• Caleon, I. S. & Subramaniam, R. (2010). Do students know what they know and what they don’t know? Using a four-tier diagnostic test to assess the nature of students' alternative conceptions. Research in Science Education, 40, 313-337.
• Cevahir, E. (2020). SPSS ile nicel veri analizi rehberi [Guide to quantitative data analysis with SPSS] (pp. 1-157). Kibele Publication.
• Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2021). Eğitimde araştırma yöntemleri (E. Dinç & K. Kıroğlu, Çev. Ed.). Pegem Akademi.
• Çakır, M., & Aldemir, B. (2013). İki aşamalı genetik kavramlar tanı testi geliştirme ve geçerlik çalışması/developing and validating a two tier mendel genetics diagnostic test. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(16), 335-353.
• Erbay, H. N. (2016). 6. sınıf öğrencilerinin açılar konusundaki kavram bilgilerinin incelenmesi. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(36), 704-718.
• Eroğlu, D., & Bekdemir, M. (2008). Açı kavramına yönelik kavram yanılgılarının belirlenmesi. Milli Eğitim Dergisi, 179, 56–67.
• Görecek Baybars, M. (2018). Fen bilgisi öğretmenlerinin iş konusundaki alternatif kavramlarının ve kökenlerinin belirlenmesi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(3), 1474-1493.
• Güler Okumuş, M. & Güveli, E. (2023). Elimination of misconceptions about percentages with the cognitive conflict approach. Journal of Computer and Education Research, 11(21), 162-192.
• Güveli, H., Baki, A., & Güveli, E. (2022). The impact of the cognitive conflict approach on the elimination of the misconception in square root numbers. Education Quarterly Reviews, 5(2): Current Education Research in Turkey, 39-52.
• Hansen, A. (2006). Children’s errors in mathematics: Understanding common misconceptions in primary schools. Learning Matters.
• Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. https://curriculumredesign.org
• Istiyani, R., Muchyidin, A., & Rahardjo, H. (2018). Analysis of student misconception on geometry concepts using three-tier diagnostic test. Cakrawala Pendidikan, 37(2), 223-236. https://doi.org/10.21831/cp.v37i2.14493
• Karaman, M. (2023). Keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizi: kavramsal bir çalışma. Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 9(1), 47-63. DOI: 10.29131/uiibd.1279602
• Keiser, J. M. (2004). Struggles with developing the concept of angle: Comparing sixth-grade students’ discourse to the history of the angle concept. Mathematical Thinking and Learning, 6(3), 285-306.
• Kılıç, A. S., Temel, H., & Şenol, A. (2015). Öğretmen adaylarının “nokta, doğru, düzlem ve açı” kavramları hakkında bilgi düzeyleri ve kavram yanılgılarının incelenmesi. Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 26, 205-229.
• Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28, 563–575. MEB [Milli Eğitim Bakanlığı], (2024). 3. Tema: Geometrik Şekiller, https://tymm.meb.gov.tr/7/unite/448
• Mersin, N. (2018). İki aşamalı tanı testine göre ortaokul 5, 6 ve 7. sınıf öğrencilerinin orantısal akıl yürütmelerinin değerlendirilmesi. Cumhuriyet Uluslararası Eğitim Dergisi, 7(4), 319-348. https://doi.org/10.30703/cije.426627
• Onay, S. (2023). Lise öğrencilerinin bitki tohumu ile ilgili kavram yanılgılarının belirlenmesine yönelik dört aşamalı bir tanı testinin geliştirilmesi [Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi]. Necmettin Erbakan Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Konya.
• Özçelik, D.A. (2010). Test Hazırlama Kılavuzu. 4.Baskı. Ankara: Pegem Akademi.
• Özsoy, N. & Kemankaşlı, N. (2002). Ortaöğretim öğrencilerinin çember konusundaki temel hataları ve kavram yanılgıları. The Turkish Online Journal of Educational Technology, 3(4), 140-147.
• Pesman, H., & Eryilmaz, A. (2010). Development of a three-tier test to assess misconceptions about simple electric circuits. The Journal of Educational Research, 103(3), 208–222. https://doi.org/10.1080/00220670903383002
• Sarı, A., & Şahin Çakır, Ç. (2024). Ortaokul 8. sınıf basınç ünitesine yönelik iki aşamalı kavram testi geliştirilmesi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 12(2), 305-338. https://doi.org/10.52826/mcbuefd.1381957
• Tan, S. H., & Seah, W. T. (2023). Exploring relationship between students’ questioning behaviors and inquiry learning outcomes. International Journal of Science Education, 33(1), 157–173. https://doi.org/10.1080/09500693.2010.528658
• Treagust, D. F. (1988). Development and use of diagnostic tests to evaluate students’ misconceptions in science. International Journal of Science Education, 10(2), 159–169. https://doi.org/10.1080/0950069880100204
• Ubuz, B., & Yayan, B. (2010). İlköğretim öğrencilerinin açı kavramı ile ilgili bilgileri. Eğitim ve Bilim, 35(157), 15–27.
• U.S. Department of Education. (2023). Artificial intelligence and the future of teaching and learning: Insights and recommendations. https://www.ed.gov/sites/ed/files/documents/ai-report/ai-report.pdf
• Wuttiprom, S., Sharma, M. D., Johnston, I. D., Chitaree, R. & Soankwan, C. (2009). Development and use of a conceptual survey in introductory quantum physics. International Journal of Science Education, 31(5), 631-654.
• Yan, C., & Subramaniam, R. (2018). Using confidence measures to enhance the diagnostic power of two-tier multiple choice questions. International Journal of Science Education, 40(5), 534–550. https://doi.org/10.1080/09500693.2018.1436796
• Yurdugül, H. (2005). Ölçek geliştirme çalışmalarında kapsam geçerliği için kapsam geçerlik indekslerinin kullanılması. XIV. Ulusal Eğitim Bilimleri Kongresi, Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi, Denizli.
• Zembat, İ. Ö. (2008). Kavram yanılgısı nedir? (Editörler: M.F. Özmantar, E. Bingölbali ve H. Akkoç), Matematiksel Kavram Yanılgıları ve Çözüm Önerileri, Pegem Yayıncılık.
• Ziyanak, H. (2025). Ortaokul öğrencilerinin açılar kavramına yönelik kavram imajlarının incelenmesi [Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi]. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Anabilim Dalı, Balıkesir.