YAPAY ZEKÂNIN EĞİTİMİ NASIL ŞEKİLLENDİRECEĞİNE DAİR ÖZEL YETENEKLİ ÖĞRENCİLERİN GÖRÜŞLERİ
Öz
Bu çalışmada, yapay zekânın eğitimin geleceğini nasıl şekillendirebileceğine dair özel yetenekli lise öğrencilerinin görüşleri incelenmiştir. Çalışmada temel nitel araştırma deseni kullanılmıştır. Özel yetenekli olan 10 öğrenciyle yapılan odak grup görüşmesinde yarı yapılandırılmış sorularla veriler toplanmıştır. Veriler tematik analiz tekniği ile çözümlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre katılımcıların, yapay zekâyı öğretmenin yerini alabilecek bir unsurdan ziyade destekleyici bir araç olarak gördükleri tespit edilmiştir. Kişiselleştirilmiş öğrenme ve nesnel değerlendirme süreçlerinde bu durumu avantajlı buldukları belirlenmiştir. Ancak etik, erişim ve yaratıcılık gibi alanlarda yapay zekânın sınırlılıklar barındırdığı ifade edilmiştir. Öneri olarak, eğitimde yapay zekâ kullanımı, öğretmeni devre dışı bırakmayan, bir anlayışla tasarlanmalıdır. Yapay zekâ sistemleri geliştirilirken, erişim eşitliği ve veri güvenliği gibi ilkelere öncelik verilmelidir. Hibrit değerlendirme modelleri geliştirilmelidir. Yapay zekâ içerikleri, öğrencilerin yaratıcılık ve etik düşünme becerilerini teşvik edecek şekilde yapılandırılmalıdır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71–88. Atıf Akkaya, N., & Çıvğın, H. (2021). Türkçe eğitiminde yapay zekâ. The Journal of International Education Science, 8(29), 308–322. https://doi.org/10.29228/INESJOURNAL.53915
- Aydoğdu, Ş. (2024). Yapay zekâ A. Kaya (Ed.) Özel eğitim ve yapay zekâ içinde (ss. 21-42). Vize Akademik.
- Boyatzis, R. E. (1998). Transforming qualitative information: Thematic analysis and code development. Sage.
- Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
- Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2014). Bilimsel araştırma yöntemleri (18. baskı). Pegem Akademi.
- Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: The state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), Article 22. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
- Çokluk, Ö., Yılmaz, K., & Oğuz, E. (2011). Nitel bir görüşme yöntemi: Odak grup görüşmesi. Kuramsal Eğitimbilim, 4(1), 95–107.
- Derici, S. (2025). Karar vermede yapay zekâ tabanlı derin öğrenme ve makine öğrenmesi algoritmaları: Yapay zekâ ile bütünleşme. E. Atalay & S. Derici (Eds.), Yapay zekâ: Dijital çağın anahtarı içinde (ss. 83–97). Akademisyen Kitabevi.
- Dervişoğlu, B. (2024). Öğrenciler için dijital oyun tasarım dokümantasyonu hazırlama sürecinde yapay zekâ kullanımı. Social Sciences Studies Journal, 10(12), 2458–2465.
- Heffernan, N. T., & Heffernan, C. L. (2014). The ASSISTments ecosystem: Building a platform that brings scientists and teachers together for minimally invasive research on human learning and teaching. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 24(4), 470–497. https://doi.org/10.1007/s40593-014-0024-x