İlkokul Öğrencilerinin Yapay Zeka ile Ev Ödevi Yapmasına İlişkin Veli Görüşleri

Yıl 2025, Cilt: 7 Sayı: 30, 151 - 162, 29.12.2025

Mustafa Başaran , Hanım Bahar Tekin

https://doi.org/10.52105/temelegitim.1844905

Öz

Son yıllarda yapay zeka teknolojilerinin eğitim öğretim ortamlarında kullanılması hızla yaygınlaşmaktadır. Öğrenme süreçlerini kişiselleştiren, öğrenci performansını analiz eden ve öğretmenlere planlama desteği sağlayan yapay zeka tabanlı uygulamalar; uzaktan eğitim, ölçme ve değerlendirme, bireyselleştirilmiş öğrenme ortamlarında yoğun biçimde kullanılmaktadır. Ancak bu hızlı yaygınlaşma, yapay zekânın öğrenciler üzerindeki bilişsel, duygusal etkileri konusunda tartışmaları da beraberinde getirmiştir. Özellikle ilkokul düzeyinde ev ödevlerinin yapay zeka yardımıyla yapılmasına ilişkin eğitsel, etik ve teknik alanlarında bir norm oluşmadığı gibi tartışmalarda hızla artmaktadır.
Bu çalışmada, ilkokul öğrencilerinin ev ödevlerini yaparken YZ kullanılmalarına ilişkin veli görüşlerinin tespiti amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda araştırmada, nitel araştırma yöntemlerinden odak grup tartışması kullanılmıştır. Araştırmanın katılımcıları İstanbul ili Üsküdar ilçesinde bulunan bir devlet ilkokulundaki velilerden kriter örnekleme yöntemi ile seçilmiştir. Katılımcılar, çocuklarının ödev yaparken YZ. Kullanması, kendilerinin YZ kullanması ve araştırmaya katılma hususunda istekli olması kriterlerine göre belirlenmiştir.
Araştırma sonucuna göre veliler ödevlerde YZ kullanımının öğrencilerin düşünme, problem çözme ve sorumluluk alma becerilerini zayıflatabileceğini; bağımlılık yapabileceği ve insan duygularını anlayamayan bir dijital sistemin eğitimde belirleyici olmaması gerektiğini düşünmektedir. Diğer yandan veliler yapay zekanın ancak öğretmen rehberliğinde, sınırlı ve bilinçli biçimde kullanıldığında öğretmene destek sağlayarak eğitimi kolaylaştırabileceğini ve yüksek düzeyli eğitsel amaçların gerçekleşmesine yardımcı olabileceğini düşünmektedirler. Velilere göre yapay zekâ kullanımında eğitsel kazanımlardan önce, çocukların duygusal ve kişisel gelişimlerinin korunması ile yapay zekânın güvenli kullanımının sağlanması öncelikli görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zeka , Ev Ödevi , Veli Görüşleri

Parents’ Views on Primary School Students’ Use of Artificial Intelligence in Homework

Öz

In recent years, the use of artificial intelligence (AI) technologies in educational environments has rapidly increased. AI-based applications that personalize learning processes, analyze student performance, and support teachers in lesson planning are widely used in distance education, assessment and evaluation, and individualized learning settings. However, this rapid expansion has also sparked debates about the cognitive and emotional effects of AI on students. Especially at the primary school level, there is still no established norm regarding the educational, ethical, and technical aspects of doing homework with the help of AI, and discussions on this issue are intensifying.
The aim of this study is to determine parents’ opinions regarding the use of AI by primary school students while doing their homework. For this purpose, the focus group discussion technique, one of the qualitative research methods, was employed. The participants of the study were selected through criterion sampling among parents of students attending a public primary school in the Üsküdar district of Istanbul. The criteria for participation included parents whose children use AI while doing homework, who themselves use AI, and who were willing to take part in the study.
According to the research findings, parents believe that the use of AI in homework may weaken students’ thinking, problem-solving, and sense of responsibility; it may also lead to dependency, and a digital system that cannot understand human emotions should not play a decisive role in education. On the other hand, parents think that AI can facilitate education and support teachers when used consciously, within limits, and under teacher guidance. According to the parents, before educational goals, children’s emotional and personal development and their safe use of AI should be prioritized.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zeka , Ev Ödevi , Veli Görüşleri

Kaynakça

• Alkhatlan, A., & Kalita, J. (2018). Intelligent tutoring systems: A comprehensive historical survey with recent developments. arXiv. https://arxiv.org/abs/1812.09628
• Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71–88.
• Atalay, M., & Çelik, E. (2017). Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155–172. https://doi.org/10.20875/makusobed.309727
• Bahçeci, F., & Gürol, M. (2010). Eğitimde akıllı öğretim sistemleri uygulamalarına yönelik bir model önerisi. Engineering Sciences, 5(2), 121–128.
• Barış, A. (2020). A new business marketing tool: Chatbot. GSI Journals Serie B: Advancements in Business and Economics, 3(1), 31–46. https://doi.org/10.5281/zenodo.4030216
• Baxter, J., & Eyles, J. (1997). Evaluating qualitative research in social geography: Establishing rigour in interview analysis. Transactions of the Institute of British Geographers, 22(4), 505–525.
• Becker, S. A., Brown, M., Dahlstrom, E., Davis, A., DePaul, K., Diaz, V., & Pomerantz, J. (2018). Horizon report 2018: Higher education edition. EDUCAUSE.
• Berg, B. L. (2001). Qualitative research methods for the social sciences (4th ed.). Allyn & Bacon. Breazeal, C. L. (2002). Designing sociable robots. MIT Press.
• Burrows, D., & Kendall, S. (1997). Focus groups: What are they and how can they be used in nursing and health care research? Social Sciences in Health, 3(4), 244–253.
• Cavanagh, S. (1997). Content analysis: Concepts, methods and applications. Nurse Researcher, 4(3), 5–16. Doğan, A. (2002). Yapay zekâ. Kariyer Yayınları.
• Elmas, Ç. (2007). Yapay zekâ uygulamaları: Yapay sinir ağları, bulanık mantık, genetik algoritmalar. Seçkin Yayıncılık.
• Erçetin, Ö. Z., & Baykoç, Ö. F. (2004). Tedarikçi seçimi problemine karar teorisi destekli uzman sistem yaklaşımı. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(3), 276–286. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/76161
• Guba, E. G. (1981). Criteria for assessing the trustworthiness of naturalistic inquiries. Educational Communication and Technology Journal, 29(2), 75–91.
• Güzey, C., Çakır, O., Athar, M. H., Yurdaöz, E., & Saad S. (2023). Eğitimde yapay zekâ üzerine gerçekleştirilmiş araştırmalardaki eğilimlerin incelenmesi. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 5(1), 67-78.
• Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
• İncemen, S., & Öztürk, G. (2024). Farklı eğitim alanlarında yapay zekâ: Uygulama örnekleri. International Journal of Computers in Education, 7(1), 27–49.
• Joyce, K., Smith-Doerr, L., Alegria, S., Bell, S., Cruz, T., Hoffman, S. G., Noble, S. U., & Shestakofsky, B. (2021). Toward a sociology of artificial intelligence: A call for research on inequalities and structural change. Socius, 7. 1-11.
• Kane, D. A. (2016). The role of chatbots in teaching and learning. In E-learning and the academic library: Essays on innovative initiatives (pp. 131–156). UC Irvine Libraries. https://escholarship.org/content/qt1hs0k71b/qt1hs0k71b.pdf
• Karlgren, K. (2005). Intelligent tutoring systems (ITS). Stockholm University. http://www.dsv.su.se/klas/Learn/ITS/its.html
• Katz, Y. (2020). Artificial whiteness: Politics and ideology in artificial intelligence. New York: Columbia University Press.
• Kong, S.-C., Cheung, W. M. Y. and Zhang, G. (2024). Evaluating a learning analytics dashboard for assessing and fostering students’ AI literacy: A case study in highereducation. Education and Information Technologies, 29(10), 12445–12468.
• Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education.
• Merriam, S. B. (1998). Qualitative research and case applications in education. Jossey-Bass. Rhee, J. (2018). The robotic imaginary: The human and the price of dehumanized labor. Minneapolis: University of Minnesota Press.
• Shenton, A. K. (2004). Strategies for ensuring trustworthiness in qualitative research projects. Education for Information, 22(2), 63–75.
• Thomas, L., MacMillan, J., McColl, E., Hale, C., & Bond, S. (1995). Comparison of focus group and individual interview methodology in examining patient satisfaction with nursing care. Social Science in Health, 1, 206–219.
• Van der Linden, H. (2015). Drone warfare and just war theory. M. Cohn (Ed.), Drones and targeted Killing: Legal, moral and geopolitical issues (216-260 ss.). Massachusetts: Olive Branch Press.
• Vincent-Lancrin, S., & van der Vlies, R. (2020). Trustworthy artificial intelligence (AI) in education: Promises and challenges. Paris: OECD Publishing.
• Wilkinson, S. (2015). Focus groups. In J. A. Smith (Ed.), Qualitative psychology: A practical guide to research methods (pp. 187–207). Sage.
• Woolf, B. P. (2009). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.