Eğitimde Yapay Zekâ: İlkokul Öğretmenlerinin Perspektifinden Bir İnceleme

Öz

Bu araştırma; ilkokul kademesinde görev yapan öğretmenlerin eğitimde yapay zekâ kullanımına ilişkin görüş ve deneyimlerinin incelenmesi amacıyla yapılmıştır. Araştırma nitel olarak tasarlanmış ve temel nitel araştırma deseni kullanılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu 2025-2026 eğitim-öğretim yılında Adıyaman il merkezinde görev yapan ve kolay ulaşılabilir örnekleme yoluyla belirlenen 21 ilkokul öğretmeni oluşturmaktadır. Veriler araştırmacılar tarafından hazırlanan ve 4 sorudan oluşan yarı yapılandırılmış görüşme formu aracılığıyla toplanmıştır. Veriler içerik analizi ile çözümlenmiştir. Bulgular, yapay zekânın eğitimdeki rolünü, öğretmenlerin yapay zekâyı kullanma durumunu ve amacını, öğretmen rolüne ve öğrenci başarısına yönelik görüşlerini ortaya koymaktadır. Araştırma sonucunda, yapay zekânın eğitimde dönüştürücü bir potansiyele sahip olduğu; ancak kullanım şekline ve amacına bağlı olarak avantajları ve dezavantajları olduğu görülmektedir. Öğretmenler, yapay zekayı en çok öğretimi destekleme ve değerlendirme amacıyla kullandıklarını vurgulamaktadırlar. Araştırmanın bir diğer sonucu da yapay zekânın öğretmenin rehber ve mentor rolüne geçişini belirginleştirdiği, öğretmenin yükünü hafiflettiğidir. Fakat bunun tam tersi olarak öğretmenlik mesleğinin kaybolma tehlikesiyle karşı karşıya olduğunun düşünülmesi de araştırmanın sonuçları arasındadır. Araştırma sonuçları yapay zeka araçlarının teknoloji bağımlılığı riski, asosyalleşme, veri güvenliği ve gizliği noktasındaki endişeler nedeniyle dezavantajları olduğu ve bu nedenlerle öğretmen denetimi ve rehberliğinde kullanılması gerektiğini göstermektedir. Öğretmenlere göre yapay zekâ, öğrencilere bireyselleştirilmiş öğretim fırsatı sağlamakta, kalıcı öğrenmelere yol açmakta; fakat hazır bilgiye alıştırarak üst düzey düşünme becerilerini zayıflatmaktadır. Ayrıca, yapay zeka araçlarının kullanımının amacına bağlı olarak öğrencinin motivasyonunu artırabileceği ya da azaltabileceği araştırma sonuçları arasında yer almaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Eğitimde yapay zeka
• ilkokulda yapay zeka
• ilkokulda dijital dönüşüm
• öğretmen görüşleri.

Artificial Intelligence in Education: A Study from The Perspective of Primary School Teachers

Öz

This study examined primary school teachers' views and experiences using artificial intelligence in education. The study used a qualitative design and employed a basic qualitative approach. The study sample consisted of 21 primary school teachers working in the Adıyaman provincial center during the 2025–2026 academic year, selected through convenience sampling. The researchers collected data using a semi-structured interview form with four questions. The researchers analyzed the data using content analysis. The findings reveal the role of artificial intelligence in education, teachers’ current use of it and their reasons for using it, and their views on the teacher’s role and student achievement. The study found that artificial intelligence has a transformative potential in education, but its advantages and disadvantages depend on how and for what purpose it is used. Teachers emphasized that they use artificial intelligence primarily to support instruction and assessment. Another finding is that artificial intelligence clarifies the teacher’s transition to a guiding and mentoring role, thereby lightening the teacher’s workload. However, the study also notes concerns that the teaching profession risks becoming obsolete. The research results indicate that AI tools have disadvantages related to technology dependency, social isolation, and data security and privacy; therefore, teachers should supervise and guide their use. Teachers report that AI offers students opportunities for personalized instruction and supports lasting learning, but it can also weaken higher-order thinking skills by accustoming students to ready-made information. Additionally, research indicates that using AI tools can increase or decrease student motivation, depending on the purpose.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence in education
• artificial intelligence in elementary schools
• digital transformation in elementary schools
• teacher perspectives.

Kaynakça

1. Akdeniz, M., & Özdinç, F. (2021). Eğitimde yapay zekâ konusunda Türkiye adresli çalışmaların incelenmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(1), 912-932.
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. Altın, M., Zengin, M., & Kaplan, S. (2026). Yapay zekânın program geliştirme ögeleri bağlamında kullanımı: İlkokul ve ortaokul öğretmenlerinin görüşleri. ATLAS Journal International Refereed Journal on Social Sciences, 12(60), 36-45. https://doi.org/10.5281/zenodo.21984148
4. Arranz-García, O., del Romero Garcia, M. C., & Alonso-Secades, V. (2025). Perceptions, strategies, and challenges of teachers in the integration of artificial intelligence in primary education: A systematic review. Journal of Information Technology Education: Research, 24, Article 6. https://doi.org/10.28945/5458
5. Aşık, F., Yıldız, A., Kılınç, S., Aytekin, N., Adalı, R., ve Kurnaz, K. (2023). Yapay zekânın eğitime etkileri. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 10(98), 2100-2107.
6. Aydın, F. (2023). Yapay zekâ tabanlı eba akademik destek sisteminin öğrencilerin akademik başarısına etkisinin incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Adana.
7. Baker, R., & Siemens, G. (2014). Educational Data Mining and Learning Analytics. In R. K. Sawyer (Ed.), The Cambridge Handbook of the Learning Sciences (2nd ed., pp. 253-272). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9781139519526.016
8. Baillifard, A., Gabella, M., Lavenex, P. B., & Martarelli, C. S. (2023). Implementing learning principles with a personal AI tutor: A case study. arXiv preprint arXiv:2309.13060.

9. Banihashem, S. K., Noroozi, O., Van Ginkel, S., Macfadyen, L. P., & Biemans, H. J. (2022). A systematic review of the role of learning analytics in enhancing feedback practices in higher education. Educational Research Review, 37, 100489.
10. Bayar, A., & Korkmaz, B. (2022). Eğitimcilerin öğrencilerin kişisel verilerinin korunması konusundaki görüşleri. Trakya Eğitim Dergisi, 12(1), 133-147.
11. Bouakaz, L., & Khalid, S. (2025). AI in education: A sociological exploration of technology in learning environments. Frontiers in Education, 10, Article 1700876. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1700876
12. Börnert-Ringleb, M., & Wilbert, J. (2018). The association of strategy use and concrete-operational thinking in primary school. Frontiers in Education, 3, Article 38. https://doi.org/10.3389/feduc.2018.00038
13. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
14. Çelik, 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), 616-630.
15. Cohen, L., Manion, L. ve Morrison, K. (2021). Eğitimde araştırma yöntemleri. (1. Baskı). Pegem Akademi.
16. Cukurova, M., Miao, X., & Brooker, R. (2023). Adoption of artificial intelligence in schools: Unveiling factors influencing teachers’ engagement. In International conference on artificial intelligence in education (pp. 151-163). Cham: Springer Nature Switzerland.
17. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
18. Fu, Y., Weng, Z., & Wang, J. (2025). Examining AI use in educational contexts: A scoping meta-review and bibliometric analysis. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 35, 1388–1444.
19. Fuchs, E., & Lenzgeiger, B. (2026). Profiles of primary school teachers’ engagement with generative AI: The role of risk, trust, and professional development needs. Education Sciences, 16(9), 1407. https://doi.org/10.3390/educsci16091407
20. Gligorea, I., Cioca, M., Oancea, R., Gorski, A. T., Gorski, H., & Tudorache, P. (2023). Adaptive learning using artificial intelligence in e-learning: a literature review. Education Sciences, 13(12), 1216.
21. Goh, A. Y., Hartanto, A., & Majeed, N. M. (2025). Generative artificial intelligence dependency: Scale development, validation, and its motivational, behavioral, and psychological correlates. Computers in Human Behavior Reports, 100845.
22. Göltl, K., Ambros, R., Dolezal, D., & Motschnig, R. (2024). Pre-service teachers’ perceptions of their digital competencies and ways to acquire those through their studies and self-organized learning. Education Sciences, 14(9), 951. https://doi.org/10.3390/educsci14090951
23. Hariyanto, Kristianingsih, F. X. D., & Maharani, R. (2025). Artificial intelligence in adaptive education: a systematic review of techniques for personalized learning. Discover Education, 4(1), 458. https://doi.org/10.1007/s44217-025-00908-6
24. Henze, J., Bresges, A., & Becker-Genschow, S. (2024). AI-supported data analysis boosts student motivation and reduces stress in physics education. arXiv preprint arXiv:2412.20951.
25. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
26. Holmes, W., Iniesto, F., Anastopoulou, S., & Boticario, J. G. (2023). Stakeholder perspectives on the ethics of AI in distance-based higher education. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 24(2), 96-117.
27. İşler, B., & Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11.
28. Joseph, S. (2025). Rethinking assessment: how AI is changing the way we measure student success?. AI & SOCIETY, 1-3.
29. Kahlke, R. M. (2014). Generic qualitative approaches: Pitfalls and benefits of methodological mixology. International Journal of Qualitative Methods, 13(1), 37-52.
30. Keleş, A. (2007). Öğrenme-öğretme sürecinde yapay zekâ ve web tabanlı zeki öğretim sistemi tasarımı ve matematik öğretiminde bir uygulama. Doktora Tezi. Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
31. Kim, K., & Kwon, K. (2023). Exploring the AI competencies of elementary school teachers in South Korea. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100137. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100137
32. Kochmar, E., Vu, D. D., Belfer, R., Gupta, V., Serban, I. V., & Pineau, J. (2020). Automated personalized feedback improves learning gains in an intelligent tutoring system. In International conference on artificial intelligence in education (pp. 140-146). Cham: Springer International Publishing.
33. Kooli, C., Kooli, Y., & Kooli, E. (2025). Generative artificial intelligence addiction syndrome: A new behavioral disorder?. Asian Journal of Psychiatry, 107, 104476.
34. Lai, T., Xie, C., Ruan, M., Wang, Z., Lu, H., & Fu, S. (2023). Influence of artificial intelligence in education on adolescents’ social adaptability: The mediatory role of social support. Plos one, 18(3), e0283170.
35. Lee, G. G., & Zhai, X. (2024). Using ChatGPT for science learning: A study on pre-service teachers' lesson planning. IEEE Transactions on Learning Technologies, 17, 1643-1660.
36. Li, J., Yan, Y., & Zeng, X. (2025). Exploring Artificial Intelligence in Inclusive Education: A Systematic Review of Empirical Studies. Applied Sciences, 15(23), 12624. https://doi.org/10.3390/app152312624
37. Merriam, S. B., & Tisdell, E. J. (2016). Qualitative research: A guide to design and implementation (4th ed.). Jossey-Bass.
38. Millî Eğitim Bakanlığı [MEB]. (2025). Eğitimde yapay zekâ politika belgesi ve eylem planı (2025-2029). https://yegitek.meb.gov.tr/meb_iys_dosyalar/2025_06/17092340_egitimdeyapayzekapolitikabelgesiveeylemplani202520291.pdf
39. Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054.
40. Nuryani, A., Suciptaningsih, O. A., & Anggraini, A. E. (2026). Ethical implications of artificial intelligence implementation in elementary schools: A systematic review. Journal of Innovation and Research in Primary Education, 5(1), 1135-1149. https://doi.org/10.56916/jirpe.v5i1.2993
41. Onat, F. (2022). Ortaöğretim öğrencilerinin yapay zeka okuryazarlık becerilerinin gelişimini etkileyen öğretimsel unsurların incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi. Atatürk üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Erzurum.
42. Özer, M., Tanberkan, H., & Perc, M. (2025). Yapay Zeka Eğitim Sistemlerinde Eleştirel Düşünceyi Tehdit Ediyor. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, 15(2), 157-164. https://doi.org/10.5961/higheredusci.1747885
43. Polat, S., & Sarıdaş, G. (2026). A meta-synthesis study on the use of artificial intelligence in primary education. AI & SOCIETY, 6937-6949. https://doi.org/10.1007/s00146-026-03007-8
44. Salas-Pilco, S. Z., Xiao, K., & Oshima, J. (2022). Artificial intelligence and new technologies in inclusive education for minority students: a systematic review. Sustainability, 14(20), 13572.
45. Santos, M. G. (2024). The impact of artificial intelligence on teaching careers: pedagogical, administrative and ethical challenges and opportunities. International Journal of Advanced Research, 12(10), 854-866.
46. Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Learning, Media and Technology, 44(2), 123-136.
47. Shih, Y. H. (2018). Towards a Pedagogy of Humanizing Child Education in Terms of Teacher-Student Interaction. Journal of Education and Learning, 7(3), 197-202.
48. Sontay, G., Kazancı, Y., & Karamustafaoğlu, O. (2024). Öğretimde yapay zekâ uygulamaları hakkında sınıf öğretmenleri ne düşünüyor? İstanbul Eğitim Dergisi, 1(1), 98-120. https://doi.org/10.71270/istanbulegitim.istj.1586392
49. Stelea, G. A., Robu, D., & Sandu, F. (2025). AccessiLearnAI: An Accessibility-First, AI-Powered E-Learning Platform for Inclusive Education. Education Sciences, 15(9), 1125. https://doi.org/10.3390/educsci15091125
50. Storey, V. A., & Wagner, A. (2024). Integrating artificial intelligence (AI) into adult education: opportunities, challenges, and future directions. International Journal of Adult Education and Technology (IJAET), 15(1), 1-15.
51. Tekin, H., & Ciğerci, F. M. (2025). Yapay zekâ destekli eğitim araçlarının ilkokul matematik öğretiminde kullanımına ilişkin öğretmen görüşleri. Harran Maarif Dergisi, 10(2), 255-276. https://doi.org/10.22596/hej.1780337
52. Vesna, L., Sawale, P. S., Kaul, P., Pal, S., & Murthy, B. S. N. V. R. (2025). Digital divide in AI-powered education: Challenges and solutions for equitable learning. Journal of Information Systems Engineering and Management, 10(1), 300-308.
53. Vetrivel, S. C., Vidhyapriya, P., & Arun, V. P. (2025). The role of AI in transforming assessment practices in education. In AI Applications and Strategies in Teacher Education (pp. 43-70). IGI Global.
54. Wang, S., Wang, F., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., & Du, Z. (2024). Artificial intelligence in education: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 252, 124167. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167
55. Wang, G. X., Deng, J., & Ali, S. (2025). Evaluating the Impact of AI-Powered Audiovisual Personalization on Learner Emotion, Focus, and Learning Outcomes. arXiv preprint arXiv:2505.03033.
56. Wecks, J. O., Voshaar, J., Plate, B. J., & Zimmermann, J. (2024). Generative AI Usage and Academic Performance. arXiv preprint arXiv:2404.19699
57. Williamson, B. (2023). AI must be kept in check at school. The UNESCO Courier, 2023(4), 6-8.
58. Yılmaz, V., & Ungan, S. (2024). İlkokulda yapay zekâ kullanımının önemi üzerine sınıf öğretmenlerinin görüşlerinin incelenmesi. International Journal of Language Academy 12 (2), 57-68. https://doi.org/10.29228/ijla.75317
59. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1).
60. Zhao, Y., & Luo, N. (2026). The formation of teacher-student relationship alienation in AI-assisted education: a triadic analytical framework based on technology-agent-environment. Interactive Learning Environments, 1–18. https://doi.org/10.1080/10494820.2026.2681829
61. Zhou, Y., Zhang, M., Jiang, Y. H., Gao, X., Liu, N., & Jiang, B. (2025). A study on educational data analysis and personalized feedback report generation based on tags and chatgpt. arXiv preprint arXiv:2501.06819.