Yapay Zeka Destekli Araçların İlkokul Öğrencilerinin Fen Bilimleri Dersine Yönelik Yeterlilik İnançları, Tutumları ve Başarısına Etkisi

Yıl 2025, Cilt: 10 Sayı: 2, 71 - 90, 30.12.2025

İrem Ceylan , Recep Çakır

https://doi.org/10.52797/tujped.1797585

Öz

Bu araştırma, yapay zekâ destekli araçların ilkokul 4. sınıf öğrencilerinin fen bilimleri dersine yönelik yeterlilik inançları, tutumları ve akademik başarıları üzerindeki etkisini incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma, karma yöntem desenine göre yapılandırılmıştır. Nicel bölümde tek gruplu ön test–son test deneysel desen; nitel bölümde ise durum çalışması kullanılmıştır. Çalışma, Kayseri’de bir devlet okulunda öğrenim gören 15 öğrenci ile yürütülmüştür. Altı hafta süren uygulama sürecinde, Merge Explorer, Sketchfab ve benzeri yapay zekâ destekli araçlar fen bilimleri derslerine entegre edilmiştir. Nicel veriler başarı testi, fen bilimleri dersine yönelik tutum ölçeği ve fen bilimleri dersine yeterlilik inancı ölçekleri ile nitel veriler ise öğrenci görüşmeleri ve gözlem formları ile toplanmıştır. Araştırma bulgularına göre, üretken yapay zekâ destekli araçların kullanımı öğrencilerin fen bilimleri dersine yönelik akademik başarılarında, fen bilimleri dersine yönelik tutumlarında ve yeterlilik inançlarında anlamlı artış sağlamıştır. Nitel bulgular da nicel sonuçları destekleyerek, yapay zekâ destekli araçların; öğrencilerin derse ilgisini arttırdığı, öğrenmeyi somutlaştırdığı ve özgüvenlerini geliştirdiğini ve derse katılımı arttırdığını ortaya koymuştur. Sonuç olarak; üretken yapay zekâ destekli araçlar, ilkokul düzeyinde fen bilimleri öğretiminde akademik başarıyı, derse yönelik tutumu ve yeterlilik inancını desteklemede etkili görünmektedir. Ancak bu araçların öğrencilerin ilgili değişkenler üzerindeki etkilerinin daha kapsamlı biçimde araştırılması önerilmektedir.

Anahtar Kelimeler

Üretken yapay zekâ , ilkokul fen bilimleri eğitimi , yeterlilik inancı , tutum.

The Effect of AI-Supported Tools on Primary School Students’ Self-Efficacy Beliefs, Attitudes, and Achievement in Science

Öz

This study aims to investigate the effects of generative artificial intelligence (GAI)-supported tools on fourth-grade primary school students’ self-efficacy beliefs, attitudes, and academic achievement in science. The research was designed using a mixed-methods approach. In the quantitative phase, a one-group pre-test–post-test experimental design was employed, while in the qualitative part, a case study design was utilized. The study was conducted with 15 students enrolled in a public school in Kayseri. During the six-week implementation process, AI-supported tools such as Merge Explorer and Sketchfab were integrated into the science lessons. Quantitative data were collected through an achievement test, a science course attitude, and a science self-efficacy belief questionnaire, while qualitative data were gathered through student interviews and observations. According to the findings, the use of GAI-supported tools led to significant improvements in students’ academic achievement, attitudes toward science, and self-efficacy beliefs. The qualitative results further supported these findings, revealing that AI-supported tools increased students’ interest in the subject, made learning more concrete, enhanced their self-confidence, and encouraged active participation. In conclusion, generative AI-supported tools appear to be effective in promoting academic achievement, attitudes, and self-efficacy in primary-level science education. However, it is recommended that the effects of these tools on the related variables be examined in a more comprehensive manner in future students.

Anahtar Kelimeler

Generative artificial intelligence , science education , self-efficacy belief , attitude

Kaynakça

• Alkış Küçükaydın, M., Akkanat Avşar, Ç., Ayaz, E., & Sayıcı, E. (2025). Predictors of science identity in primary school: epistemological beliefs, competency beliefs, and science learning experiences. International Journal of Science Education, 47(9), 1169-1191. https://doi.org/10.1080/09500693.2024.2361172
• Altun, E. (2024). Yapay zekâ ve pedagoji: eğitimde fırsatlar ve zorluklar. Dijital Teknolojiler ve Eğitim Dergisi, 3(1), 80–95.
• Alpar, D., Batdal, G., & Avcı, Y. (2007). Öğrenci merkezli eğitimde eğitim teknolojileri uygulamaları. Hasan Ali Yücel Eğitim Fakültesi Dergisi, 7(1), 19-31.
• Akbaş, E., & Tümkaya, S. (2024). İlkokul 4. sınıf öğrencilerinin öz yeterlilik inançları ile yaratıcılık düzeyleri arasındaki ilişkinin incelenmesi. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(47), 65-99. https://doi.org/10.14520/adyusbd.1287923
• Akpınar, E., Aktamış, H., & Ergin, Ö. (2005). Fen bilgisi dersinde eğitim teknolojisi kullanılmasına ilişkin öğrenci görüşleri. The Turkish Online Journal of Educational Technology, 4(1), 93-100.
• Aksu, H., H. (2008). Öğretmen adaylarının matematik öğretimine yönelik özyeterlilik inançları. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 8(2), 161-170.
• Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zeka ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
• Arduç, M. A. (2025). Teknoloji odaklı fen öğretiminde yapay zekânın fene yönelik tutuma etkisi: basit makineler örneği. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi(39), 1-19. https://doi.org/10.54600/igdirsosbilder.1497243
• Akdeniz, M., & Özdinç, F. (2021). Eğitimde yapay zeka konusunda Türkiye adresli çalışmaların incelenmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(1), 912-932. https://doi.org/10.33711/yyuefd.938734
• Aktamış, H., Kiremit, H. Ö., & Kubilay, M. (2016). Öğrencilerin öz-yeterlik inançlarının fen başarılarına ve demografik özelliklerine göre incelenmesi. Adnan Menderes Üniversitesi Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 7(2), 1-10.
• Artun, O. vd. (2025). Teknoloji ve eğitimde yeni ufuklar: yapay zeka entegrasyonları. UBAK Yayınevi.
• Arslankara, V. B., & Usta, E. (2024). Generative artificial intelligence as a lifelong learning self efficacy: Usage and competence scale. Journal of Teacher Education and Lifelong Learning, 6(2), 288-302. https://doi.org/10.51535/tell.1489304
• Aynei, O.O.& Al Hamad, N.M. & Chisom, O.N. & Nimet, O. & Adewusi, O.E. (2024). Artificial intelligence in education: Examining personalized learning and educational technology. GSC Advanced Research and Reviews ,18 (2), 261-271.
• Baki, A., & Gökçek, T. (2012). Karma yöntem araştırmalarına genel bir bakış. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 11(42), 1-21.
• Bulut, M. A., Davarcı, M., Bozdoğan, N. K., & Sarpkaya, Y. (2024). Yapay zekanın eğitim üzerindeki etkileri. Ulusal Eğitim Dergisi, 4(3), 976–986.
• Bandura, A. (1997). Self eficacy in changing societies. Cambridge University Press.
• Bozkurt, A. (2023). ChatGPT, üretken yapay zeka ve algoritmik paradigma değişikliği. Alanyazın, 4(1), 63-72. https://doi.org/10.59320/alanyazin.1283282
• Borgia, E.T.-Schuler, D. (1996). “Action research in early childhood education”. ERIC Clearinghouse on Elementary and Early Childhood Education.
• Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.
• Başaran, R., & Yeşilbaş Özenç, Y. (2024). Bilimsel araştırma sürecinde yapay zeka araçlarının kullanımı. Uluslararası Eğitimde Mükemmellik Arayışı Dergisi (UEMAD), 4(1), 35-53.
• Büyüköztürk, Ş. (2008). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Akademi Yayıncılık.
• Büyüköztürk, Ş. (2007). Deneysel desenler: öntest sontest kontrol gruplu desen ve veri analizi. Pegem Akademi Yayıncılık.
• Coşkun, F. ve Gülleroğlu, HD (2021). Yapay zekanın tarih içeriğindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi (JFES), 54(3), 947-966. https://doi.org/10.30964/auebfd.916220
• Creswell, J. W. (2003). Research design: qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (2nd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.
• Çaycı, B. (2013). İlköğretim öğrencilerinin fen ve teknoloji dersi öz-yeterlilik inançları ile kavram başarıları arasındaki ilişki. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 14(2), 305-324.
• Çolak Yazıcı, S., & Erkoç, M. (2024). Kimya, fizik, biyoloji ve fen bilimleri öğretmenlerinin yapay zeka kullanımına yönelik görüş ve tutumlarının teknoloji kabul modeline göre analizi. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 15(2), 1606-1641. https://doi.org/10.51460/baebd.1496347
• Cooper, G. (2023). Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence. Journal of Science Education and Technology, 32(3), 444-452.
• Damar, M. (2021). Metaverse ve eğitim teknolojisi [Metaverse and education technology]. In T. Talan (Ed.), Eğitimde dijitalleşme ve yeni yaklaşımlar (pp. 169–192). Efe Akademi.
• Dorph, R., Cannady, M. A., & Schunn, C. D. (2016). How science learning activation enables success for youth in science learning experiences. The Electronic Journal for Research in Science & Mathematics Education, 20(8), 49–85.
• Demir, E., & Çelik, M. (2020). Fen bilimleri öğretim programları alanındaki bilimsel çalışmaların bibliyometrik profili. Türkiye Kimya Derneği Dergisi Kısım C: Kimya Eğitimi, 5(2), 131-182. https://doi.org/10.37995/jotcsc.765220
• Demir Dülger, E., & Gümüşeli, A. İ. (2023). Okul müdürleri ve öğretmenlerin eğitimde yapay zeka kaynakları kullanımına ilişkin görüşleri. International Journal of Social Sciences & Humanities, 7(1), 133-153. https://doi.org/10.5281/zenodo.7766578
• Elston, Dirk M. (2021). Novelty effect. Journal of the American Academy of Dermotology, 85(3), 565-566.
• Ersoy-Sağlık, C., & Gökçearslan, Ş. (2024). Güncel üretken yapay zekâ araçları (s. 1-25). Nobel Akademik Yayıncılık.
• Eyecioglu, E., & Yeşilyurt, M. (2021). Dijital deneylerin fen bilimleri dersinde kullanılmasının öğrenci başarısına etkisi. Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), 29-35. https://doi.org/10.52122/nisantasisbd.927422
• Güler, T. D. (2024). Yapay zekâ (AI) tabanlı uzaktan eğitimde etkileşim tasarımı: Öğrenci başarısını artırmak için yeni yaklaşımlar. Kuantum Teknolojileri ve Enformatik Araştırmaları Dergisi, 2(2), 51-60. https://doi.org/10.70447/ktve.2464
• Güneş, L. ve Yılmazlar, M. (2025). Fen bilimleri dersinde yapay zekânın entegrasyonuna yönelik algıları: bir fenomenolojik çalışma. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 26(2), 520-540. https://doi.org/10.29299/kefad.1587728
• Gözet, M., Filiz, U., & Yılmaz, A. E. (2023). Üretken yapay zekâ. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 7(1), 32-40.
• Hasıloğlu, S. B., & Hasıloğlu Çiftçiler, M. (2023). Likert tipi dijital ve yüz yüze anket verilerinde normal dağılıma uygunluk testi ölçüsü ne olmalıdır?. İnternet Uygulamaları ve Yönetimi Dergisi, 14(2), 54-69.
• Holmes, W., Bialik, M. ve Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education promises and implications for teaching and learning. Center for curriculum redesign.
• Hwang, S. (2022). Examining the effects of artificial intelligence on elementary students’ mathematics achievement: a meta-analysis.Sustainability , 14(20),13185.
• Işık, S., Çakır, R., & Korkmaz, Ö. (2024). Teachers' perception scale towards the use of artificial intelligence tools in education. Participatory Educational Research, 11(Prof. Dr. H. Ferhan Odabaşı Gift Issue), 80-94. https://doi.org/10.17275/per.24.95.11.6
• İşler, B., & Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zeka kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11.
• Johnson, R. B., & Onwuegbuzie, A. J. (2004). Mixed methods research: a research paradigm whose time has come. Educational researcher, 33(7), 14-26.
• Kaya, E & İzci, E. (2024). Fen bilimleri dersine yönelik tutum ölçeği: geçerlilik ve güvenilirlik çalışması. Journal of History School, 69, 1082-1099. 10.29228/joh.74280
• Karasar,M.(2008). Bilimsel araştırma yöntemi. Ankara, Nobel Yayın Dağıtım.
• Karaca, B., & Telli, G. (2019). Yapay zekânın çeşitli süreçlerdeki rolü ve tahminleme fonksiyonu. Yapay Zeka ve Gelecek, 172, 185.
• Kaya, M., & Köseoğlu, Z. (2024). Geleceğin eğitimini şekillendirmek: öğretmen yardımcısı yapay zeka. Pearson Journal, 8(29), 1555–1578. https://doi.org/10.5281/zenodo.13384238
• Karagöz, Y. (2010). Nonparametrik tekniklerin güç ve etkinlikleri. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 9(33), 18-40.
• Kotsis, K. (2024). Integrating ChatGPT into the inquiry-based science curriculum for primary education. European Journal of Education Studies, 11(4), 891.
• Massaty, M.H. & Fahrurozi , S.K. & Budiyanto, C.W. (2024). The role of AI in fostering computational thinking and self-efficacy in educational setting: a systematic review. Indonesian Journal of Informatics Education , 8 (1), 52-64.
• Murniarti, E. & Sianhaan, G. (2025). The synergy between artificial intelligence and experiential learning in enhancing students creativity through motivation. Sample Education ,10(1). https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1606044
• O’Brien, R. (2001). An Overview of the methodological approach of action research. Theory and Practice of Action Research.
• Özdemir, S. M. (2011). Toplumsal değişme ve küreselleşme bağlamında eğitim ve eğitim programları: Kavramsal bir çözümleme. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 12(1), 85-110.
• Öztemel, E. (2018). Eğitimde yeni yönelimlerin değerlendirilmesi ve eğitim 4.0. Üniversite Araştırmaları Dergisi, 1(1), 25-30.
• Öztürk, E. (2023). Teknoloji destekli öğretimin ortaokul öğrencilerinin fen bilimleri dersi akademik başarılarına ve fen konularına yönelik ilgilerine etkisi. KMÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı.
• Parlak,N. & Yurdakul, F. & Kalander, M. & Üngör, B. (2023). Dijital dönüşüm ve eğitim: öğretmenlerin karşılaştığı yenilikçi yaklaşımlar. Ulusal Eğitim Dergisi, 3(8), 1322-1339.
• Riski, V. & Sutopo, Y. & Harianingsih & Subali, B. & Widiarti , N. (2025). Exploring trends and impacts of problem based learning E-modules in elementary science learning: systematic literature review. Journal of Innovation and Research in Primary Education, 4 (3), 420-429.
• Subaşı, M., & Okumuş, K. (2018). Bir araştırma yöntemi olarak durum çalışması. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(2), 419-426.
• Tashakkori, A., & Teddlie, C. (1998). Mixed methodology: Combining qualitative and quantitative approaches.
• Tulegenova, G. (2025). Artificial intelligence technologies in primary education. Eurasian Journal of Science, International Refereed Multidisciplinary Journal, 2 (Special Issue), 1635–1640. https://doi.org/10.63034/esr-348
• Tsay, K.H.H., Kofinas, A.K., Trivedi, S.K. & Yang, Y. (2020). Overcoming the novelty effect in online gamified learning systems: An empirical evaluation of student engagement and performance. J Comput Assist Learn. 2020; 36: 128–146 https://doi.org/10.1111/jcal.12385
• Uyanık, G. (2017). İlkokul öğrencilerinin fen bilimleri dersine yönelik tutumları ile akademik başarıları arasındaki ilişkinin incelenmesi. TÜBAV Bilim, 10(1), 86-93.
• Uğur, S., & Usta, İ. (2025). Yapay zekânın eğitimde kullanımı ile ilgili Türkiye'de yapılan lisansüstü tezlerin bibliyografik analizi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(1), 143-163. https://doi.org/10.33206/mjss.1587252
• Yılmaz, N., & Çakır, R. (2024). Öğretmenlerin eğitimde yapay zeka kullanımı farkındalığı. ERPA2024, 82.
• Yıldırım, B., & Türk, C. (2018). STEM uygulamalarının kız öğrencilerin STEM tutum ve mühendislik algılarına etkisi. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (30), 842-884. https://doi.org/10.14520/adyusbd.368452
• Yim, I. H. Y., & Su, J. (2025). Artificial intelligence literacy education in primary schools: a review. International
• Journal of Technology and Design Education, 1-30. Yüksel, A. (2023). Yapay zeka algoritmaları kullanarak öğrencilerin akademik başarısı ile stres ilişkisinin keşifsel bir analizi. Journal of Information Systems and Management Research, 5(2), 10-20. https://doi.org/10.59940/jismar.1404452
• Yüksel, İ., & Adıgüzel, A. (2012). Öğretmenlerin öğretim teknolojileri entegrasyon becerilerinin değerlendirilmesi: Yeni pedagojik yaklaşımlar için nitel bir gereksinim analizi. Necatibey Eğitim Fakültesi Elektronik Fen ve Matematik Eğitimi Dergisi, 6(1), 265-286.
• 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), 1-27.