Eğitimde Yapay Zeka Konusunda Türkiye Adresli Çalışmaların İncelenmesi

Yıl 2021, , 912 - 932, 15.07.2021

Mevlüde Akdeniz Fatih Özdinç

https://doi.org/10.33711/yyuefd.938734

Cited By: 6

Öz

Yapay zekanın eğitimde kullanılması son yıllarda gelişen bir alandır. Bu çalışmanın amacı yapay zekanın eğitimde kullanımı ile ilgili Türkiye’de yapılan çalışmaları sistematik olarak incelemektir. Çalışmada yapay zeka teknikleri incelenmiş, bu teknikler ile geliştirilen öğretim materyalleri ve bu materyallerin kullanımı alanyazına dayalı olarak ifade edilmiştir. Ulusal Tez Merkezi ve Türkiye adresli dergiler, belirlenen anahtar kelimelerle taranmıştır. Tarama sonucunda ulaşılan 37 araştırma, bu çalışma kapsamında betimsel içerik analizi yöntemi ile analiz edilmiştir. Eğitimde yapay zeka konusunda yapılan çalışmaların sayısında son yıllarda hızlı bir artış olduğu görülmüştür. Araştırmalarda en çok üniversite öğrencileri ile çalışma yapıldığı ve zeki öğretim sistemlerinin yaygın olarak kullanıldığı belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Yapay zeka, betimsel içerik analizi, eğitimde yapay zeka, zeki öğretim sistemi, Yapay zeka, betimsel içerik analizi, eğitimde yapay zeka, zeki öğretim sistemi

Kaynakça

• Akdeniz, M. (2019). Okul öncesi çocuklarına yönelik yapay zeka tabanlı akıllı oyuncaklar: tasarım tabanlı bir çalışma. Yüksek Lisans tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyon Kocatepe Üniversitesi, Afyonkarahisar.
• Arık, G., & Seferoğlu, S.S. (2020). Eğitimde Yapay Zekâ Çalışmaları: Araştırma Eğilimleri, Karşılaşılan Zorluklar ve Çözüm Önerileri. Nabiyev, V. & Erümit, A.K. (Ed.). Eğitimde Yapay Zeka Kuramdan Uygulamaya içinde. Ankara: Pegem Yayıncılık
• Aydede, M. N. (2009). Aktif öğrenme uygulamalarının öğrencilerin kendi kendine öğrenme ve eleştirel düşünme becerileri ile öz yeterlilik inançlarına ve erişilerine etkisi. Doktora tezi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir.
• Baker, T., & Smith, L. (2019). Educ-AI-tion rebooted? Exploring the future of artificial intelligence in schools and colleges. Erişim adresi: https://media.nesta.org.uk/documents/Future_of_AI_and_education_v5_WEB.pdf
• Bekleriç, G. (2003). Yapay zekada zeki etmenler ve uygulamaları. Doktora tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul.
• Bilen, Ö., Hotaman, D., Askin, Ö. E., & Büyüklü, A. H. (2014). Analyzing the School Performances in terms of LYS Successes through using Educational Data Mining Techniques: Istanbul Sample, 2011. Egitim ve Bilim, 39(172).
• Bolat, B., Erol, K. O., & İmrak, C. E. (2004). Genetic algorithms in engineering applications and the Function of operators. Sigma, 4, 264-271.
• Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2009). Bilimsel araştırma yöntemleri. Ankara: Pegem Akademi Yayınları.
• Danişman, Ş., Yalçın, M., Çiftçi, Ş. K., Tosuntaş, Ş. B., Sölpük, N., Ay, Y., Karadağ, E. ve Yücel, E. (2016a). Türkiye’de eğitim bilimleri alanında yayımlanan dergilerin bilimsel yayın haritası: Dergi etki faktörleri üzerine bir inceleme. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 22(4), 483-506. Doğan, N. ve Aktaş, B. (2011). Promath: Web tabanlı zeki öğretim sistemleri için düzenleyici modül uygulaması. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 4 (2), 25-33.
• Danişman, Ş., Yalçın, M., Çiftçi, Ş. K., Tosuntaş, Ş. B., Sölpük, N., Ay, Y., ... & Yücel, C. (2016b). Türkiye’de eğitim bilimleri alanında yayımlanan dergilerin bilimsel yayın haritası: Dergi etki faktörleri üzerine bir inceleme. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 22(4), 483-506. Dogan, N., & Aktaş, B. (2011) Promath: web tabanlı zeki öğretim sistemleri için düzenleyici modül uygulaması. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 4(2).
• Duan, Y., Edwards, J. S., & Dwivedi, Y. (2019). Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data – evolution, challenges and research agenda. International Journal of Information Management, 48, 63–71. doi:10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.021
• Erçetin, Ö. Z. ve Baykoç, Ö. F. (2004). Tedarikçi seçimi problemine karar teorisi destekli uzman sistem yaklaşımı. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(3), 276-286.
• Hamzaçebi, C. ve Kutay, F. (2004). Yapay sinir ağları ile Türkiye elektrik enerjisi tüketiminin 2010 yılına kadar tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(3), 227-233.
• Hasanov, A., Laine, T. H., & Chung, T. S. (2019). A survey of adaptive context-aware learning environments. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, 11(5), 403-428.
• How, M. L. ve Hung, W. L. D. (2019). Educing AI-Thinking in Science, Technology, Engineering, Arts, and Mathematics (STEAM) Education. Education Sciences, 9(3), 18
• Kalem, S. ve Fer, S. (2003). Aktif öğrenme modeliyle oluşturulan öğrenme ortamının öğrenme, öğretme ve iletişm sürecine etkisi. Educational Sciences: Theory & Practice, 3(2), 433-461.
• Nist. L. S. & Holschuh. P. J. (2000). Active learning strategies for college success. London: Ally and Bacon.
• Öngöz, S. (2020). Yapay zeka teknolojinin kullanıldığı yeni nesil öğretim materyalleri. Nabiyev, V. & Erümit, A.K. (Ed.). Eğitimde Yapay Zeka Kuramdan Uygulamaya içinde. Ankara: Pegem Yayıncılık
• Öztemel, E. (2003). Yapay sinir ağları. İstanbul: PapatyaYayıncılık.
• Pala, F.K. (2020). Makine öğrenmesi ve eğitim sistemine getirdikleri. Nabiyev, V. & Erümit, A.K. (Ed.). Eğitimde Yapay Zeka Kuramdan Uygulamaya içinde. Ankara: Pegem Yayıncılık
• Piramuthu, S. (2005). Knowledge-based web-enabled agents and intelligent tutoring systems. IEEE Transactions on Education, 48(4), 750-756.
• Retto, J. (2017). Sophia, first citizen robot of the world, ResearchGate https://www. researchgate. net, pp. 2–9. Richter, Z., Marín, O., Bond, V.I., & 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.
• Seferoğlu, S.S. (2021). Süreli Yayınlar. Erişim adresi http://yunus.hacettepe.edu.tr/~sadi/egitim/dergi.html
• Somyürek, S. (2009). Uyarlanabilir öğrenme ortamları: Eğitsel hiper ortam tasarımında yeni bir paradigma. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 2(1).
• Syed, A.B. & Zoga, A.C. (2018). Artificial intelligence in radiology: current technology and future directions Semin. Musculoskelet. Radiol., 22, pp. 540-545
• Şahin, İ. (2008). Uzman sistem kullanarak 2B’lu izdüşümlerden katı model oluşturma, Doktora Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Gazi Üniversitesi, Ankara . Tahiru, F. (2021). AI in Education: A Systematic Literature Review. Journal of Cases on Information Technology (JCIT), 23(1), 1-20.
• Uğur, A. ve Kınacı, A. C. (Aralık, 2006). Yapay zeka teknikleri ve yapay sinir ağları kullanılarak web sayfalarının sınıflandırılması. XI. Türkiye'de İnternet Konferansı, TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi, 21-23 Aralık, Ankara,
• Ünal, O. ve Uygunoğlu, T. (2005). Seyitömer uçucu külünün betonun basınç dayanımına etkisi üzerine bulanık mantık yaklaşımı. Yapı Teknolojileri Elektronik Dergisi, 1(1), 13-20.
• Yıldırım, A. ve Şimşek, H. (2006). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (5. baskı). Ankara: Seçkin Yayıncılık.