Programlama eğitiminde yapay zeka destekli ipucu kullanımının bilişsel yük ve performans üzerindeki etkisinin incelenmesi
An analysis of the effect of using artificial intelligence-supported hints in programming education on cognitive load and performance
- Tez No: 1000469
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEYMA ÇAĞLAR ÖZHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bartın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmada, programlama görevleri sırasında yapay zekâ tabanlı ipuçlarının sunulduğu bir öğrenme ortamında farklı bilişsel yük profillerine sahip öğrencileri belirlemek, bu profiller arasındaki performans farklılıklarını incelemek ve ipucu kullanımını modellemek amaçlanmıştır. Araştırma, nedensel-karşılaştırmalı araştırma deseni ile yürütülmüştür. Sekiz haftalık bir programlama eğitimi sürecine otuz bir ortaokul öğrencisi katılmıştır. Veriler, her hafta iki saatlik ders sürecinin sonunda uygulanan bilişsel yük ölçekleri ve görevler sırasında alınan ekran kayıt videoları aracılığıyla toplanmış, ekran kayıtlarındaki eylemler davranış göstergeleri kodlanarak analiz edilmiştir. Katılımcılar, yüksek bilişsel yük (YBY) ve düşük bilişsel yük (DBY) olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Bulgular, DBY grubunun YBY grubuna kıyasla daha iyi programlama performansı sergilediğini ortaya koymuştur. Gerçekleştirilen epistemik ağ analizi sonucunda farklı grupların ipucu kullanım örüntüleri modellenmiştir. Bu kapsamda YBY grubunun yapay zekâ tabanlı ipuçlarını tercih edip kullanmasına rağmen ipucu isteklerinin kavrama aşamasında kaldığı ve uygulama, yardım arama ya da değerlendirme aşamalarına ilerleyemediği görülmüştür. Buna karşılık, DBY grubunun, ipucu almayı tercih etmedikleri durumların belirgin olduğu, ipucu aldıklarında ise yardım arama ve değerlendirme dâhil olmak üzere tüm aşamalarda ilerleme kaydettiği görülmüştür. Bu bulgular, özellikle ortaokul düzeyindeki programlama görevlerinde, yapay zekâ tabanlı ipuçlarının öğrencilerin bilişsel özelliklerine göre uyarlanması gerekliliğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
This study aimed to identify students with different cognitive load profiles in a learning environment where AI-based hints were provided during programming tasks, examine performance differences between these profiles, and model hint usage. The research was conducted using a causal-comparative research design. Thirty-one middle school students participated in an eight-week programming education process. Data were collected through cognitive load scales administered at the end of each two-hour weekly lesson and screen recording videos taken during tasks. Actions in the screen recordings were coded as behavioral indicators and analyzed. Participants were divided into two groups: high cognitive load (HCL) and low cognitive load (LCL). Findings revealed that the LCL group demonstrated better programming performance compared to the HCL group. The epistemic network analysis modeled the different groups' patterns of hint usage. In this context, it was observed that although the HCL group preferred and used AI-based hints, their hint requests remained at the comprehension stage and did not progress to the application, help-seeking, or evaluation stages. In contrast, it was observed that the DBY group showed clear instances where they preferred not to receive hints, but when they did receive hints, they made progress in all,stages, including seeking help and evaluation. These findings highlight the necessity of adapting
Benzer Tezler
- Üretken yapay zeka destekli programlama eğitiminde sorgu mühendisliğinin çeşitli değişkenler açısından değerlendirilmesi
Evaluation of prompt engineering in generative artificial intelligence-assisted programming education with regards to various variables
HANDAN ATUN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN GÜLBAHAR GÜVEN
- Üretken yapay zeka destekli programlama eğitiminin çeşitli değişkenler üzerindeki etkisinin incelenmesi
Investigating the effect of generative artificial intelligence-assisted programming education on various variables
NECATTİN KIRAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Teknik EğitimAfyon Kocatepe ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. FATİH ÖZDİNÇ
- Integrating generative AI into programming education: An exploratory study of student interactions and learning outcomes
Programlama eğitiminde üretken yapay zekânın entegrasyonu: Öğrenci etkileşimleri ve öğrenme çıktılarına yönelik keşfedici bir çalışma
HACER GÜNER
Doktora
İngilizce
2026
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN ER
- Üretken yapay zekâ araçlarının kodlama eğitiminde kullanımının incelenmesi: ChatGPT örneği
Examining the use of generative artifical intelligence tools in coding education: The case of ChatGPT
MEHMET ÖZÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TÜZÜN
- Tasarımcı bakış açısıyla hesaplamalı düşünmede prosedürel soyutlamanın değerlendirilmesi için bir yöntem
An evaluation method for a designer's procedural abstraction in computational thinking
ELİF BELKIS ÖKSÜZ