Kimya eğitiminde yapay zekâ araştırmalarına ilişkin bir meta-sentez çalışması
A meta-synthesis study on artificial intelligence research in chemistry education
- Tez No: 1003627
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSA ÜCE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Bilim ve teknoloji, Kimya eğitimi, Ortaöğretim, Yükseköğretim, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Science and technology, Chemistry education, Secondary education, Higher education, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kimya Öğretmenliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay zekâ teknolojileri, eğitim alanına hızla entegre olmakta ve kimya gibi karmaşık disiplinlerde köklü değişimlere yol açmaktadır. Bu teknolojiler, kimyanın soyut kavramlarını somutlaştırma ve kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunma konusunda büyük bir potansiyel taşımaktadır. Ancak bu hızlı entegrasyon, pedagojik eksiklikler, etik kaygılar ve öğretmen rolünün yeniden tanımlanması gibi önemli tartışmaları da beraberinde getirmektedir. Bu dinamik ortam, yapay zekânın kimya eğitimindeki mevcut durumunun ve gelecekteki yörüngesinin derinlemesine incelenmesini zorunlu kılmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, yapay zekânın kimya eğitiminde nasıl kullanıldığını ve mevcut uygulamaların potansiyelini ortaya koymaktır. Bu teknolojilerin eğitim süreçlerine getirdiği yenilikler, karşılaşılan zorluklar ve gelecekteki araştırma fırsatları analiz edilerek, yapay zekânın kimya eğitimindeki rolüne ilişkin bir gelecek öngörüsü sunulması hedeflenmektedir. Çalışma, bu analizler ışığında akademisyenlere, öğretmenlere ve öğrencilere pratik öneriler sunmayı amaçlamaktadır. Bir nitel araştırma olarak biçimlendirilmiş bu araştırmada meta-sentez yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemle, 2024 yılında yayınlanan ve yapay zekânın kimya eğitiminde kullanımını konu alan 65 adet bilimsel makale sistematik bir analize tabi tutulmuştur. Seçilen makaleler, önceden belirlenmiş bir kodlama çerçevesine göre incelenmiştir. Bu çerçeve; makalenin künyesi, makalenin türü, makalenin konusu, araştırma yöntemi, veri toplama aracı, veri analiz yöntemi, veri analiz yöntem sayısı, örneklem düzeyi, örneklem tekniği ve örneklem sayısı/büyüklüğü gibi metodolojik eğilimleri belirlemeye yönelik başlıklardan oluşmaktadır. Bu sistematik analiz sonucunda, kimya eğitiminde yapay zekâ araştırmalarının yoğunlaştığı alt konular, en sık tercih edilen araştırma yöntemleri ve metodolojik eğilimler ortaya konulmuştur. Çalışma, alandaki mevcut eksiklikleri ve araştırma boşluklarını tespit ederek, gelecekteki çalışmalara yön vermeyi amaçlamaktadır. Elde edilen bulgular, yapay zekâ araçlarının etkin ve etik kullanımını sağlamak isteyen eğitimciler, araştırmacılar ve politika yapıcılar için kanıta dayalı bir temel sunmaktadır. Araştırma bulguları, çalışmaların yaklaşık yarısının Journal of Chemical Education dergisinde yayımlanmasıyla konunun teknik boyuttan ziyade alan eğitimi bağlamında ele alındığını göstermektedir. Ayrıca, araştırmaların pedagojik derinlik veya spesifik kimya konularından (reaksiyon mekanizmaları vb.) ziyade, ağırlıklı olarak yapay zekâ araçlarının teknik performansına odaklandığını ortaya koymuştur. Metodolojik açıdan betimsel ve nitel yaklaşımların baskın olduğu alanda, yapay zekânın öğrenci başarısına etkisini kanıtlayacak deneysel çalışmaların sınırlı kaldığı; ayrıca veri kaynağı olarak insan katılımcılar yerine yapay zekâ yanıtları ve dokümanların daha sık kullanılmasıyla öğretmen ve K-12 öğrenci perspektifinin eksik kaldığı tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Artificial Intelligence (AI) technologies are rapidly integrating into the field of education, leading to profound transformations in complex disciplines such as chemistry. These technologies hold significant potential for making abstract concepts in chemistry more tangible and for providing personalized learning experiences. However, this rapid integration also raises important discussions regarding pedagogical limitations, ethical concerns, and the redefinition of the teacher's role. This dynamic landscape necessitates a comprehensive examination of the current state and future trajectory of AI in chemistry education. The main purpose of this study is to explore how AI is used in chemistry education and to evaluate the potential of current applications. By analyzing the innovations these technologies bring to educational processes, the challenges encountered, and future research opportunities, the study aims to provide a future perspective on the role of AI in chemistry education. In light of these analyses, the study also seeks to offer practical recommendations for academics, teachers, and students. This qualitative study employed the meta-synthesis method. Within this framework, 65 scientific articles published in 2024 and focusing on the use of AI in chemistry education were subjected to systematic analysis. The selected articles were examined based on a predefined coding framework. This framework included categories aimed at identifying methodological trends, such as bibliographic information, article type, research topic, research method, data collection tools, data analysis methods, number of data analysis methods, sample level, sampling technique, and sample size. As a result of this systematic analysis, key subtopics in AI research within chemistry education, the most frequently employed research methods, and prevailing methodological trends were identified. The study aims to guide future research by identifying existing gaps and deficiencies in the field. The findings provide an evidence-based foundation for educators, researchers, and policymakers seeking to ensure the effective and ethical use of AI tools. The findings indicate that approximately half of the studies were published in the Journal of Chemical Education, suggesting that the topic has been addressed primarily within the context of chemistry education rather than from a technical perspective. Furthermore, the studies reveal that the primary focus has been on the technical performance of AI tools rather than on pedagogical depth or specific chemistry topics (e.g., reaction mechanisms). Methodologically, although descriptive and qualitative approaches dominate the field, experimental studies examining the impact of AI on student achievement remain limited. Additionally, the frequent use of AI-generated responses and documents as data sources, instead of human participants, has led to an underrepresentation of teacher and K–12 student perspectives.
Benzer Tezler
- Yapay zekanın lise öğrencileri için kimya ve biyoloji eğitimine etkisi
The impact of artificial intelligence on chemistry and biology education for high school students
PINAR KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FERDİ SARAÇ
- Öğretmenlerin teknolojik pedagojik alan bilgisi hazır bulunuşluk ve yapay zekâ eğitimine yönelik tutum ölçeklerinin yapay zekâ destekli dilsel uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması
Artificial intelligence assisted linguistic adaptation, validity and reliability study of teachers' technological pedagogical content knowledge readiness and attitude scales towards artificial intelligence education
SULTAN BURCU TÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL ALTUN
- Yapay sinir ağı eğitimi için çoklu evren optimizasyonu ve tavlama benzetimi algoritması ile yeni bir melez meta-sezgisel model önerisi
A new hybrid meta-heuristic model proposal with multiverse optimization and simulated annealing algorithm for artificial neural network training
ÖMER YILMAZ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM ALPASLAN ALTUN
- Nesnelerin interneti (IoT) destekli nano-STEM-GLASS etkinliklerinin tasarlanması ve uygulama sürecinin incelenmesi
Planning internet of things (IoT) aided nano-STEM-GLASS activities and studying the implementation process
İSMAİL ATEŞ
Doktora
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSA ÜCE
- Yapay zekânın akademik sınav performanslarının karşılaştırılması: ChatGPT, gemini ve copilot
Comparison of academic exam performances of artificial intelligence: ChatGPT, gemini and copilot
GAMZE NİLSU ÇOLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL