Integration of AI into peer feedback: Students' perceptions and experiences in a programming course
Programlama dersinde akran geri bildirimine yapay zekânın entegrasyonu: Öğrencilerin algıları ve deneyimleri
- Tez No: 1010697
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERKAN ER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay Zeka (YZ), Bilgisayar Bilimleri Eğitimi'ne her geçen gün daha fazla entegre olurken, mevcut yaklaşımların çoğu öncelikle hata tespiti ve düzeltilmesine odaklanarak geri bildirim süreçlerini otomatikleştirmeye yoğunlaşmıştır. Ancak bu odaklanma, öğrencinin anlamasını ve öğrenmesini destekleyen biçimlendirici (formative) geri bildirimin pedagojik önemini çoğu zaman göz ardı etmektedir. Bu çalışma, YZ'nin rolünü insan öğretiminin bir alternatifi olarak değil, akran geri bildiriminin kalitesini ve derinliğini artırmak için tasarlanmış destekleyici bir“yardımcı pilot”(co-pilot) olarak incelemektedir. Araştırma iki temel bileşenden oluşmaktadır. İlk olarak, geri bildirim mekanizmaları üzerine yapılan sistematik bir literatür taraması, otomasyonun sıklıkla anlamlı katılım yerine verimliliğe öncelik verdiği bir boşluğu ortaya koymaktadır. Bu bulgulara dayanarak çalışma, üç katmandan oluşan Çok Katmanlı YZ Destekli Akran Geri Bildirimi (MLA-PF) çerçevesini önermektedir: tanı katmanı (yapısal ve kavramsal sorunların belirlenmesi), zenginleştirme katmanı (yapıcı akran geri bildirimi oluşturulmasının desteklenmesi) ve insan döngüsü katmanı (pedagojik uyumun sağlanması). İkinci olarak, bu çerçeveye dayalı YZ destekli bir akran geri bildirim platformu geliştirilmiş ve bir pilot çalışma aracılığıyla değerlendirilmiştir. Bulgular, öğrencilerin YZ destekli geri bildirimi etkili ve yararlı bulduklarını göstermekte; nitel ve davranışsal kanıtlar ise yüzeysel düzeltmelerden ziyade anlamlı bir etkileşime işaret etmektedir. Öğrenciler; mantıksal hatalar, kontrol akışı ve okunabilirlik gibi konularda önemli kod revizyonları yapmış ve %85'ten fazlası geri bildirimleri çalışmalarına dahil ettiklerini belirtmiştir. YZ'yi hazır çözümler sunan bir araç yerine eleştirel düşünmeyi destekleyen bir yapı iskelesi (scaffold) olarak konumlandıran bu araştırma, programlama eğitimini geliştirmek için pedagojik temelli bir yaklaşım sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
As Artificial Intelligence (AI) becomes increasingly integrated into Computer Science Education (CSE), many existing approaches have focused on automating feedback processes, primarily emphasizing error detection and correction. However, this focus often overlooks the pedagogical importance of formative feedback that supports student understanding. This study investigates the role of AI not as a replacement for human instruction, but as a supportive“co-pilot”designed to enhance the quality and depth of peer feedback. The research consists of two main components. First, a systematic literature review on feedback mechanisms identifies a gap where automation frequently prioritizes efficiency over meaningful engagement. Based on these findings, the study proposes the Multi-Layered AI-Augmented Peer Feedback (MLA-PF) framework, consisting of three layers: diagnostic (identifying structural and conceptual issues), augmentation (supporting constructive peer feedback generation), and human-in-the-loop (ensuring pedagogical alignment). Second, an AI-assisted platform grounded in this framework was evaluated through a pilot study. Findings indicate that students perceived the AI-assisted feedback as effective, with qualitative evidence suggesting meaningful engagement rather than superficial correction. Students made substantive revisions to logical errors and control flow, with over 85% incorporating feedback into their work. By repositioning AI as a tool to scaffold critical thinking, this research offers a grounded approach to enhancing programming education, providing a foundation for future scalability and impact on learning outcomes.
Benzer Tezler
- EFL learners' spoken interaction practices through technology-enhanced collaborative language learning
Yabancı dil olarak İngilizce öğrenenlerin teknoloji destekli işbirlikli dil öğrenme yoluyla sözlü etkileşim pratikleri yapması
HAVVA NUR YEŞİLDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADRİYE DİLEK BACANAK
- İnsan ve yapay zeka temelli çevrimiçi eşli programlama öğrenme süreçlerinin karşılaştırılması
Comparison of human and artificial intelligence based online pair programming learning processes
BETÜL ER
Doktora
Türkçe
2026
Bilim ve TeknolojiTrabzon ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ÇAKIROĞLU
- The significance and the contribution of 6+1 traits of writing to the success of the students in writing courses in English language teaching
Yazmanın 6+1 özelliğinin İngilizce öğretiminde yazılı anlatım derslerindeki öğrenci başarısına katkısı ve önemi
ÖZLEM YAZAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PAŞA TEVFİK CEPHE
- A systematic literature review of AI in higher education: Opportunities and challenges
Yüksek öğretimde yapay zekanın sistematik literatür incelemesi: Zorluklar ve fırsatlar
MOHAMED DIARRA
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İşletmeAntalya Bilim Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. BÜŞRA SOUMMAKIE
- Le bonheur le travail et les choix dans l'ethique
Etikte mutluluk iş ve seçimler
YILDIZ GÜL HACIEVLİYAGİL CÜCELOĞLU
