Eğitimde yapay zeka uygulamaları: Öğrencilerin akademik başarısı ve motivasyonu üzerine sistematik bir derleme ve meta-analiz
Artificial intelligence applications in education: A systematic review and meta-analysis on students' academic achievement and motivation
- Tez No: 988053
- Danışmanlar: PROF. DR. NAZIM ÇOĞALTAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Siirt Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitim Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu doktora tezi, eğitimde yapay zeka (YZ) uygulamalarının öğrencilerin akademik başarısı ve motivasyonu üzerindeki etkilerini sistematik biçimde incelemeyi ve bu etkilerin farklı bağlamsal değişkenler (öğretim kademesi, uygulama aracı, ders türü, ülke kültürü vb.) doğrultusunda nasıl farklılaştığını ortaya koymayı amaçlamaktadır. Çalışma, kanıta dayalı araştırma yaklaşımına dayanan sistematik derleme ve meta-analiz yöntemiyle yürütülmüştür. 2003–2024 yılları arasında yayımlanmış, deneysel ve yarı deneysel desenlere sahip 181 çalışma (147 akademik başarı, 34 motivasyon), PRİZMA yönergeleri temelinde YÖK Tez Merkezi, ProQuest, Web of Science, ScienceDirect, EBSCO, TR-Dizin ve Scopus veri tabanlarından derlenmiştir. Bulgular, YZ destekli öğretim uygulamalarının öğrencilerin akademik başarısı üzerinde yüksek düzeyde pozitif bir etki (Cohen's d = 0.83; %95 GA [0.70, 0.96]), öğrenme motivasyonu üzerinde ise orta düzeyde anlamlı bir etki (d = 0.77; p < .01) yarattığını göstermektedir. Heterojenlik testleri (Q = 2236.75; 207.032 p < .01), çalışmalar arasında bağlamsal ve yöntemsel çeşitlilik bulunduğunu ortaya koymuştur. Moderatör analizleri, etki büyüklüklerinin öğretim kademesi, uygulama aracı, ders türü, uygulama süresi ve ülke kültürüne göre anlamlı biçimde farklılaştığını göstermektedir. Özellikle sosyal bilimler (d = 1.51) ve görsel sanatlar (d = 1.26) alanlarında etkiler daha yüksek bulunmuştur. Akıllı öğretim sistemleri (d = 1.52) ve derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar, bireyselleştirilmiş öğrenmeyi ve öz-düzenleme becerilerini güçlendiren en etkili uygulamalar olarak öne çıkmıştır. Elde edilen bulgular, YZ'nin eğitimde yalnızca akademik başarıyı destekleyen bir araç değil, aynı zamanda öğrencilerin duyuşsal ve motivasyonel yönlerini güçlendiren pedagojik bir katalizör olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, etkilerin bağlamsal koşullar ve pedagojik tasarım unsurlarına bağlı olarak çeşitlendiği belirlenmiştir. Bu sonuçlar, eğitimde YZ entegrasyonunun yalnızca teknolojik adaptasyonla sınırlı kalmaması; pedagojik, etik ve metodolojik boyutların bütüncül biçimde değerlendirilmesi gerektiğine işaret etmektedir. Bu çalışma, YZ destekli öğrenme uygulamalarının etkililiğine ilişkin kapsamlı kanıtlar sunarak, eğitim politikaları, öğretim tasarımı ve dijital öğrenme stratejilerinin geliştirilmesi açısından kuramsal ve uygulamalı katkılar sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This doctoral dissertation aims to systematically examine the effects of artificial intelligence (AI) applications in education on students' academic achievement and learning motivation, as well as to explore how these effects vary across contextual variables such as educational level, type of application, subject area, and cultural context. The study was conducted within the framework of a systematic review and meta-analysis, grounded in an evidence-based research approach. A total of 181 experimental and quasi-experimental studies published between 2003 and 2024 were collected following PRİZMA guidelines from databases including YÖK Thesis Center, ProQuest, Web of Science, ScienceDirect, EBSCO, and Scopus. The meta-analysis results revealed a strong positive effect of AI-supported instructional practices on students' academic achievement (Cohen's d = 0.83; 95% CI [0.70, 0.96]) and a moderate but significant effect on learning motivation (d = 0.77; p < .01). The heterogeneity test (Q = 2236.75; 207.032 p < .01) indicated substantial contextual and methodological diversity among the studies. Moderator analyses showed that effect sizes significantly varied by educational level, application type, subject area, intervention duration, and cultural background. The highest effects were observed in the fields of social sciences (d = 1.51) and visual arts (d = 1.26), while lower effects were reported in basic sciences (d = 0.36). Intelligent Tutoring Systems (d = 1.52) and deep learning–based applications were identified as the most effective in enhancing personalized learning and self-regulation skills. Overall, the findings indicate that AI functions not merely as a cognitive enhancement tool but also as a pedagogical catalyst that strengthens students' affective and motivational dimensions. However, the observed variations highlight that AI's educational impacts are contingent upon contextual factors and pedagogical design features. This underscores the need to approach AI integration in education from a holistic perspective, encompassing pedagogical, ethical, and methodological dimensions rather than focusing solely on technological adaptation. This study contributes both theoretically and practically to the development of educational policies, instructional design, and digital learning strategies by providing comprehensive evidence on the effectiveness of AI-enhanced learning practices.
Benzer Tezler
- Oyunlaştırma yöntemlerinin matematik eğitimindeki etkisi; Unıty tabanlı bir eğitim uygulaması üzerine deneysel bir çalışma
The effect of gamification methods in mathematics education; an experimental study on a Unity-based educational application
TANSU ULUSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÇALLI
- Exploring opinions of corporate instructional designers on their professional development and training needs
Kurumsal öğretim tasarımcılarının mesleki gelişim ve eğitim ihtiyaçları konusundaki görüşlerinin araştırılması
NAZLI GÖKALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÖZTÜRK
- Yapay zekâ destekli öğrenme ortamlarının üniversite öğrencilerinin akademik başarı, öz-yeterlik ve öğrenci bağlılık düzeyleri üzerindeki etkisi
The effect of artificial intelligence-supported learning environments on university students' academic achievement, self-efficacy and student engagement levels
BÜŞRA KULA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Yönetim Bilişim SistemleriBartın ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMMÜHAN AVCI
- Derin öğrenme algoritmaları kullanarak öğrenci akademik performansının erken tahmini
Early prediction of student academic performance using deep learning algorithms
AHMET KALA
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN TORKUL
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA YILDIZ
- İnsan ve çevre ünitesine yönelik geliştirilen yapay zekâ destekli artırılmış gerçeklik uygulamasının ortaokul öğrencilerinin başarısı ve tutumu üzerindeki etkisi
The effect of artificial intelligence-supported augmented reality application developed for the human and environment unit on the achievement and attitude of secondary school students
HARUN BAYER
Doktora
Türkçe
2025
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET TEKİN