Geri Dön

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

  1. Tez No: 992511
  2. Yazar: HACER GÜNER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERKAN ER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Yapay zeka okuryazarlığı, Artificial intelligence, Artificial intelligence literacy
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu araştırma, öğrencilerin giriş düzeyi bir programlama dersinde ChatGPT ile nasıl etkileşime girdiklerini ve farklı öğretim yaklaşımlarının bu etkileşim biçimleri, öğrenme çıktıları ve algılar üzerindeki etkisini incelemektedir. Karma yöntem araştırma deseni benimsenmiş ve üç farklı ChatGPT entegrasyon yaklaşımı uygulanmıştır. Bu yaklaşımlar yönlendirilmemiş serbest kullanım, etkili istem yazmaya yönelik doğrudan öğretim ve yapılandırılmış rehberliktir. Nicel veriler ön testler, oturum sonu sınavları ve başarı ölçümlerinden elde edilirken, nitel veriler öğrencilerin ChatGPT etkileşim kayıtları ve yansıtıcı görüşlerinden toplanmıştır. Araştırmaya 158 lisans öğrencisi katılmış ve toplam 2388 ChatGPT istemi tematik analizle incelenmiştir. Analiz sonucunda beş yapay zekâ etkileşim profili belirlenmiştir:“Yapay Zekâya Bağımlı Kod Üreticiler”,“Yapay Zekâya Bağımlı Kod Üretici ve İyileştiriciler”,“Yapay Zekâ Destekli Kod İyileştiriciler”,“Yapay Zekâ ile İşbirlikçi Kodlayıcılar”ve“Yapay Zekâdan Bağımsız Kodlayıcılar”. Bulgular, uygulanan öğretim müdahalelerine bağlı olarak bu profillerin dağılımında anlamlı farklılıklar olduğunu göstermiştir. Programlama ön bilgisi yüksek öğrencilerin ChatGPT'yi daha yansıtıcı ve geliştirici biçimde kullandığı, daha az deneyimli öğrencilerin ise doğrudan çözümlere yöneldiği görülmüştür. Oturum sonu sınavlarındaki başarı artışı, istem yazma ve yapay zekâ okuryazarlığına yönelik eğitimin öğrenme üzerinde olumlu etkisini ortaya koymaktadır. Nitel bulgular, öğrencilerin ChatGPT'ye ilişkin algılarının süreç içinde değiştiğini göstermektedir. Başlangıçta erişilebilirlik ve kullanım kolaylığı öne çıkarken, ilerleyen aşamalarda öğrenme desteği, görev ilerlemesi ve kişiselleştirilmiş yardım daha fazla vurgulanmıştır. Bununla birlikte, yanıt hataları ve aşırı bağımlılık gibi sorunlar eleştirel ve sorumlu yapay zekâ kullanımının önemini sürdürmektedir. Genel olarak çalışma, yapay zekâ destekli öğrenme ortamlarında pedagojik yönlendirmenin kritik rolünü vurgulamaktadır.

Özet (Çeviri)

This study examines how students interact with ChatGPT in an introductory programming course and how instructional approaches shape their interaction patterns, learning outcomes, and perceptions. Using a mixed-methods design, three integration strategies (unguided use, explicit instruction on effective prompting, and structured scaffolding) were implemented across three in-class practice sessions during a semester. Quantitative data were gathered through a prior knowledge test and post-session quizzes, while qualitative data consisted of ChatGPT interaction logs and student reflections. A total of 158 undergraduate students participated, and 2,388 ChatGPT prompts were thematically analyzed. Based on prompting behaviors, different profiles of interaction were identified such as“AI-Reliant Code Generators”,“AI-Reliant Code Generator & Refiners”,“AI-Assisted Code Refiners”,“AI-Collaborative Coders”, and“AI-Independent Coders”. Statistical analyses showed significant differences in profile distributions across instructional conditions, demonstrating that pedagogical design strongly influences how students engage with AI tools. Students with lower prior programming knowledge were more likely to depend on ChatGPT for direct solutions, whereas those with stronger backgrounds tended to use the tool reflectively for revision and improvement. Post-test results indicated a significant performance improvement following explicit instruction, highlighting the value of prompt-writing training and AI literacy. Qualitative findings revealed a shift from emphasizing accessibility and convenience toward valuing learning support, task progress, and personalized assistance. Despite these gains, challenges such as misinterpretation, limited feedback, and overreliance persisted. Overall, the findings underscore the importance of instructional mediation in AI-enhanced programming education.

Benzer Tezler

  1. Human-machine collaboration in landscape architecture:Multi-stage integration of ai into landscape site analysisworkflow

    Peyzaj mimarlığında insan-makine işbirliği: Yapay zekanınçevre analizi sürecine çok katmanlı entegrasyonu

    BUSE EZGİ ER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİH BOZKURT

  2. 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

    Türkçe

    2025

    Teknik EğitimAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. FATİH ÖZDİNÇ

  3. Öğretmen adaylarının chatgpt destekli İngilizce dil öğretimi ve öğrenimi hakkındaki görüşlerinin incelenmesi

    An investigation of pre-service teachers' views on chatgpt-supported English language teaching and learning

    HALİME NUR SAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA SERKAN ÖZTÜRK

  4. Designing and evaluating a conceptual framework for generative artificial intelligence-assisted feedback: An experimental study in an undergraduate programmingcourse

    Üretken yapay zekâ ile desteklenen geri bildirim için kavramsal bir çerçevenin tasarımı ve değerlendirilmesi: Lisans programlama dersinde deneysel bir çalışma

    ATAKAN COŞKUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAN ER