Geri Dön

Eğitimde yapay zeka tabanlı geri bildirim sistemlerinin öğrenme süreçlerine etkisi

The effect of artificial intelligence-based feedback systems on learning processes in education

  1. Tez No: 992944
  2. Yazar: EMRAH DEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NURULLAH TAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: yapay zekâ, geri bildirim, akademik başarı, öğrenme motivasyonu, ortaokul öğrencileri, eğitim teknolojileri, Artificial intelligence, feedback, academic achievement, learning motivation, secondary school students, educational technologies
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Bu araştırmanın amacı, ortaokul düzeyinde kullanılan yapay zekâ tabanlı geri bildirim sistemlerinin öğrencilerin akademik başarıları ve öğrenme motivasyonları üzerindeki etkisini incelemektir. Bu kapsamda, yapay zekâ destekli geri bildirimlerin geleneksel öğretim yöntemlerine kıyasla öğrenme süreçlerine katkı sağlayıp sağlamadığı değerlendirilmiştir. Yöntem: Araştırmada deney ve kontrol gruplu yarı deneysel desen kullanılmıştır. Çalışma, 2024–2025 eğitim-öğretim yılı bahar döneminde bir devlet ortaokulunda öğrenim gören 7. sınıf öğrencileriyle yürütülmüştür. Deney grubunda dört hafta süreyle yapay zekâ tabanlı geri bildirim destekli öğretim uygulanırken, kontrol grubunda geleneksel öğretim yöntemi kullanılmıştır. Veriler başarı testi ve öğrenme motivasyonu ölçeğiyle toplanmış ve istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Bulgular: Araştırma bulguları, yapay zekâ tabanlı geri bildirim sistemi kullanılan deney grubundaki öğrencilerin akademik başarı puanlarının kontrol grubuna kıyasla anlamlı düzeyde arttığını göstermektedir. Ayrıca deney grubundaki öğrencilerin öğrenme motivasyonlarında da istatistiksel olarak anlamlı bir artış tespit edilmiştir. Bulgular, anlık, bireyselleştirilmiş ve veri temelli geri bildirimlerin öğrencilerin öğrenme sürecine daha etkin katılım sağlamalarına katkı sunduğunu ortaya koymuştur. Sonuç: Araştırma sonuçları, yapay zekâ tabanlı geri bildirim sistemlerinin ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarını ve öğrenme motivasyonlarını olumlu yönde etkilediğini göstermektedir. Bu doğrultuda, yapay zekâ destekli geri bildirim uygulamalarının öğretim süreçlerine pedagojik ilkelerle bütünleştirilerek entegre edilmesi önerilmektedir. Ayrıca öğretmenlerin bu sistemleri etkili biçimde kullanabilmeleri için teknik ve pedagojik desteklerin sağlanmasının önemli olduğu değerlendirilmektedir.

Özet (Çeviri)

Purpose: The purpose of this study was to examine the effects of artificial intelligence–based feedback systems on secondary school students' academic achievement and learning motivation. In this context, the effectiveness of AI-supported feedback compared to traditional instructional methods was evaluated. Method: A quasi-experimental design with experimental and control groups was employed. The study was conducted with 7th-grade students attending a public secondary school during the spring semester of the 2024–2025 academic year. While the experimental group participated in an AI-based feedback–supported instructional process for four weeks, the control group received instruction through traditional teaching methods. Quantitative data were collected using an achievement test and a learning motivation scale and were analyzed using statistical methods. Results: The findings indicated that the academic achievement scores of students in the experimental group significantly increased compared to those in the control group. In addition, a statistically significant improvement was observed in the learning motivation levels of the experimental group. The results demonstrated that real-time, personalized, and data-driven feedback contributed to more effective student engagement in the learning process. Conclusion: The results suggest that artificial intelligence–based feedback systems positively affect secondary school students' academic achievement and learning motivation. Accordingly, it is recommended that AI-supported feedback applications be integrated into instructional processes in alignment with pedagogical principles. Providing technical and pedagogical support for teachers is also considered essential for the effective use of such systems.

Benzer Tezler

  1. Açık uçlu soruların yapay zeka destekli otomatik değerlendirilmesi ve kullanıcı deneyimleri

    Open-ended questions' automatic evaluation with artificial intelligence, and user experiences

    ABDULKADİR KARA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN YILDIRIM

  2. Arduıno ile etkileşimli eğitim: C# tabanlı bir kontrol yazılımının geliştirilmesi ve performans analizi

    Interactive education with arduino: Development of a c#-based control software and performance analysis

    YAKUP DAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKilis 7 Aralık Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA MİKAİL ÖZÇİLOĞLU

  3. Eğitimde yapay zekâ kullanımı değerlendirme ölçeğinin Türkçe uyarlaması: Matematik öğretmen adayları perspektifi

    Turkish adaptation of artificial intelligence use in education evaluation scale: The perspective of pre-service mathematics teachers

    ÜMMÜHAN BETÜL YEŞİLDAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE YAVUZ

  4. Development of artificial intelligence based semi-autonomous control system to assist decision making of reactor operators

    Reaktör operatörlerinin karar vermesini desteklemek için yapay zekâ tabanlı yarı-otonom kontrol sisteminin geliştirilmesi

    CEYHUN YAVUZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENEM ŞENTÜRK LÜLE

  5. An agent-based framework for systematic generative feature engineering in financial markets

    Finansal piyasalarda sistematik üretici değişken mühendisliği için yapay zekâ ajanları temelli bir yaklaşım

    MUSTAFA ENES KARAMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Büyük Veri ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ