Yapay zekâ destekli işbirlikli öğrenmenin programlama eğitimine etkileri
The effects of artificial intelligence-supported collaborative learning on programming education
- Tez No: 996824
- Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN SADİ SEFEROĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırma, bireysel ve işbirlikli öğrenme ortamlarında yapay zekâ araçlarının kullanımının, 9. sınıf öğrencilerinin programlama öz yeterliği, soyutlama becerisi ve programlama performansı üzerindeki karşılaştırmalı etkilerini incelemeyi amaçlamaktadır. Çalışma, 2024-2025 eğitim-öğretim yılında bir lisede yürütülmüştür. Araştırmanın metodolojik özüne uygun olarak, nicel ve nitel verilerin birlikte kullanıldığı karma araştırma yöntemlerinden yakınsak paralel desen kullanılmıştır. Nicel boyutta yürütülen deneysel uygulama kapsamında, deney grubu öğrencileri yapay zekâ destekli eşli programlama temelli işbirlikli öğrenme sürecine dahil edilmiş, kontrol grubu öğrencileri ise yapay zekâ araçlarına erişerek bireysel öğrenme temelli etkinliklerle desteklenmiştir. Her iki grupta da konular öğretmen rehberliğinde sistematik şekilde işlenmiştir. Nicel verilere göre yapılan karşılaştırmalarda, deney grubu öğrencilerinin süreç sonunda programlama öz yeterliklerinde ve soyutlama becerilerinde kontrol grubuna kıyasla istatistiksel olarak anlamlı farklılık elde ettiği saptanmıştır. Programlama performansında ise her iki grupta da gelişim gözlenmekle birlikte, gruplar arası farkın anlamlılık sınırında kaldığı belirlenmiştir. Nitel bulgular ise, deney grubunun yapay zekâ araçlarını kullanım deneyimlerinin başlangıçtaki basit yardım arama düzeyinden, süreç sonunda stratejik ve yönlendirici 'öğretmen rolü atama' düzeyine doğru evrildiğini göstermektedir. Çalışma bulguları, yapay zekâ araçlarının yalnızca bilişsel çıktıları değil, aynı zamanda işbirlikli öğrenme dinamiklerini (grup uyumu) ve öğrencilerin teknoloji okuryazarlığını da dönüştürdüğünü ortaya koymaktadır. Bu sonuçlar, yapay zekâ araçlarının pedagojik açıdan yapılandırılmış sosyal öğrenme ortamlarında, duyuşsal ve bilişsel kazanımları destekleyen güçlü bir potansiyel taşıdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This study aims to examine the comparative effects of using artificial intelligence tools in individual and collaborative learning environments on the programming self-efficacy, abstraction skills, and programming performance of 9th-grade students. The study was conducted at a science high school during the 2024-2025 academic year. In line with the methodological essence of the research, a convergent parallel design was used from mixed research methods that employ both quantitative and qualitative data. During the experimental process, students in the experimental group were involved in an AI-supported pair programming based collaborative learning process, while students in the control group experienced the same duration of activities supported by access to AI tools through individual study. In both groups, subject matters related to the programming language were systematically taught under teacher guidance. Quantitative comparative analysis revealed that the experimental group students achieved a statistically significant superiority over the control group in programming self-efficacy and abstraction skills at the end of the process. Although development was observed in both groups regarding programming performance, the difference between the groups was determined to be at the threshold of significance. Furthermore, qualitative findings indicate that the experimental group's experience with AI tool use evolved from an initial level of simple help-seeking towards a strategic and directive 'teacher role assignment' level at the end of the process, demonstrating prompt engineering development. The study's findings reveal that AI tools transform not only cognitive outcomes but also collaborative learning dynamics (group cohesion) and students' technology literacy. These results suggest that pedagogically structured use of generative AI tools holds a strong potential for supporting both affective and cognitive gains within social learning environments.
Benzer Tezler
- İlkokul 3. sınıf öğrencilerinin problem çözme becerilerinin ve matematik dersine yönelik motivasyonlarının geliştirilmesine ilişkin yapay zeka destekli bir eylem araştırması
An AI-supported action research study on the development of problem-solving skills and motivation towards mathematics among year 3 primary school pupils
MELİKE DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimDüzce ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ EVRAN ACAR
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- The impact of ai-assisted collaborative academic writing instruction with custom gpts on EFL learners' motivation and academic writing performance
Kişiselleştirilmiş yapay zeka botları ile desteklenen yapay zeka tabanlı işbirlikli akademik yazma eğitiminin İngilizceyi yabancı dil olarak öğrenen öğrencilerin motivasyonu ve akademik yazma başarısı üzerindeki etkileri
DERYA ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimBahçeşehir ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ ÖZTÜFEKÇİ
YRD. DOÇ. DR. RUKİYE ÖZLEM ÖZTÜRK
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA POLAT
- The impact of AI-based chatbots on speaking anxiety among EFL learners
Yapay zeka tabanlı sohbet robotlarının ingilizceyi yabancı dil olarak öğrenenlerdeki konuşma kaygısına etkisi
MELTEM BALLIDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAMİ AYDIN
- FLAGS framework and decentralized federated learning under device volatility
FLAGS platformu ve cihaz dalgalanması durumunda merkeziyetsiz federe öğrenme
AHNAF HANNAN LODHI
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZNUR ÖZKASAP
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ AKGÜN