Editörel Open Access

Eğitimde Yapay Zekâ Ajanlarının Kullanımı

  • Gürkan SARIDAŞ Ministere de l'Education Nationale  image/svg+xml
    Yazar
    Eğitimde Yapay Zekâ Ajanlarının Kullanımı

    Yazarlar

    DOI:

    https://doi.org/10.64782/istlj22286172

    Anahtar Kelimeler:

    Pedagojik Yaklaşımlar- Etik Sorunlar- Eğitim Teknolojileri- Doğal dil işleme- Uyarlanabilir Öğrenme- Eğitimde Yapay Zekâ- Yapay Zekâ

    Öne çıkanlar

    Bu makale için öne çıkan bulgular makale dosyasında verilmiştir.

    Öz

    Teknolojik ilerlemeler, eğitim sistemlerini dönüştürerek öğrenme süreçlerine yeni boyutlar kazandırmaktadır. Yapay zekâ (YZ) ajanları, kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunma, öğretmenlere destek olma ve eğitim süreçlerini daha verimli hale getirme potansiyeline sahiptir. Makale, yapay zekânın eğitimdeki temel teorik çerçevesini, Vygotsky’nin Sosyal Öğrenme Kuramı, Piaget’nin Bilişsel Gelişim Kuramı ve Çift Modelli Öğrenme Kuramı bağlamında ele almaktadır. Yapay zekâ destekli uyarlanabilir öğrenme sistemleri, doğal dil işleme (NLP) tabanlı sohbet botları ve otomatik değerlendirme mekanizmaları gibi teknolojiler, öğrencilere bireysel öğrenme yolları sunarak öğrenme süreçlerini desteklemektedir. Bununla birlikte, yapay zekânın eğitimde kullanımı, etik kaygılar ve pedagojik yaklaşımlar açısından bazı zorlukları da beraberinde getirmektedir. Öğrenci verilerinin gizliliği, algoritmik yanlılık ve öğretmenlerin yapay zekâ araçlarını benimseme düzeyi, bu teknolojilerin etkin kullanımını belirleyen kritik faktörlerdir. Makale, yapay zekâ destekli eğitim sistemlerinin avantajlarını, karşılaşılan sorunları ve gelecekteki gelişim yönlerini detaylı şekilde ele almaktadır. Sonuç olarak, yapay zekânın eğitimde etkili ve etik bir şekilde uygulanabilmesi için öğretmen eğitimine yatırım yapılmalı, veri güvenliği politikaları güçlendirilmeli ve öğrenci merkezli sistemler geliştirilmeye devam edilmelidir.

    Podcast'i Dinle

    Paylaş

    Nasıl Atıf Yapılır

    SARIDAŞ, G. (2025). Eğitimde Yapay Zekâ Ajanlarının Kullanımı. Uluslararası Öğrenen Toplum Dergisi, 2(1), 61-72. https://doi.org/10.64782/istlj22286172

    İndirmeler

    İndirme verisi henüz mevcut değil.

    Referanslar

    Bulut, O., & Yıldırım-Erbaşlı, S. (2025). Advancing higher education students' assessment experiences with conversational agents. Educational Technology Review, 30(1), 88–106.

    Goldston, J. L. (2025). Gemach prompt engineering 101–A comprehensive guide. ScholarSphere, 42(3), 123–140.

    Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2021). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Routledge.

    Li, C., Song, Y., & Lyu, B. (2025). Exploring the role of teachable AI agents' personality traits in shaping student interaction and learning in mathematics education. Proceedings of the 15th ACM Conference on Educational AI, 223–245.

    Lin, H. (2025). AI, blockchain, and self-sovereign identity in higher education. Journal of Digital Learning, 28(4), 200–218.

    Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education for the 21st Century. UCL Press.

    Malik, M. A., & Shah, R. (2025). AI teachers: AI-based robots as teachers – History, potential, concerns, and recommendations. Journal of Educational Robotics, 19(2), 50–73.

    Popenici, S. A. D., & Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 12(22), 1–13.

    Stanovich, K. E., & West, R. F. (2000). Individual differences in reasoning: Implications for the rationality debate? Behavioral and Brain Sciences, 23(5), 645–665.

    Stasolla, F., & Passaro, A. (2025). Combined deep and reinforcement learning with gaming to promote healthcare in neurodevelopmental disorders: A new hypothesis. Frontiers in Human Neuroscience, 16(1), 112–132.

    Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257–285.

    Thurzo, A. (2025). Provable AI ethics and explainability in next-generation medical and educational AI agents: Trustworthy ethical firewall. Preprints, 1–18.

    Younas, M., & El-Dakhs, D. A. S. (2025). A comprehensive systematic review of AI-driven approaches to self-directed learning. IEEE Access, 33(5), 789–805.

    Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence in education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39), 1–27.

    Yayınlanmış

    01.06.2025

    Sayı

    Bölüm

    Editörel

    Kategoriler

    İndirmeler

    Bu öğe için indirme istatistikleri mevcut değil.

    Altmetric İlgi Skoru

    Bu skor, makalenin DOI'si için internette toplanan ilgiyi (haberler, bloglar, sosyal medya ve daha fazlası) yansıtır. Makaleden çevrimiçi bahsedilene kadar boş görünebilir.

    Aynı yazar(lar)ın dergideki en çok okunan makaleleri

    Küresel Topluluğumuza Katılın

    • Yazar olun: Araştırmanızı uluslararası bir okur kitlesiyle buluşturun, bilime kalıcı bir iz bırakın.
    • Hakem olun: Alanınızın geleceğini şekillendirin, bilginizle titiz bir değerlendirme sürecine yön verin.
    • Editör olun: Bilimsel yayıncılığın en önünde yer alın, kolektif bilgiyi birlikte inşa edelim.
    Hemen Katıl →

    Üyelik ücretsizdir!