The Use of Artificial Intelligence Agents in Education

Gürkan SARIDAŞ

doi:10.64782/istlj22286172

Yazarlar

Gürkan SARIDAŞ Milli Eğitim Bakanlığı

DOI:

https://doi.org/10.64782/istlj22286172

Anahtar Kelimeler:

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

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.

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.