Özel Yetenekli Bireyler için Fen Eğitiminde Yapay Zekâ Kullanımı Üzerine Bir İnceleme


DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15715393Anahtar Kelimeler:
Özel Yetenekli Öğrenciler, Fen Eğitimi, Yapay Zeka,, Doküman İncelemeÖzet
Özel yetenekli bireylerin eğitimi yoluyla, kültürel ve entelektüel ilerleme aktif olarak sağlanarak bu bireylerin ülkelerinde yenilikçi dönüşümleri gerçekleştirmeleri desteklenmektedir. Özel yetenekli bireylerin potansiyellerini en üst düzeyde gerçekleştirebilecekleri öğrenme ortamlarının tasarlanması ve çağın teknolojik olanaklarından yararlanılması büyük önem taşımaktadır. Eğitim alanındaki dijital dönüşüm süreci bağlamında yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin eğitimdeki rolü giderek daha fazla önem kazanmakta; öğrenme sürecinin bireyselleştirilmesi, farklılaştırılması, öğrencilerin güçlü yönlerinin desteklenmesi ve bilgiye erişim yollarının çeşitlendirilmesi gibi pek çok alanda yapay zekâ destekli uygulamalar dikkat çekmektedir. Bu çalışma, özel yetenekli bireylerin fen eğitiminde yapay zekâ tabanlı uygulamalara yönelik son on yılda (2014–2024) yapılmış akademik çalışmaları sistematik biçimde incelemeyi amaçlamaktadır. Alan yazını taraması yöntemiyle yürütülen bu araştırmada, örneklem özellikleri, yayın yeri (uluslararası/ulusal), kullanılan araştırma desenleri, çalışılan konu başlıkları, kullanılan YZ araçları ve veri analizi yöntemleri temel inceleme kriterleri olarak belirlenmiştir. Çalışma kapsamında, “gifted students”, “science education”, “artificial intelligence”, “AI in gifted education” gibi anahtar kelimelerle ulusal ve uluslararası veri tabanlarında (ERIC, Scopus, Web of Science, ULAKBİM vb.) tarama yapılmış; dâhil edilme ölçütlerini karşılayan çalışmalar detaylı olarak incelenmiştir. Çalışmanın sonunda, elde edilen veriler doğrultusunda özel yetenekli bireylerin fen eğitiminde yapay zekâ kullanımına ilişkin eğilimler, odaklanılan temalar ve metodolojik özellikler sistematik bir biçimde sunulacaktır. Bu inceleme, alanda yapılan çalışmaların genel eğilimlerini ve boşluklarını ortaya koyarak, gelecekte özel yetenekli bireylere yönelik fen öğretiminde yapay zekâ kullanımını daha etkili ve hedefe yönelik planlamak isteyen araştırmacılar ve uygulayıcılar için yol gösterici olmayı amaçlamaktadır.
Referanslar
Aydın, M., & Yurdugül, H. (2024). Developing a curriculum framework of artificial intelligence teaching for gifted students. Kastamonu Education Journal, 32(1), 14-37. https://doi.org/10.24106/kefdergi
Balca, S., Bozkuş, B., Yapağcı, E., Alparslan, E., & Durak, M. A. (2023). BİLSEM'lerin kuruluşu ve Necate Baykoç'un hayatı (The establishment of BILSEM centers and the life of Necate Baykoç). İbrahim Mert Öztürk, HIST 200-2 (2022-2023 Fall); 7.
Bellanca, J., & Brandt, R. (2010). 21st century skills: Rethinking how students learn. (B. R. Bellanca J., Ed.) Bloomington, IN: Solution Tree.
Camcı-Erdoğan, S. (2014). Üstün zekalı ve yetenekli öğrenciler için fen bilimleri eğitiminde farklılaştırmanın gerekliliği. Journal for the Education of Gifted Young Scientists, 2(2), 1-10.
Chang, J., Park, J., & Park, J. (2023). Using an artificial intelligence chatbot in scientific inquiry: Focusing on a guided-inquiry activity using inquirybot. Asia-Pacific Science Education, 9(1), 44-74. https://doi.org/10.1163/23641177-bja10062
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264-75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37-46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104
Costa, E. B., Fonseca, B., Santana, M. A., de Araújo, F. F., & Rego, J. (2017). Evaluating the effectiveness of educational data mining techniques for early prediction of students' academic failure in introductory programming courses. Computers in Human Behavior, 73, 247-256. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.047
Eşki, B., & Tarhan, Ç. (2022). Türkiye'de eğitimde dijital dönüşüm: Cbs tabanlı bir analiz. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24(özel sayı), 322-336. https://doi.org/10.16953/deusosbil.1189601
Fernández, E., García, T., Arias-Gundín, O., Vázquez, A., & Rodriguez, C. (2017). Identifying gifted children: Congruence among different IQ measures. Frontiers in Psychology, 8(1239), 1-10. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01239
Garcia, E., Jimenez, M. A., de Santos, P. G., & Armada, M. (2007). The evolution of robotics research. IEEE Robotics & Automation Magazine, 14(1), 90-103. https://doi.org/10.1109/MRA.2007.339608
Hsu, T., Abelson, H., Lao, N., Tseng, Y. & Lin, Y. (2021). Behavioral-pattern exploration and development of an instructional tool for young children to learn AI. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100012, https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100012
Kaya, N. G., Mertol, H., Turhan, G., Araz, D., & Uçar, H. (2022). Üstün yetenekli öğrencilerin eğitiminde farklılaştırma ve zenginleştirme uygulamalarına ilişkin yapılan lisansüstü tezlerin incelenmesi. Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 41, 102-114.
Kocadağ, T. (2009). İlköğretim 4. sınıf fen ve teknoloji dersinde interaktif eğitim yazılımları kullanımının kaynaştırma öğrencilerinin başarısına etkisi [Yayınlanmamış Yüksel Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi]. Gazi Eğitim Bilimleri Enstitüsü.
Looi, C., McCalla, G., Bredeweg, B., & Breuker, J. (2005). Artificial Intelligence in Education. IOS.
Luckin, R., Koedinger, K., & Greer, J. (2007). Artificial intelligence in education. IOS.
Millî Eğitim Bakanlığı (MEB). (2004). Türkiye yüzyılı maarif modeli öğretim programları ortak metni. Millî Eğitim Bakanlığı.
National Research Council (NRC). (1996). National science education standards. National Academy Press.
Özkan, U. B. (2023). Doküman inceleme yönteminde geçerlik ve güvenirlik: Eğitim bilimleri araştırmaları bağlamında kuramsal bir inceleme. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, 56, 832-848. https://doi.org/10.53444/deubefd.1258867
Renzulli, J. S. (2012). Reexamining the role of gifted education and talent development for the 21st century: A four-part theoretical approach. Gifted Child Quarterly, 56(3), 150-159. https://doi.org/10.1177/0016986212444901
Sarıoğlu, S. (2023). Bilimsel süreç becerilerinin yapay zekâ ile yordanması, öğrenciler ve üstün yetenekli öğrencilerdeki etkililiği [Yayınlanmamış Doktora Tezi]. Bursa Uludağ Üniversitesi.
Subotnik, R. F., Olszewski-Kubilius, P., & Worrell, F. C. (2011). Rethinking giftedness and gifted education: A proposed direction forward based on psychological science. Psychological Science in the Public Interest, 12(1), 3–54. https://doi.org/10.1177/1
Tomlinson, C. (2005). Grading and differentiation: Paradox or good practice? Theory into Practice, 44, 262-269.
Wang, S., Wang, F., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., & Du, Z. (2024). Artificial intelligence in education: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 252(Part A), 124167. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167
Watson, C. (2023). An online STEM program for gifted students of color amidst COVID-19. Journal of STEM Outreach, 6(2), 1–12. https://doi.org/10.15695/jstem/v6i2.08
World Economic Forum. (2020). Schools of the future defining new models of education for the fourth industrial revolution. Cologny/Geneva, Switzerland: Platform for shaping the future of the new economy and society. https://www3.weforum.org/docs/WEF_Sc adresinden erişilmiştir.
Zaidi, A., Beadle, S., & Hannah, A. (2019). Review of the online learning and artificial intelligence education market: A report for the department of education july 2018. Government Social Resesarch. https://dera.ioe.ac.uk/33536/1/DFR_Online_learning_and_AIEd_market_review.pdf adresinden erişilmiştir.
Zeide, E. (2019). Artificial intelligence in higher education: Applications, promise and perils, and ethical questions. Educause Review, 31-39. https://er.educause.edu/-/media/files/articles/2019/8/er193104.pdf adresinden erişilmiştir.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 Heterotopic View

Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanslanmıştır.