Türkiye’de Eğitim Alanında Yapılan Yapay Zekâ Uygulamaları: İçerik Analizi
Artificial Intelligence Applications in The Field of Education in Turkey  Content Analysis
Yazar: Yılmaz, Ayşegül; Kaleci, Devkan
Dergi: İnönü Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Vol. 12 No. 23, 2025
Anahtar kelimeler: Other Fields of Education (Other) ; Alan Eğitimleri (Diğer) ; Eğitim,İçerik Analizi,Yapay Zekâ,Eğitimde Yapay Zekâ Kullanımı ; Education,Content Analysis,Artificial Intelligence,Using Artificial Intelligence in Education

Amaç: Teknolojinin daha zeki olması için geliştirilen Yapay Zekâ (YZ) çalışmaları tüm dünyada hızla ilerlemektedir. Eğitim bilimlerinde de bu gelişmelerden yararlanılarak alana katkı sağlayacak çalışmalar yapılmıştır. Türkiye’de YZ uygulamalarının eğitim alanına uyarlanması adına yapılan çalışmaların içerik analizi ile derlendiği bu araştırma, bu alanda neler yapıldığını ve nasıl eğitime uyarlandığını incelemeyi hedeflemiştir.Yöntem: Akademik çalışmalardan yapılan araştırma sonucunda Türkiye’de çalışma içeriği olarak eğitimde YZ teknolojilerinin kullanıldığı 50 akademik çalışma incelenerek bu çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışmalar ‘YZ teknolojisinde kullanılan yöntem’, ‘Eğitimde kullanım alanı’, ‘Yayınlandığı yıl’ ‘Yayın Türü’ ve ‘Eğitimsel amacı’ olmak üzere 5 başlık üzerinden incelenmiştir.Bulgular: Yapılan araştırma sonucunda eğitim alanında YZ ile ilgili çalışmaların daha çok makale olarak yayınlandığı ve bu tarz çalışmaların 2000’li yıllardan sonra etkisini gösterdiği görülmüştür. Eğitimde yapılan çalışmalarda ağırlıklı olarak YZ kollarından olan akıllı/zeki öğretim sistemleri kullanılarak çalışmalar yapıldığı görülmüştür. Bu teknoloji ile ilgili birçok benzer çalışmalar yapıldığı eğitim alanında genel geçer bir uygulamanın henüz geliştirilmediği ve bu teknolojinin daha çok öğrencilerin öğrenme stillerini belirleyip öğrenci stillerine göre akıllı bir eğitim ortamı sunmaya yönelik kullanıldığı görülmüştür.Sonuçlar ve Öneriler: YZ’nın öğrenme psikolojisi ile iç içe olabileceği ve eğitim alanında öğrenmenin nasıl gerçekleştiği gibi araştırmalar ile bütünleşik çalışmaların oluşturulabileceğini göstermektedir. Bu sebeple, YZ’nın farklı kollarından destek alınarak öğrenci stillerini tanımlayan, büyük ölçekli verilerden tahminde bulunarak eğitim alanında öğrenmeyi çeşitlendirici, kişiselleştirilmiş çözüm odaklı, eksiklikleri tamamlayıcı yönde kullanımı için daha detaylı çalışmaların yapılmasına ve uygulanmasına ihtiyaç duyulmaktadır.

Purpose: Artificial Intelligence (AI) studies, which are developed to make technology more intelligent, are rapidly advancing around the world. Studies which contribute to the educational sciences have been developed through these technological developments. This study, compiled with the content analysis of AI applications adapted to the field of education in Turkey, has aimed to investigate what is done in this field and how it is adapted to education.Design & Methodology: When searching academic research, 50 studies using AI technology in the field of education in Turkey were analyzed as contextual. The studies are examined under 5 headings: “method used in artificial intelligence technology”, “field of use in education”, “year of publication” “publication type” “educational purpose”.Findings: As a result of the research, it has been observed that studies on AI are published in more articles in the field of education and the effects of these studies have been shown after the 2000s. In these studies, the smart teaching system as one of AI types has been mostly used. Many similar studies have been conducted with this technology but a common application has not been developed in the education field yet. Moreover, this technology has been used to identify students' learning styles and to provide a smart educational environment according to student styles.Implications & Suggestions: It shows that AI can be intertwined with the psychology of learning and that integrated studies can be created with research on how learning occurs in the field of education. For this reason, there is a need to conduct and implement more detailed studies in education with the support of different branches of AI to identify student styles, diversify learning in the field of education by making predictions from large-scale data, focus on personalized solutions and complement deficiencies.