Geri Dön

Fen eğitiminde yapay zeka kullanımının meta-sentez ve bibliyometrik analizi

Meta-synthesis and bibliometric analysis of the use of artificial intelligence in science education

PDF İndir

  1. Tez No: 1000013
  2. Yazar: HANİFE AKPINAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜVENÇ GÖRGÜLÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Fen Eğitimi, Yapay Zeka, Bibliyometrik Analiz, Meta-Sentez, Eğitim Teknolojileri, Science Education, Artificial Intelligence, Bibliometric Analysis, Meta-Synthesis, Educational Technologies
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Fen Bilgisi Eğitimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Bu çalışma, yapay zeka (YZ) teknolojilerinin fen eğitimi bağlamındaki bilimsel yansımalarını sistematik bir biçimde incelemeyi ve bu iki alanın kesişiminde oluşan akademik üretimi analiz etmeyi amaçlamaktadır. 21. yüzyıl becerilerinin ve dijital dönüşümün eğitim sistemlerinde giderek daha fazla önem kazandığı günümüzde, yapay zeka destekli uygulamalar fen eğitimi gibi bilişsel becerilerin ön planda olduğu disiplinler için önemli fırsatlar sunmaktadır. Özellikle bireyselleştirilmiş öğrenme ortamlarının oluşturulması, öğrenci performansının gerçek zamanlı izlenmesi ve öğrenme süreçlerinin dinamik olarak uyarlanabilmesi açısından YZ'nin potansiyeli dikkat çekmektedir. Araştırma kapsamında hem uluslararası hem de ulusal akademik yayınlar temel alınarak iki farklı yöntem kullanılmıştır: bibliyometrik analiz ve meta-sentez. Bibliyometrik analiz, Web of Science (WoS) ve Scopus veri tabanlarında“science education”ve“artificial intelligence”anahtar kelimeleri ile yapılan kapsamlı taramalar sonucunda elde edilen 471 yayın üzerinde gerçekleştirilmiştir. Analiz sürecinde yayınların yıllara göre dağılımı, en çok atıf alan çalışmalar, en etkili yazarlar, kurumlar ve ülkeler ile birlikte anahtar kelime trendleri ve bilimsel iş birlikleri detaylı biçimde incelenmiştir. Bu kapsamda, alanın gelişim çizgisi, yoğunlaşılan araştırma temaları ve araştırma boşlukları belirlenmiştir. Araştırmanın ikinci yöntemi olan meta-sentez ile ise Türkiye'de son dönemde yayımlanmış olan tez ve akademik makaleler derinlemesine analiz edilmiştir. Bu bağlamda Ulusal Tez Merkezi ve DergiPark veri tabanlarında yer alan 22 çalışma (15 tez, 7 makale) sistematik şekilde incelenmiştir. Meta-sentez yöntemiyle, bu çalışmaların araştırma amaçları, kullanılan yöntemler, veri toplama araçları, örneklem grupları ve ulaşılan sonuçları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Böylece ulusal bağlamda fen eğitimi ve yapay zeka entegrasyonunun ne düzeyde olduğu ve hangi alanlara odaklanıldığı detaylı biçimde ortaya konmuştur. Analizler sonucunda, fen eğitimi alanında YZ uygulamalarının genellikle şu temalar etrafında şekillendiği görülmüştür: akıllı öğretim sistemleri, otomatik değerlendirme sistemleri, artırılmış ve sanal gerçeklik tabanlı uygulamalar, öğrenme analitiği, ChatGPT gibi doğal dil işleme sistemlerinin eğitsel kullanımı ve metaverse destekli fen eğitimi ortamları. Bu uygulamaların özellikle kavramsal anlama, bilimsel süreç becerileri, bireyselleştirilmiş öğrenme ve öğrenci motivasyonu üzerinde olumlu etkiler yarattığı saptanmıştır. Ayrıca, Türkiye'de fen eğitimi alanında YZ ile ilgili yayın sayısının son yıllarda belirgin bir şekilde artış gösterdiği, ancak metodolojik çeşitliliğin sınırlı olduğu ve çoğunlukla betimsel araştırmalara yer verildiği tespit edilmiştir. Uluslararası boyutta ise Amerika Birleşik Devletleri, Çin ve Birleşik Krallık gibi ülkelerin bu alanda öncü konumda oldukları; disiplinler arası çalışmaların özellikle STEM, eğitim teknolojileri ve bilgisayar bilimleri ile yoğunlaştığı belirlenmiştir. VOSviewer ve Bibliometrix gibi açık kaynaklı yazılımlar aracılığıyla oluşturulan kavram haritaları ve iş birliği ağları, bilimsel üretimin yapısal yönlerini ve içeriksel odak noktalarını görselleştirme imkânı sunmuştur. Sonuç olarak, bu tez çalışması fen eğitimi ile yapay zeka teknolojileri arasındaki ilişkiyi hem makro hem mikro düzeyde inceleyerek alandaki bilgi birikimine önemli katkılar sunmaktadır. Elde edilen bulgular hem araştırmacılar hem de eğitim politikaları geliştiren kurumlar için kapsamlı bir kaynak niteliğindedir. Ayrıca, YZ'nin fen eğitimine entegrasyonunda karşılaşılan metodolojik sınırlıklar, uygulama eksiklikleri ve araştırma boşlukları belirlenerek gelecekteki çalışmalar için öneriler geliştirilmiştir. Bu bağlamda, araştırma yalnızca mevcut durumu betimlemekle kalmamakta; aynı zamanda gelecekteki akademik ve pedagojik çalışmalara da yön göstermeyi hedeflemektedir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT This study aims to systematically examine the scientific implications of artificial intelligence (AI) technologies in the context of science education and to analyze the academic production generated at the intersection of these two fields. As 21st century skills and digital transformation become increasingly important in educational systems, AI-supported applications offer significant opportunities for disciplines that prioritize cognitive skills, such as science education. The potential of AI is particularly noteworthy in terms of creating personalized learning environments, monitoring student performance in real time, and dynamically adapting learning processes. The research utilized two different methods based on both international and national academic publications: bibliometric analysis and meta-synthesis. The bibliometric analysis was conducted on 471 publications obtained through comprehensive searches of the Web of Science (WoS) and Scopus databases using the keywords“science education”and“artificial intelligence.”The analysis included detailed analyses of publication distribution by year, the most cited studies, the most influential authors, institutions, and countries, as well as keyword trends and scientific collaborations. In this context, the field's development trajectory, focused research themes, and research gaps were identified. The second method of the research, meta-synthesis, conducted an in-depth analysis of recently published theses and academic articles in Turkey. In this context, 22 studies (15 theses, 7 articles) located in the National Thesis Center and DergiPark databases were systematically examined. The meta-synthesis method comparatively evaluated the research objectives, methods used, data collection tools, sample groups, and results of these studies. This provided a detailed overview of the level of integration between science education and AI in the national context and the areas of focus. The analyses revealed that AI applications in science education generally revolve around the following themes: intelligent tutoring systems, automated assessment systems, augmented and virtual reality-based applications, learning analytics, the educational use of natural language processing systems such as ChatGPT, and metaverse-supported science education environments. These applications were found to have particularly positive effects on conceptual understanding, scientific process skills, personalized learning, and student motivation. Additionally, it has been determined that the number of publications on AI in science education in Turkey has increased significantly in recent years, but methodological diversity is limited and mostly consists of descriptive studies. Internationally, countries such as the United States, China, and the United Kingdom have been found to be pioneers in this field, with interdisciplinary studies particularly focused on STEM, educational technologies, and computer science. Concept maps and collaboration networks created through open-source software such as VOSviewer and Bibliometrix have provided the opportunity to visualize the structural aspects and contextual focal points of scientific production. In conclusion, this thesis provides significant contributions to the body of knowledge in the field by examining the relationship between science education and AI technologies at both macro and micro levels. The findings are a comprehensive resource for both researchers and institutions developing educational policies. Furthermore, methodological limitations, practical shortcomings, and research gaps encountered in the integration of AI into science education have been identified, and recommendations for future research have been developed. In this context, the research not only describes the current situation; It also aims to guide future academic and pedagogical studies.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1003627

    Kimya eğitiminde yapay zekâ araştırmalarına ilişkin bir meta-sentez çalışması

    A meta-synthesis study on artificial intelligence research in chemistry education

    MURAT EBUBEKİR YAYLA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSA ÜCE

  2. Tez No

    894357

    Eğitimde yapay zeka kullanımı: Bir meta sentez çalışması

    The use of artificial intelligence in education: A meta-synthesis study

    HACER KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. AHMET MURAT UZUN

  3. Tez No

    991246

    Geometri eğitiminde yapay zeka kullanımının öğretmen perspektifinden değerlendirilmesi: 5. sınıf geometrik şekiller ünitesi örneği

    An assessment of the use of artificial intelligence in geometry education from teacher perspective: The case of 5th grade geometric shapes unit

    FATMA ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE YAVUZ

  4. Tez No

    995029

    Artırılmış gerçeklik ve derin öğrenme tabanlı mobil dil öğrenme uygulaması

    Augmented reality and deep learning-based mobile language learning application

    TOLGA TANRISEVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Yapay Zeka ve Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RUKİYE KARAKIŞ

  5. Tez No

    251101

    Integrating case based reasoning and geographic information systems in a planning support system: Çesme peninsula study

    Vaka temelli mantık yürütme ve coğrafi bilgi sistemlerinin planlama destek sistemi bütününde entegrasyonu: Çeşme yarımadası çalışması

    ALİ KEMAL ÇINAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Şehir Planlama Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERKAL SERİM

Geri Dön