EĞİTİMDE YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARINA İLİŞKİN META ANALİZ ÇALIŞMASI

Abstract

Son yıllarda hızlı bir gelişim göstererek, hayatımızın her alanında karşımıza çıkan yapay zekâ kavramı, eğitim alanını da yoğun olarak etkilemektedir. Günümüzde eğitim ve teknoloji arasındaki ilişki ve karşılıklı bağımlılık, bu durumu kaçınılmaz kılmaktadır. Yapay zekâ teknolojileri; öğrenme öğretme ortamlarını, öğrenme zamanını ve motivasyonunu, öğrenme çıktılarının değerlendirilmesi gibi birçok açıdan eğitimi, dönüşüme uğratma potansiyeline sahiptir. Artık yabancı dil öğretiminden, matematik problemlerinin çözümüne kadar birçok alanda, eğitimde yapay zekâ uygulamalarından, farklı biçimlerde yararlanılmaktadır. Yapay zekâ, aynı zamanda hayat boyu öğrenmeye de destek vermektedir. Bu bağlamda, etkili eğitim-öğretim uygulamalarının geliştirilmesi ve işe koşulmasında, yapay zekânın rolü de gittikçe artmaktadır. Bu araştırmanın amacı, eğitimde yapay zekâ uygulamalarına ilişkin yapılan çalışmaların, meta-analiz yoluyla incelenerek, öğrenenlerin akademik başarıları ve tutumlarına etkisinin belirlenmesidir. 2000-2020 yılları arasını kapsayan, eğitimde yapay zekâ kullanımına ilişkin yapılan çalışmalara "eğitimde yapay zekâ", "yapay zekâ", "eğitim", "artificial intelligence", "education" anahtar kelimelerinden yararlanılarak, Google Akademik, Science Direct, ERIC, Yök Tez Merkezi, Proquest Digital Dissertations veri tabanlarından ulaşılmıştır. Bu kapsamda, yirmi beş araştırma akademik başarı; altı araştırma ise tutum değişkeni açısından çalışmaya dahil edilmiştir. Çalışmaya dahil edilen araştırmalar ortalama, standart sapma ve örneklem sayısı açısından incelenerek, etki büyüklük sonuçlarına ulaşılmıştır. Yapılan inceleme sonucunda, akademik başarıya dahil edilen çalışmalar arasında heterojenlik olduğu görülmüş, bu nedenle etki büyüklüğü hesaplamasında rastgele etkiler modeli kullanılmıştır. Rastgele etkiler modeline göre, etki büyüklüğü 0,666 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuç, Cohen ve arkadaşlarının sınıflandırmasına göre, orta düzeyde etki göstermektedir. Meta-analize dahil edilen, tutuma ilişkin çalışmalar arasında, heterojenlik (Q= 0,337, p= 0.000) olduğu görüldüğünden etki büyüklüğü, rastgele etkiler modeline göre hesaplanmıştır. Etki büyüklüğü (Hedge's g=1,240), Cohen ve arkadaşlarının sınıflandırmasına göre güçlü düzeyde etki göstermiştir. Buna göre, eğitimde yapay zekâ uygulamalarının akademik başarı ve tutumları, olumlu açıdan etkilediği söylenebilir.The concept of artificial intelligence, which has emerged in all areas of our lives by showing a rapid development in recent years, also affects the field of education intensely. Today, the relationship and interdependence between education and technology makes this situation inevitable. Artificial intelligence technologies; It has the potential to transform education in many ways, such as learning-teaching environments, learning time and motivation, and evaluation of learning outcomes. Nowadays, artificial intelligence applications in education are used in different ways in many fields from foreign language teaching to solving mathematical problems. Artificial intelligence also supports lifelong learning. In this context, the role of artificial intelligence is increasing in the development and implementation of effective education and training practices. The purpose of this research is to examine the studies on artificial intelligence applications in education through meta-analysis and to determine the effects of learners on their academic achievements and attitudes. Studies on the use of artificial intelligence in education covering the years 2000-2020, using the keywords "artificial intelligence in education", "artificial intelligence", "education", "artificial intelligence", "education", Google Scholar, Science Direct, ERIC, Yök Retrieved from Thesis Center, Proquest Digital Dissertations databases. In this context, twenty-five research academic achievements; Six studies were included in the study in terms of attitude variable. The studies included in the study were examined in terms of mean, standard deviation and sample size, and effect size results were obtained. As a result of the examination, it was seen that there was heterogeneity among the studies included in academic achievement, therefore, random effects model was used in the calculation of effect size. According to the random effects model, the effect size was calculated as 0.666. This result shows a moderate effect according to the classification of Cohen et al. Since there was heterogeneity (Q= 0.337, p= 0.000) among the studies on attitude included in the meta-analysis, the effect size was calculated according to the random effects model. The effect size (Hedge's g=1,240) showed a strong effect according to the classification of Cohen et al. Accordingly, it can be said that artificial intelligence applications in education affect academic achievement and attitudes positively.