Eğitimde Yapay Zeka Üzerine Türkiye Merkezli Çalışmalar: Sistematik Bir Derleme

Beyza Çakıcı; Elif Alanyüz Öz

doi:10.29329/jtae.2026.1432.4

Derleme Makalesi | Açık Erişim
Eğitimde Teknoloji Uygulamaları Dergisi Volume 7 (2026)

Eğitimde Yapay Zeka Üzerine Türkiye Merkezli Çalışmalar: Sistematik Bir Derleme

Beyza Çakıcı, Elif Alanyüz Öz

ss. 1 - 13 | DOI: https://doi.org/10.29329/jtae.2026.1432.4

Yayın Tarihi: Haziran 07, 2026 | Görüntüleme Sayısı: 1/1 | İndirilme Sayısı: 1/1

PDF İndir

Download PDF

Özet

Bu araştırmanın amacı, Türkiye’de 2014–2025 yılları arasında yayımlanmış yapay zeka ve eğitim temalı makale ve tez çalışmalarını sistematik bir biçimde incelenerek alandaki mevcut eğilimlerin ve yöntemsel tercihlerin ortaya konulmasıdır. Sistematik derleme yöntemi benimsenen bu çalışmada, Tr Dizin, Ulakbim, Vetis, Google Akademik, DergiPark ve YÖK Ulusal Tez Merkezi gibi açık erişimli veri tabanlarında tarama yapılmış ve belirlenen dahil etme kriterleri kapsamında yer alan 50 çalışma araştırmaya dahil edilmiştir. Çalışmaların analizi için araştırmacılar tarafından hazırlanan “Araştırma İnceleme Formu” kullanılmıştır. Araştırma kapsamında çalışmaların türleri, yıllara göre dağılımı, örneklem grubu ve örneklem sayısı, kullanılan veri toplama araçları, araştırma desenleri ve araştırma modelleri analiz edilmiştir. Analizlerin güvenirlik çalışmaları için Miles ve Huberman formülü kullanılmış olup çalışmalara ilişkin analizler frekans (f) ve yüzde (%) kullanılarak sunulmuştur. Elde edilen bulgular mevcut literatür ışığında yorumlanmış, Türkiye'de yürütülen çalışmaların metodolojik yönelimlerine dair içgörüler sunulmuş ve daha fazla ampirik araştırmaya ihtiyaç duyulan alanlar vurgulanmıştır.

Anahtar kelimeler: Yapay Zeka, Eğitim Teknolojileri, Sistematik Derleme

Bu makaleye nasıl atıf yapılır

APA 7th edition
Cakici, B., & Oz, E.A. (2026). Eğitimde Yapay Zeka Üzerine Türkiye Merkezli Çalışmalar: Sistematik Bir Derleme. Eğitimde Teknoloji Uygulamaları Dergisi, 7(1), 1-13. https://doi.org/10.29329/jtae.2026.1432.4

Harvard
Cakici, B. and Oz, E. (2026). Eğitimde Yapay Zeka Üzerine Türkiye Merkezli Çalışmalar: Sistematik Bir Derleme. Eğitimde Teknoloji Uygulamaları Dergisi, 7(1), pp. 1-13.

Chicago 16th edition
Cakici, Beyza and Elif Alanyuz Oz (2026). "Eğitimde Yapay Zeka Üzerine Türkiye Merkezli Çalışmalar: Sistematik Bir Derleme". Eğitimde Teknoloji Uygulamaları Dergisi 7 (1):1-13. https://doi.org/10.29329/jtae.2026.1432.4

Kaynakça

Akçay, H., ve Doymuş, K. (2022). Yapay zekâ destekli öğretim tasarımı: öğretmen adaylarının görüşleri. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 42(2), 1234-1256. [Google Scholar]
Baker, R. S., & Inventado, P. S. (2014). Educational data mining and learning analytics. In Learning Analytics, 61-75. [Google Scholar]
Campbell, C., & Speldewinde, C. (2022). Early childhood STEM education for sustainable development. Sustainability, 14(6). [Google Scholar]
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access, 8, 75264-75278. [Google Scholar]
Chen, X., Xie, H., Zou, D., & Hwang, G. J. (2020). Application and theory gaps during the rise of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100002. [Google Scholar]
Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. SAGE Publications. [Google Scholar]
Çelik, B., Günşen, G., Genek, S.E., ve Uyanık, G. (2025). Early childhood STEM education research in Türkiye: a meta-synthesis study. Educational Academic Research, 56, 144–155. [Google Scholar]
Duran, A., ve Yürekli, B. (2021). Eğitimde yapay zekâ uygulamalarına yönelik Türkiye'de yapılan araştırmaların sistematik incelemesi. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 19(2), 147–168. [Google Scholar]
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign. [Google Scholar]
Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., Holstein, K., Sutherland, E., Baker, T., Santos, O. C., & Rodrigo, M. M. T. (2022). Ethics of AI in education: Towards a community-wide framework. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32, 1–23. [Google Scholar]
Holstein, K., McLaren, B. M., & Aleven, V. (2019). The Classroom as a Dashboard: Co-Designing Wearable Cognitive Augmentation for K-12 Teachers. In ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. [Google Scholar]
İnandı, Y., ve Aytekin, G. (2023). Türkiye’de yapay zekâ ile ilgili lisansüstü tezlerin meta-sentez yöntemiyle incelenmesi. Eğitim ve Bilim, 48(215), 251–270. [Google Scholar]
Karataş, E., ve Can, N. (2022). Öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutum ve yeterliklerinin incelenmesi: Sistematik derleme çalışması. Eğitimde Kuram ve Uygulama, 18(3), 58–76. [Google Scholar]
Kitchenham, B. (2004). Procedures for Performing Systematic Reviews. Keele University Technical Report TR/SE-0401. [Google Scholar]
Koç, M., ve Koç, E. (2021). Öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumlarının incelenmesi. International Journal of Educational Technology and Scientific Researches, 6(16), 1124–1146. [Google Scholar]
Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference. [Google Scholar]
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson Education. [Google Scholar]
Miles, M. B. ve Huberman, A.M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook. (2nd Edition). California: SAGE. [Google Scholar]
Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., Altman, D. G., & PRISMA Group. (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA statement. PLoS Medicine, 6(7), e1000097. [Google Scholar]
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. [Google Scholar]
Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. [Google Scholar]
Sandelowski, M. (2013). Unmixing mixed‐methods research. Research in Nursing & Health, 37(1), 3-8. [Google Scholar]
Sönmez, V. ve Alacapınar, F.G. (2019). Örneklendirilmiş bilimsel araştırma yöntemleri. Ankara: Anı. [Google Scholar]
Şahin, İ., ve Yıldız, A. (2023). Öğretmen adaylarının yapay zekâ temelli uygulamalara ilişkin görüşleri. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 13(1), 1–22. [Google Scholar]
Tang, X., Zhang, D., & Li, M. (2021). Teachers’ artificial intelligence literacy: A systematic review. Education and Information Technologies, 26(6), 7187–7218. [Google Scholar]
Tosuntaş, Ş. B., ve Ulusoy, F. M. (2023). Öğretmenlerin yapay zekâ teknolojilerine yönelik öz yeterlik algılarının incelenmesi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 23(1), 85-102. [Google Scholar]
Woolf, B. P. (2010). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann. [Google Scholar]
Yalçın, M., ve Erden, M. (2022). Türkiye’de eğitimde yapay zekâ uygulamalarına yönelik akademik çalışmaların analizi. Eğitim ve Bilim, 47(209), 141–158. [Google Scholar]
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1–27. [Google Scholar]

Cilt 7 Sayı 1

Ocak 2026

Tüm makaleleler