SavedAdd your journal

Journals / Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 26 Sayı: 2

Students' Perceptions of Artificial Intelligence Integration in Science Lessons: A Phenomenological Study

Öğrencilerin Fen Bilimleri Dersinde Yapay Zekânın Entegrasyonuna Yönelik Algıları: Bir Fenomenolojik Çalışma

Latif Güneş(Sakarya Üniversitesi)0000-0002-9832-5553
Mustafa Yılmazlar(SAKARYA ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-0622-3355
Pages
520–540
Publication Date
2025-05-30
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The results show how students perceive the integration of artificial intelligence in science courses, how artificial intelligence-supported courses affect their educational processes, and what kind of opportunities and challenges artificial intelligence presents in science education will provide important contributions for the future of the use of artificial intelligence in education.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The use of artificial intelligence continues to increase in every field.
📊
Key Findings & Data:The aim of this study is to determine students' perceptions about the integration of artificial intelligence into science courses.
💡
Conclusion & Impact:The results show how students perceive the integration of artificial intelligence in science courses, how artificial intelligence-supported courses affect their educational processes, and what kind of opportunities and challenges artificial intelligence presents in science education will provide important contributions for the future of the use of artificial intelligence in education.
🔬Design:İnceleme Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Yapay zeka · fen bilimleri · fenomenoloji

Abstract

The use of artificial intelligence continues to increase in every field. The aim of this study is to determine students' perceptions about the integration of artificial intelligence into science courses. For this purpose, phenomenology, one of the qualitative research designs, and criterion sampling, one of the purposeful sampling types, were selected to determine students' perceptions about the integration of artificial intelligence into science courses. In the study group of the research, there were eight students studying in secondary school at different grade levels. In order to collect data, interviews were conducted with a semi-structured interview form prepared by the researchers. In the study, it was determined that students attributed different meanings to artificial intelligence, that different artificial intelligence applications could be used in science classes according to the students, and that the use of artificial intelligence in science classes would have different effects on students. The results show how students perceive the integration of artificial intelligence in science courses, how artificial intelligence-supported courses affect their educational processes, and what kind of opportunities and challenges artificial intelligence presents in science education will provide important contributions for the future of the use of artificial intelligence in education.

Özet

Yapay zekânın kullanımı her alanda çoğalarak devam etmektedir. Bu çalışmanın amacı, yapay zekânın fen bilimleri dersine entegrasyonuna yönelik öğrencilerin algılarını belirlemektir. Bu amaçla öğrencilerin yapay zekânın fen bilimleri derslerine entegrasyonuna yönelik algılarını belirlemek için nitel araştırma desenlerinden olan fenomenoloji ve amaçlı örnekleme türlerinden biri olan ölçüt örnekleme seçilmiştir. Araştırmanın çalışma grubunda farklı sınıf seviyelerinde bulunan ortaokulda okumakta olan sekiz öğrenci bulunmaktadır. Veri toplamak amacıyla araştırmacılar tarafından hazırlanan yarı yapılandırılmış görüşme formu ile görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Araştırmada öğrencilerin yapay zekâya farklı anlamlar yükledikleri, öğrencilere göre fen bilimleri dersinde farklı yapay zekâ uygulamalarının kullanılabileceği, yapay zekânın fen bilimleri derslerinde kullanılmasının öğrencilerde farklı etkilere neden olacağı belirlenmiştir. Araştırmada öğrencilerin fen bilimleri derslerinde yapay zekânın entegrasyonunu nasıl algıladıkları, yapay zekâ destekli derslerin onların eğitim süreçlerine nasıl etki ettiği ve yapay zekânın fen bilimleri eğitiminde ne tür fırsatlar sunduğu ve hangi zorluklara neden olduğu konularında elde edilen bulgular, eğitimde yapay zekânın kullanımının geleceği için önemli katkılar sağlayacaktır.

🔖

Cite This Article

Güneş, L., Yılmazlar, M. (2025). Students' Perceptions of Artificial Intelligence Integration in Science Lessons: A Phenomenological Study. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, Cilt: 26 Sayı: 2, 520–540. https://doi.org/10.29299/kefad.1587728

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (62)

  1. Akbay, B. ve Hasene Esra, Y. (2024). Ortaokul ve lise öğrencilerinin yapay zekâya yönelik metaforlarının karşılaştırmalı olarak incelenmesi. International Journal of Computers in Education, 7(2), 118-132. https://doi.org/10.5281/zenodo.14582012
  2. Alan, B. (2023). Fen öğretiminde yapay zekâ ile belirlenen çoklu zekâ alanlarına göre hazırlanmış e-öğrenme ortamlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi [Doktora tezi, Fırat Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
  3. AlKanaan, H. M. N. (2022). Awareness regarding the implication of artificial intelligence in science education among pre-service science teachers. International Journal of Instruction, 15(3), 895-912. https://doi.org/10.29333/iji.2022.15348a
  4. Alshorman, S. (2024). The readiness to use AI in teaching science: Science teachers' perspective. Journal of Baltic Science Education, 23(3), 432-448. https://doi.org/10.33225/jbse/24.23.432
  5. Anik, M. H., Raaz, S. N. C., & Khan, N. (2024). Embracing AI assistants: Unraveling young researchers' journey with ChatGPT in science education thesis writing. International Journal of Artificial Intelligence in Education, Early Access. https://doi.org/10.1007/s40593-024-00438-6
  6. Arslan, İ. (2024). Eğitimde yapay zekâ kullanımına ilişkin akademisyen görüşlerinin incelenmesi [Yüksek lisans tezi, Trabzon Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
  7. Arslantaş, H. İ. ve Ataş M. (2024). Lise öğrencilerinin yapay zekâ, robot teknolojisi, metaverse ve uzaktan eğitim ile ilgili metaforik algıları. Gaziantep Üniversitesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 8(2), 95-116. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4049715
  8. Bayram, K.ve Çelik, H. (2023). Yapay zekâ konusunda muhakeme ve girişimcilik becerileriyle bütünleştirilmiş sosyo-bilim etkinliği: Fen bilgisi öğretmen adaylarının görüşleri. Fen Bilimleri Öğretimi Dergisi, 11(1), 41-78. https://doi.org/10.56423/fbod.1241946
  9. Blonder, R., Feldman Maggor, Y., & Rap, S. (2024). Are they ready to teach? Generative AI as a means to uncover pre-service science teachers' PCK and enhance their preparation program. Journal of Science Education and Technology, Early access. https://doi.org/10.1007/s10956-024-10180-2
  10. Boateng, G., John, S., Boateng, S., Badu, P., Agyeman-Budu, P., & Kumbol, V. (2024). Real-world deployment and evaluation of Kwame for science, an AI teaching assistant for science education in West Africa. Artificial Intelligence in Education, 14830(1), 119-133. https://doi.org/10.1007/978-3-031-64299-9_9
  11. Bransford, J. D., Brown, A. L., & Cocking, R. R. (2000). How People Learn: Brain, Mind, Experience, and School. National Academy Press
  12. Chiu, T. K., Xia, Q., Zhou, X., Chai, C. S., & Cheng, M. (2022). Systematic literature review on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118
  13. Cooper, G. (2023). Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence. Journal of Science Education and Technology, 32(3), 444-452. https://doi.org/10.1007/s10956-023-10039-y
  14. Çam, B. M., Çelik, N., Güntepe, T. E., & Durukan, G. Ü. (2021). Öğretmen Adaylarının Yapay Zekâ Teknolojileri ile İlgili Farkındalıklarının Belirlenmesi. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(48), 263-285. https://dergipark.org.tr/tr/pub/mkusbed/issue/65621/936301
  15. Dağdalan, G., & Taş, E. (2017). Simülasyon destekli fen öğretiminin öğrencilerin başarısına ve bilgisayar destekli fen öğretimine yönelik tutumlarına etkisi. Fen Bilimleri Öğretimi Dergisi, 5(2), 160-172. https://dergipark.org.tr/tr/pub/fbod/issue/71996/1158045
  16. Demir Dülger, E. (2023). Lise müdürleri ve öğretmenlerinin eğitimde yapay zekâ kullanılmasına ilişkin görüşleri [Doktora tezi, İstanbul Okan Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
  17. Djokiç, I., Miliceviç, N., Djokic, N., Borka, M., & Branimir, K. (2024). Students’ perceptions of the use of artificial intelligence in educational service. Amfiteatru Economic, 26(64), 294-310. https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/294
  18. Doğru, M. S. (2023). ChatGPT - Science education and instruction reshapes management. Online Science Education Journal, 8(1), 12-21. https://dergipark.gov.tr/ofed
  19. Domenech, Y. (2023). ChatGPT in the classroom: friend or foe? [Conference session]. Ninth International Conference on Higher Education Advances, València, Spain. https://doi.org/10.995/HEAd23.2023.16179
  20. Elara, L., & McCarthy, K. S. (2023). Exploring supports to enhance learning from online virtual experiments in science. American Journal of Distance Education, 38(2), 131-149. https://doi.org/10.1080/08923647.2023.2267932
  21. Eriçok, B., Karataş, F. ve Yüce, E. (2024). Öğretmen adaylarının yapay zekâya ilişkin metafor algıları. Kocaeli Üniversitesi Eğitim Dergisi, 7(2), 607-630. https://doi.org/10.33400/kuje.1511500
  22. Gehlot, L. (2021). Cognitive development by zone of proximal development (ZPD) gettier problem & corpus linguistics in epistemology. Journal of Education Culture and Society, 12(2), 432-444. https://doi.org/10.15503/jecs2021.2.432.444
  23. Gouvea, J. S. (2024). Ethical dilemmas in current uses of AI in science education. CBE-Life Sciences Education, 23(1), 1-3. https://doi.org/10.1187/cbe.23-12-0239
  24. Gökçe, H., Bektaş, O., Gökçe, Z. ve Saylan Kırmızıgül, A. (2024). Robotic coding perceptions of middle school students. Journal of Education and Future, 25, 31-44. https://doi.org/10.30786/jef.1274671
  25. Günerhan Sadık, A. (2024). Ortaöğretim öğrencilerinin yapay zekâ eğitim süreçlerinde algılarının incelenmesi, [Yüksek lisans tezi, Kocaeli Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
  26. Güven, G., Çakır, N. K., Sulun, Y., Çetin, G., & Güven, E. (2022). Arduino-assisted robotics coding applications integrated into the 5E learning model in science teaching. Journal of Research on Technology in Education, 54(1), 108-126. https://doi.org/10.1080/15391523.2020.1812136
  27. Hays, L., Jurkowski, O., & Sims, S. K. (2024). ChatGPT in K-12 education. TechTrends, 68(2), 281-294. https://doi.org/10.1007/s11528-023-00924-z
  28. Hoşgör, D. G., Güngördü, H. ve Hoşgör, H. (2023). Sağlık profesyonellerinin yapay zekâya ilişkin görüşleri: metaforik bir araştırma. International Journal of Social Sciences, 8(1), 71-87. https://doi.org/10.46291/AI-Farabi.080105
  29. Işık, E. ve Köse, M. (2025). Fen bilimleri öğretmenlerinin artırılmış gerçeklik, metaverse, yapay zekâ ve eğitimde uygulamalarıyla ilgili görüşlerinin incelenmesi. Journal of Individual Differences in Education, 6(2), 149-169. https://doi.org/10.47156/jide.1587315
  30. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and language processing (3rd. ed.). Pearson.
  31. Karacif, F. B. (2024). Öğretmenlerin yapay zekâya bakış açıları ve eğitim ortamlarında kullanım durumlarının incelenmesi [Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi
  32. Kardeş, H. ve Aydoğdu, C. (2024). 3D Sanal laboratuvar uygulamalarının 8. sınıf öğrencilerinin bilişsel erişilerine etkisi. Fen Bilimleri Öğretimi Dergisi, 12(2), 397-420. https://doi.org/10.56423/fbod.1477857
  33. Kavlak, E. E. ve Birhanlı, A. (2023). Fen öğretiminde yenilikçi bir yöntem olarak sanal laboratuvarların kullanımı. Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2), 38-51. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3187709
  34. Korkmaz, A. ve Cılsalar Sagnak, H. (2024). Okul öncesi öğretmen adaylarının yapay zekâya ilişkin algıları ve yükledikleri anlamlar. Çukurova Üniversitesi Türkoloji Araştırmaları Dergisi, 9(2), 1319-1342. https://doi.org/10.32321/cutad.1561556
  35. Korkmaz, Ö., Acar, B., Çakır, R., Uğur Erdoğmuş, F., ve Çakır, E. (2019). Eğitsel robot setleri ile fen ve teknoloji dersi basit makinalar konusunun ortaokul 7. sınıf öğrencilerinin STEM beceri düzeylerine ve derse dönük tutumlarına etkisi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 9(2), 372-391. https://doi.org/10.17943/etku.518215
  36. Lastra, O. R. E., Rosales, L. V. M., & Alvarez, N. D. S. (2021). Effects on academic performance by use of electronic devices. Revista Conrado, 17, 149-158. https://a8f59890210bb2a36cc265c34c80a801c14e01d5.vetisonline.com/wos/woscc/full-record/WOS:000704915900021
  37. Lytridis, C., Bazinas, C., Papakostas, G.A., & Kaburlasos, V. (2020). On measuring engagement level during child-robot interaction in education. Robotics in Education: Current Research and Innovations, 1023, 3-13. https://doi.org/10.1007/978-3-030-26945-6_1
  38. Marrone, R., Taddeo, V., & Hill, G. (2022). Creativity and artificial intelligence-a student perspective. Journal of Intelligence, 10(3). https://doi.org/10.3390/jintelligence10030065
  39. Nabiyev, V. V. (2012). Yapay zekâ: İnsan bilgisayar etkileşimi. Seçkin Yayıncılık.
  40. Ng, D. T. K., Tan, C. W., & Leung, J. K. L. (2023). Empowering student self-regulated learning and science education through ChatGPT: A pioneering pilot study. British Journal of Educational Technology, 55(4), 1328-1353. https://doi.org/10.1111/bjet.13454
  41. Okkesim, B. (2014). Fen ve teknoloji eğitiminde robotik uygulamaları [Yüksek lisans tezi, Erciyes Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
  42. Özsongür, M. Z. (2024). Sınıf öğretmenlerinin eğitimde üretken yapay zekâ kullanımına ilişkin görüşleri [Yüksek lisans tezi, Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
  43. Prince, M. (2004). Does active learning work? A review of the research. Journal of Engineering Education, 93(3), 223-231. https://www.engr.ncsu.edu/wpcontent/uploads/drive/1smSpn4AiHSh8z7a0MHDBwhb_JhcoLQmI/2004-Prince_AL.pdf
  44. Radhamani, R., Kumar, D., Nizar, N., Krishnashree, A., Bipin, N., & Shyam, D. (2021). What virtual laboratory usage tells us about laboratory skill education pre- and post-COVID-19: Focus on usage, behavior, intention and adoption. Education and Information Techologies, 26, 7477–7495. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10583-3
  45. Ravindran, V. (2019). Data analysis in qualitative research. Indian Journal of Continuing Nursing Education, 20(1), 40-45.
  46. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4. baskı). Pearson.
  47. Saçan, S., Tozduman Yaralı, K. & Kavruk, S. K. (2022). Çocukların “yapay zekâ” kavramına ilişkin metaforik algılarının incelenmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 64(2),–274-296. https://doi.org/10.21764/maeuefd.1074024
  48. Sezer, H. N. (2024). Üniversite öğrencilerinin erken çocukluk döneminde yapay zekâ kullanımına yönelik görüşlerin metaforlar yardımıyla incelenmesi. Uluslararası Türk Kültür Coğrafyasında Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2), 96-108. https://doi.org/10.55107/turksosbilder.1564300
  49. Shaikh, A. A., Kumar, A., Jani, K., Mitra, S., García-Tadeo, D. A., & Devarajan, A. (2022). The role of machine learning and artificial intelligence for making a digital classroom and its sustainable impact on education during COVID19. Materials Today: Proceedings, 56, 3211-3215. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.09.368
  50. Solovieva, Y., & Quitanar, L. (2016). The zone of proximal development during assessment of intellectual development in pre-school children. Psychology in Russia-State of the Art, 9(4), 123-137. https://doi.org/10.11621/pir.2016.0410
  51. Şimşek, F. (2017). Fen bilimleri dersinde animasyon ve simülasyon kullanımının öğrencilerin akademik başarısı ve bilgilerin kalıcılığı üzerine etkisi. Uluslararası Eğitim Bilim ve Teknoloji Dergisi, 3(3), 112-124. https://dergipark.org.tr/tr/pub/uebt/issue/33648/373238#article_cite
  52. Timur, B. ve Özdemir, M. (2018). Fen eğitiminde artırılmış gerçeklik ortamlarının kullanımına ilişkin öğretmen görüşleri. International Journal of Turkish Education Sciences, 2018(10), 62-75. https://dergipark.org.tr/tr/pub/goputeb/issue/36631/354239
  53. VanLehn, K. (2011). The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems. Educational Psychologist, 46(4), 197-221. http://dx.doi.org/10.1080/00461520.2011.611369
  54. Vaughan, G., Kovacs, A., & Szults, Z. (2023). ChatGPT in education: Strategies for responsible implementation. Annales Mathematicae et Informaticae, 58(1), 170-181. https://doi.org/10.33039/ami.2023.11.001
  55. Yaman, M. (2024). Eğitimde yapay zekânın kullanılmasına dair öğretmen görüşleri [Yüksek lisans tezi, Gaziantep Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi
  56. Yıldırım, A., & Şimşek H., (2016). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Ankara: Seçkin.
  57. Yıldırım, A. ve Şimşek H., (2021). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (12. Baskı). Ankara: Seçkin.
  58. Yıldırım, B. ve Arıcıoğulları, S. (2024). 6. sınıf fen bilimleri dersinde artırılmış gerçeklik uygulamaları kullanımının öğrencilerin artırılmış gerçeklik uygulamalarına yönelik tutumlarına etkisi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 23(90), 468-480. https://doi.org/10.17755/esosder.1353803
  59. Yılmaz, Ö. (2024). Personalised learning and artificial intelligence in science education: current state and future perspectives. Educational Technology Quarterly, 3, 255-274. https://doi.org/10.55056/etq.744
  60. Vatansever, A. N. (2024). Üniversite öğrencilerinin yapay zekâ kavramına ilişkin metaforları ve görüşleri üzerine karşılaştırmalı nitel bir araştırma, [Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
  61. Zhang, Y., Yang, X., & Tong, W. (2024). University students’ attitudes toward ChatGPT profiles and their relation to ChatGPT intentions. International Journal of Human-Computer Interactions, 13(3), 1-14. https://doi.org/10.1080/10447318.2024.2331882
  62. Eriçok, B., Karataş, F. ve Yüce, E. (2024). Öğretmen adaylarının yapay zekâya ilişkin metafor algıları. Kocaeli Üniversitesi Eğitim Dergisi, 7(2), 607-630. https://doi.org/10.33400/kuje.1511500