AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAfter the course, it was found that students recorded significant improvements in technical skills such as algorithm development, model training, data preprocessing, and result interpretation.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study aims to examine the effects of the artificial intelligence course on students, students’ perceptions of artificial intelligence, and the contributions of these technologies to educational processes. The research was designed according to the phenomenology pattern, one of the qualitative research methods, and data were collected through an interview form with 10 students taking the artificial intelligence course. The data obtained were subjected to hierarchical thematic content analysis using the MAXQDA program. It was determined that, prior to the course, participants generally perceived artificial intelligence in a narrow sense and had a framework limited to programming or popular tools. After the course, it was found that students recorded significant improvements in technical skills such as algorithm development, model training, data preprocessing, and result interpretation. In addition, artificial intelligence education was observed to positively support students’ higher-order cognitive skills, such as analytical thinking, problem-solving, critical thinking, conducting research, and teamwork. Participants stated that they particularly experienced difficulties in the coding process regarding mathematical background, translating theory into practice, and at the initial stage. Nevertheless, they expressed positive opinions that artificial intelligence will provide significant contributions to professional practices such as data analysis, automation, robotic systems, R&D, and production line optimization, especially in technical fields like mechatronics. Findings related to data security and ethical issues reveal that students developed considerable awareness on these topics, but they think that current practices do not sufficiently emphasize data security risks. Participants highlighted the critical importance of responsible behavior and data privacy in artificial intelligence applications. It is emphasized that artificial intelligence education is an effective tool for developing students’ technical competencies and cognitive skills; however, educational programs should be structured to include not only technical content but also modules on ethics, data security, and responsible use. It is recommended that higher education institutions adopt a holistic educational approach that supports artificial intelligence literacy and strengthens students’ critical thinking and digital ethics awareness.
Özet
Bu çalışma, yapay zekâ dersinin öğrenciler üzerindeki etkilerini, öğrencilerin yapay zekâya ilişkin algılarını ve bu teknolojilerin eğitim süreçlerine katkılarını incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma, nitel araştırma yöntemlerinden fenomenoloji desenine göre tasarlanmış olup, yapay zekâ dersini alan 10 öğrenciyle görüşme formu aracılığıyla veri toplanmıştır. Elde edilen veriler, MAXQDA programı kullanılarak hiyerarşik tematik içerik analizine tabi tutulmuştur. Katılımcıların ders öncesinde yapay zekâyı genellikle dar kapsamlı algıladıkları ve programlama veya popüler araçlarla sınırlı bir çerçeveye sahip oldukları belirlenmiştir. Ders sonrasında ise öğrencilerin algoritma kurma, model eğitme, veri ön işleme ve sonuç yorumlama gibi teknik becerilerinde anlamlı gelişmeler kaydedildiği tespit edilmiştir. Ayrıca, yapay zekâ eğitiminin öğrencilerin analitik düşünme, problem çözme, eleştirel düşünme, araştırma yapma ve ekip çalışması gibi üst düzey bilişsel becerilerini olumlu yönde desteklediği görülmüştür. Katılımcılar, kodlama sürecinde özellikle matematiksel altyapı, teoriyi pratiğe dökme ve başlangıç aşamasında zorluklar yaşadıklarını ifade etmişlerdir. Bununla birlikte, yapay zekânın mekatronik başta olmak üzere teknik alanlarda veri analizi, otomasyon, robotik sistemler, Ar-Ge ve üretim hattı optimizasyonu gibi mesleki uygulamalara önemli katkılar sağlayacağı yönünde olumlu görüşler bildirmişlerdir. Veri güvenliği ve etik konularına ilişkin bulgular, öğrencilerin bu konularda önemli ölçüde farkındalık geliştirdiklerini ancak mevcut uygulamalarda veri güvenliği risklerinin yeterince vurgulanmadığını düşündüklerini ortaya koymaktadır. Katılımcılar, yapay zekâ uygulamalarında sorumlu davranışın ve veri gizliliğinin kritik önemine dikkat çekmişlerdir. Yapay zekâ eğitiminin öğrencilerin teknik yeterliliklerini ve bilişsel becerilerini geliştirmede etkili bir araç olduğu; ancak eğitim programlarının yalnızca teknik içerikle sınırlı kalmayıp etik, veri güvenliği ve sorumlu kullanım modüllerini de kapsayacak şekilde yapılandırılması gerektiği vurgulanmaktadır. Yükseköğretim kurumlarının, yapay zekâ okuryazarlığını destekleyen ve öğrencilerin eleştirel düşünme ile dijital etik bilincini güçlendiren bütüncül bir eğitim yaklaşımı benimsemeleri önerilmektedir.