AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe findings indicate that large language models (LLMs) enhance learner motivation through tailored feedback and ease teacher workloads by enabling individualized guidance.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study explores the opportunities and risks arising from artificial intelligence (AI) applications in religious education, focusing on the balance between personalization and epistemic integrity within a human-centered framework. As the integration of AI into educational technologies accelerates, fundamental questions regarding value transmission and informational accuracy emerge. The research relies on a thematic analysis of five key studies published between 2023 and 2025. While the limitation to a five-study dataset restricts the broader generalizability of the results, the analysis successfully identifies five core themes: personalization, epistemic integrity, conceptual depth, teacher guidance, and ethics/privacy. The findings indicate that large language models (LLMs) enhance learner motivation through tailored feedback and ease teacher workloads by enabling individualized guidance. However, content reliability remains constrained by limited source attribution, terminological inconsistencies, contextual gaps, and a frequent lack of theological and historical depth and methodological accuracy. Furthermore, the risk of presenting a single sectarian or cultural stance as neutral knowledge poses a significant threat to epistemic integrity, necessitating pluralistic framing and a two-stage validation process involving expert review. Ultimately, the study concludes that AI should be positioned strictly as a complementary tool rather than a substitute for uniquely human pedagogical capacities such as empathy, moral reasoning, and value transmission. The findings demonstrate that under strict curricular coherence, active teacher oversight, transparent data policies, and ethical governance, AI has the potential to significantly enhance learning without compromising epistemic integrity.
Özet
Bu çalışma, din eğitimi ve yapay zekâ (YZ) kesişimindeki fırsat ve riskleri, kişiselleştirme ile epistemik bütünlük kavramları odağında ve insan merkezli bir çerçevede incelemektedir. Eğitim teknolojilerindeki hızlı dönüşümle birlikte YZ'nin din eğitimine entegrasyonu, değer aktarımı ve bilgi doğruluğuna dair temel soruları gündeme getirmektedir. Araştırma, 2023-2025 yılları arasında yayımlanan beş temel çalışmanın tematik analizine dayanmaktadır. Veri setinin beş makaleyle sınırlı olması bulguların geniş çaplı genellenebilirliğini kısıtlasa da, analizler sonucunda beş ana tema başarıyla tespit edilmiştir: kişiselleştirme, epistemik bütünlük, kavramsal derinlik, öğretmen rehberliği ve etik/mahremiyet. Bulgular, büyük dil modellerinin (LLM) öğrencilere özelleştirilmiş geri bildirimler sunarak öğrenme motivasyonunu artırdığını ve bireyselleştirilmiş rehberlik sağlayarak öğretmen iş yükünü hafiflettiğini göstermektedir. Ancak üretilen içeriklerin güvenilirliği, eksik kaynak gösterimi, terminolojik tutarsızlıklar, bağlamsal boşluklar ile teolojik ve tarihsel derinlik yoksunluğu nedeniyle kısıtlanmaktadır. Ayrıca tek bir mezhepsel veya kültürel yaklaşımın tarafsız bilgi gibi sunulması epistemik bütünlük açısından ciddi riskler taşımaktadır. Bu durum, çoğulcu bir çerçevelemeyi ve uzman incelemesini içeren iki aşamalı bir doğrulama sürecini gerektirmektedir. Sonuç olarak çalışma, yapay zekânın empati, ahlaki akıl yürütme ve değer aktarımı gibi insana özgü pedagojik kapasitelerin yerini alamayacağını ve salt tamamlayıcı bir araç olarak işlev görebileceğini tespit etmiştir. Öğretmenin aktif denetimi, öğretim programıyla sıkı uyum, şeffaf veri politikaları ve etik yönetişim sağlandığında, YZ'nin epistemik bütünlüğü bozmadan öğrenmeyi destekleme potansiyeline sahip olduğu görülmüştür.