KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2026 / Cilt: 27 Sayı: 1

Yapay Zeka ve Eğitim: Güncel Uygulamalar ve Gelecek Perspektifleri

Artificial Intelligence and Education: Current Applications and Future Perspectives

Süleyman Temur(NİĞDE ÖMER HALİSDEMİR ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-5203-6553
Sayfa
162–178
Yayın Tarihi
2025-06-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Mevcut alanyazın, yapay zekânın eğitimde giderek daha önemli bir hale geldiğini ve gelecekteki eğitim sistemlerinde merkezi bir rol oynayacağını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İnsan zekâsının belirli yönlerini taklit ederek tasarlanan ve günümüzde pek çok alanda kullanılan yapay zekâ, basit makinelerden karmaşık sistemlere kadar geniş bir yelpazede insanın temel işlevlerini yerine getirebilecek potansiyele sahip, popüler bir araştırma alanıdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yapay zekânın kullanım alanlarından birisi de eğitimdir. 21. yüzyılın başlarından itibaren eğitimde yaşanan dönüşüm, yapay zekâ teknolojilerinin gelişimine paralel olarak hız kazanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Mevcut alanyazın, yapay zekânın eğitimde giderek daha önemli bir hale geldiğini ve gelecekteki eğitim sistemlerinde merkezi bir rol oynayacağını göstermektedir.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:yapay zekâ · eğitimde yapay zekâ uygulamaları · akıllı öğretim sistemleri

Özet

İnsan zekâsının belirli yönlerini taklit ederek tasarlanan ve günümüzde pek çok alanda kullanılan yapay zekâ, basit makinelerden karmaşık sistemlere kadar geniş bir yelpazede insanın temel işlevlerini yerine getirebilecek potansiyele sahip, popüler bir araştırma alanıdır. Yapay zekânın kullanım alanlarından birisi de eğitimdir. 21. yüzyılın başlarından itibaren eğitimde yaşanan dönüşüm, yapay zekâ teknolojilerinin gelişimine paralel olarak hız kazanmıştır. Nitekim yapay zekâ, günümüzde eğitim alanında öğrenme süreçlerini iyileştirmek ve kişiselleştirmek amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır. Yapılan çalışmalar, yapay zekânın adaptif öğrenme platformları aracılığıyla öğrenme süreçlerini kişiselleştirme, öğrenci performansını gerçek zamanlı olarak takip etme ve öğrenme zorluklarını tespit ederek öğrencilere özel öneriler sunma gibi çeşitli alanlarda önemli potansiyele sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Mevcut alanyazın, yapay zekânın eğitimde giderek daha önemli bir hale geldiğini ve gelecekteki eğitim sistemlerinde merkezi bir rol oynayacağını göstermektedir. Bu bağlamda çalışmada, yapay zekânın eğitimdeki mevcut uygulamaları ve gelecekteki potansiyeli incelenmektedir. Çalışmada, yapay zekâ teknolojilerinin eğitim alanındaki en önemli uygulamalarından biri olan akıllı öğretim sistemleri, uzman sistemler ve diyalog tabanlı öğretici sistemler detaylı bir şekilde incelenmiştir. Bu sistemlerin temel bileşenleri, çalışma prensipleri, avantajları ve dezavantajları, güncel örneklerle birlikte ele alınmıştır. Bu bilgiler ışığında yapay zekâ teknolojilerinin eğitimde daha da yaygınlaşacağı ve gelecekte eğitim sistemlerinin temel bir parçası haline geleceği öngörülmektedir.

Abstract

Artificial intelligence, which is designed by imitating certain aspects of human intelligence and used in many fields today, is a popular research area with the potential to fulfill the basic functions of human beings in a wide range from simple machines to complex systems. One of the areas of use of artificial intelligence is education. Since the early 21st century, the transformation in education has accelerated in parallel with the development of artificial intelligence technologies. As a matter of fact, artificial intelligence is now widely used in education to improve and personalize learning processes. Studies reveal that artificial intelligence has significant potential in various areas such as personalizing learning processes through adaptive learning platforms, tracking student performance in real time, and providing specific recommendations to students by identifying learning difficulties. The existing literature shows that artificial intelligence is becoming increasingly important in education and will play a central role in future education systems. In this context, this study examines the current applications and future potential of artificial intelligence in education. In this study, intelligent tutoring systems, expert systems and dialog-based tutoring systems, which are among the most important applications of artificial intelligence technologies in education, are examined in detail. The basic components, working principles, advantages and disadvantages of these systems are discussed together with current examples. In the light of this information, it is predicted that artificial intelligence technologies will become more widespread in education and will become a fundamental part of education systems in the future.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Temur, S. (2025). Yapay Zeka ve Eğitim: Güncel Uygulamalar ve Gelecek Perspektifleri. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 27 Sayı: 1, 162–178. https://doi.org/10.26468/trakyasobed.1539210

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (136)

  1. Afzal, S., Dempsey, B., D’Helon, C., & Mukhi, N. (2019). The personality of AI systems in education: Experiences with the Watson Tutor, a one-on-one virtual tutoring system. Childhood Education, 95(1), 44-52. http://dx.doi.org/10.1080/00094056.2019.1565809
  2. Akdeniz, M., & Özdinç, F. (2021). Eğitimde yapay zeka konusunda Türkiye adresli çalışmaların incelenmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(1), 912-932. https://doi.org/10.33711/yyuefd.938734
  3. Alkhatlan, A., & Kalita, J. (2018). “Intelligent tutoring systems: A comprehensive historical survey with recent developments.” International Journal of Computer Applications, 181(43), 1-20. https://doi.org/10.48550/arXiv.1812.09628
  4. Altun, D. (2019). Sanal gerçeklik ve yapay zeka. İçinde G. Telli (Ed.), Yapay zeka ve gelecek (ss. 139-157). Doğu Kitapevi.
  5. Alty, J. L., & Coombs, M. J. (1984). Expert systems: Concepts and examples. Blackwell Publishers.
  6. Aronson, A. R. (1993). Pro-Cite. JAMA. The Journal of the American Medical Association, 270(14), 1751- http://dx.doi.org/10.1001/jama.1993.03510140113045
  7. Arruda, D., Marinho, M., Souza, E., & Wanderley, F. (1-4 July, 2019). A chatbot for goal-oriented requirements modeling [Presentation]. In S. Misra et al. (Eds.), Computational science and its applications-International Conference on Computational Science and its Applications (pp. 506-519). Saint Petersburg, Rusya. https://doi.org/10.1007/978-3-030-24305-0_38
  8. Arslan, K. (2020). Eğitimde Yapay zeka ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
  9. Assistments. (2024). Assess learning, analyze data, differentiate instruction. https://new.assistments.org/ adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  10. Atalay, M., & Çelik, E. (2017). Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155-172. https://doi.org/10.20875/makusobed.309727
  11. Bahçeci, F., & Gürol, M. (2010). Eğitimde akıllı öğretim sistemleri uygulamalarına yönelik bir model önerisi. Engineering Sciences, 5(2), 121-128. https://dergipark.org.tr/tr/pub/nwsaeng/issue/19862/212846 adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  12. Bakeer, H. M. S., & Abu-Naser, S. S. (2019). An intelligent tutoring system for learning TOEFL. International Journal of Academic Pedagogical Research, 2(12), 9-15. https://philarchive.org/rec/BAKAIT-6 adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  13. Barış, A. (2020). A new business marketing tool: Chatbot. GSI Journals Serie B: Advancements in Business and Economics, 3(1), 31-46. https://doi.org/10.5281/zenodo.4030216
  14. Batdı, V., & Anıl, Ö. (2021). Bilgisayar destekli eğitimle öğrenme: Bir meta-tematik analiz. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 23(1), 111-127. https://doi.org/10.25092/baunfbed.842078
  15. Bereiter, C., & Scardamalia, M. (1989). Intentional learning as a goal of instruction. In L. B. Resnick (Ed.), Knowing, learning, and instruction: Essays in honor of Robert Glaser (pp. 361-392). Lawrence Erlbaum Associates. https://ikit.org/fulltext/1989intentional.pdf adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  16. Bing AI [Copilot]. (2024). Microsoft Copilot: Your everyday AI companion. https://copilot.microsoft.com/ adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  17. Bozkurt, Ö. A. (2015). Kitlesel açık çevrimiçi dersler (Massive Open Online Courses - MOOCs) ve sayısal bilgi çağında yaşamboyu öğrenme fırsatı. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 1(1), 56-81. https://dergipark.org.tr/tr/pub/auad/issue/3030/42090 adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  18. Butz, C. J., Hua, S., & Maguire, R. B. (2006). A web-based Bayesian intelligent tutoring system for computer programming. Web Intelligence and Agent Systems: An International Journal, 4(1), 77-97. https://doi.org/10.1109/WI.2004.10104
  19. Carbonell, J. R. (1970). AI in CAI: An artificial-intelligence approach to computer-assisted instruction. IEEE Transactions on Man-Machine Systems, 11(4), 190-202. https://doi.org/10.1109/TMMS.1970.299942
  20. Carr, N. (2012). The crisis in higher education. MIT Technology Review. https://l24.im/CiBu1zD adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  21. Chassignol, M., Khoroshavin, A., Klimova, A., & Bilyatdinova, A. (2018). Artificial intelligence trends in education: A narrative overview. Procedia Computer Science, 136, 16-24. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.233
  22. 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, 1-20. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100002
  23. Chi, M. T. H., De Leeuw, N., Chiu, M., & LaVancher, C. (1994). Eliciting self-explanations improves understanding. Cognitive Science, 18(3), 439-477. https://doi.org/10.1016/0364-0213(94)90016-7
  24. Clarà, M., & Barberà, E. (2013). Learning online: Massive open online courses (MOOCs), connectivism, and cultural psychology. Distance Education, 34(1), 129-136. https://doi.org/10.1080/01587919.2013.770428
  25. Cognii. (2024). Scalable personalized education. https://www.cognii.com/ adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  26. Coşkun, F., & Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekanın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences, 54(3), 947-966. https://doi.org/10.30964/auebfd.916220
  27. Çetin, M., & Aktaş, A. (2021). Yapay zeka ve eğitimde gelecek senaryoları. OPUS International Journal of Society Researches, 18(Eğitim Bilimleri Özel Sayısı), 4225-4268. https://doi.org/10.26466/opus.911444
  28. Dağ, F., (2003). Zeki öğretim sistemi bileşenlerinin prolog ile gerçekleştirilmesi. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Kocaeli Üniversitesi.
  29. De La Vega, V. (2020). Creating learning tools for students with students. https://shorturl.at/NGNdR adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  30. De Waard, I., Koutropoulos, A., Özdamar Keskin, N., Abajian, S. C., Hogue, R., Rodriguez, C. O., & Gallagher, M. S. (18-21 October, 2011). Exploring the MOOC format as a pedagogical approach for mLearning [Presentation]. 10th World Conference on Mobile and Contextual Learning (pp. 1-11). Beijing, China. https://shorturl.at/yDxTh adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  31. Deveci Topal, A., Dilek Eren, C., & Kolburan Geçer, A. (2021). Chatbot application in a 5th grade science course. Education and Information Technologies, 26(5), 6241-6265. https://doi.org/10.1007/s10639-021- 10627-8
  32. Di Eugenio, B., Jordan, P. W., Thomason, R. H., & Moore, J. D. (2000). The agreement process: An empirical investigation of human-human computer-mediated dialogues. International Journal of Human-Computer Studies, 53(6), 1017-1076. https://doi.org/10.1006/ijhc.2000.0428
  33. Doğaç, A. (2015). MYCIN I - uzman sistemler. Elektik Mühendisliği, 7(7), 87-91. https://www.emo.org.tr/ekler/2da8c91ce7b1084_ek.pdf adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  34. Downes, S. (2005). An introduction to connective knowledge. In H. Theo (Ed.), Media, knowledge & education: Exploring new spaces, relations and dynamics in digital media ecologies (pp. 77-102). Innsbruck University Press. http://library.oapen.org/handle/20.500.12657/33882 adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  35. Downes, S. (2008). Places to go: Connectivism & connective knowledge, Innovate: Journal of Online Education, 5(19), 1-6. https://tls.tc/3ubm9 adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  36. Dubey, Y. P. (1996). Expert systems and their application in library and information science. DESiDOC Bulletin of information Technology, 16(4), 3-8. https://l24.im/a7wcy adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  37. Embretson, S. E., & Reise, S. P. (2013). Item response theory for psychologists. Psychology Press.
  38. Ercegovac, Z., & Borko H. (1992). Design and implementation of an experimental cataloging advisor-mapper. Information Processing & Management, 28(2), 241-257. https://doi.org/10.1016/0306-4573(92)90048-5
  39. Ergüney, M. (2015). Uzaktan eğitimin geleceği: MOOC (Massive Open Online Course). Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 4(4), 15-22. https://tinyurl.com/2h7555dr adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  40. Erümit, A. K., & Çetin, İ. (2020). Design framework of adaptive intelligent tutoring systems. Education and Information Technologies, 25, 4477-4500. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10182-8
  41. Evens, M., & Michael, J. (2006). One-on-One tutoring by humans and computers. Psychology Press.
  42. Fadel, C., Holmes, W., & Bialik, M. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Centre for Curriculum Redesign.
  43. Fishtree. (2024). Welcome to the future of personalized learning. https://www.fishtree.com/ adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  44. Fox, E, A. Weaver, M. T. Chen, Q. F., & France, R. K. (21-24 March, 1988). Implementing a distributed expert-based information retrieval system [Presentation]. RIAO ‘88: User-Oriented Content-Based Text and Image Handling (pp. 708-726). Le Centre De Hautes Etudes Internationales D’informatique Documentaire. Paris, France. https://l24.im/Z6cVb adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  45. Freedman, R., & Evens, M. W. (12-14 June, 2005). Generating and revising hierarchical multi-turn text plans in an ITS [Presentation]. In C. Frasson, G. Gauthier & A. Lesgold (Eds.), International Conference on Intelligent Tutoring Systems (pp. 632-640). Springer, Montreal, Canada. https://doi.org/10.1007/3-540-61327-7_163
  46. Friedman, L., Blair Black, N., Walker, E., & Roschelle, J. (November 8, 2021) Safe AI in education needs you. Association of Computing Machinery blog [ACM]. https://l24.im/yKHY adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  47. Gardner, H. (1983). Frames of mind the theory of multiple intelligences. Basic Books.
  48. Gauch, S., & Smith, J. B. (1989). An expert system for searching in full-text. Information Processing & Management, 25(3), 253-263. https://doi.org/10.1016/0306-4573(89)90043-5
  49. Genç Kumtepe, E., Toprak, E., Öztürk, A., Tuna Büyükköse, G., Kılınç, H., & Aydın Menderis, İ. (2019). Açık ve uzaktan öğrenmede destek hizmetleri: Yerelden küresele bir model önerisi. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 5(3), 41-80. https://dergipark.org.tr/tr/pub/auad/issue/50201/645975 adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  50. Gertner, A. S., & VanLehn, K. (19-23 June, 2002). ANDES: A coached problem-solving environment for physics. In G. Gautheier, C. Frasson & K. VanLehn (Eds.), International Conference on Intelligent Tutoring Systems (ITS 2000): Fifth International Conference (pp. 133-142). Springer, Montreal, Canada. https://doi.org/10.1007/3-540-45108-0_17
  51. Getting Smart. (2015). Fishtree: Learner profiles drive adaptive learning. https://l24.im/xwAKOqB adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  52. Glance, D. (2013). The teaching and learning foundations of MOOCs. The Conversation. https://l24.im/IEe71x adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  53. Goel, A. K., & Polepeddi, L. (2016). Jill Watson: A virtual teaching assistant for online education (Technical Report). Presented to the Learning Engineering for Online Learning Workshop, Harvard University. http://hdl.handle.net/1853/59104 adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  54. Goel, P. M., Kumar, P., Johri, P., Srivastava, S. K., & Suhag, S. (February 21-22, 2020). A comparative study of industry 4.0 with education 4.0. Proceedings of the 4th International Conference: Innovative Advancement in Engineering & Technology (IAET) 2020 (ss. 1-8). Jaipur National University, Jaipur, India. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3553215
  55. Graesser, A. C., VanLehn, K., Rosé, C. P., Jordan, P. W., & Harter, D. (2001). Intelligent tutoring systems with conversational dialogue. AI Magazine, 22(4), 39-51. https://doi.org/10.1609/aimag.v22i4.1591
  56. Graesser, A. C., Wiemer-Hastings, P., Wiemer-Hastings, K., Harter, D., & Person, N. (2000). Using latent semantic analysis to evaluate the contributions of students in AutoTutor. Interactive Learning Environments, 8(2), 129-47. https://doi.org/10.1076/1049-4820(200008)8:2;1-B;FT129
  57. Gür Akınoğlu, H. F. (1992). Uzman sistemler. Türk Kütüphaneciliği, 6(3), 142-151. https://l24.im/wHnV adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  58. Hake, R. R. (1998). Interactive-engagement versus traditional methods: A six-thousand-student survey of mechanics test data for introductory physics courses. American Journal of Physics, 66(1), 64-74. https://doi.org/10.1119/1.18809
  59. Halloun, I. A., & Hestenes, D. (1985). Common sense concepts about motion. American Journal of Physics, 53(11), 1056-1065. https://doi.org/10.1119/1.14031
  60. Hayes-Roth, F., Waterman, D. A., & Lenat, D. B. (1983). Building expert systems. Addison-Wesley Publishing Company.
  61. Hill, J., Ford, W. R., & Farreras, I. G. (2015). Real conversations with artificial intelligence: A comparison between human–human online conversations and human–chatbot conversations. Computers in Human Behavior, 49, 245-250. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.02.026
  62. Hodges, B. D. (2020). Ones and zeros: Medical education and theory in the age of intelligent machines. Medical education, 54(8), 691-693. http://dx.doi.org/10.1111/medu.14149
  63. Holmes, W. Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. https://l24.im/BGZUFDK adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  64. Holmes, W., Anastopoulou, S., Schaumburg, H., & Mavrikis, M. (2018). Technology-enhanced personalised learning: Untangling the evidence. Robert Bosch Stiftung. https://tls.tc/Ttaa1 adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  65. Huang, J., Saleh, S., & Liu, Y. (2021). A Review on artificial intelligence in education. Academic Journal of Interdisciplinary Studies, 10(3), 206-217. https://doi.org/10.36941/ajis-2021-0077
  66. International Society for Technology in Education [ISTE]. (2022). Hands-on AI projects for the classroom. https://tinyurl.com/3cfsrj5v adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  67. İncemen, S., & Öztürk, G. (2024). Farklı eğitim alanlarında yapay zekâ: Uygulama örnekleri. International Journal of Computers in Education, 7(1), 27-49. https://doi.org/10.5281/zenodo.12600022
  68. Kane, D. A. (2016). The role of chatbots in teaching and learning. In E-Learning and the Academic Library: Essays on innovative initiatives (pp. 131-156). McFarland: UC Irvine: Libraries. https://l24.im/h0Tv adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  69. Kesim, E., & Altınpulluk, H. (2014). Kitlesel açık çevrimiçi derslerin kullanımına ilişkin uzaktan eğitim uzmanlarının görüşleri. Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry, 5(4), 62-85. https://doi.org/10.17569/tojqi.83986
  70. Kumar, A., Singh, N., & Jyothi Ahuja, N. (2017). Learning-styles based adaptive intelligent tutoring systems: Document analysis of articles published between 2001 and 2016. International Journal of Cognitive Research in Science, Engineering and Education, 5(2), 83-97. https://doi.org/10.5937/IJCRSEE1702083K
  71. Lameras, P., & Arnab, S. (2022). Power to the teachers: An exploratory review on artificial intelligence in education. Information, 13(1), 1-38. https://doi.org/10.3390/info13010014
  72. Lee, M. H. (2011). A study on considerations in KCR4 through changes of cataloging rules from AACR2 to RDA. Journal of the Korean Society for information Management, 28(1), 23-42. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2011.28.1.023
  73. Maalem Lahcen, R. A., & Mohapatra, R. (14-17 March, 2019). Personalizing MyLab math to improve students’ success. 31st International Conference on Technology in Collegiate Mathematics (ICTCM 2019) (pp. 1-8). Scottsdale, Arizona.
  74. Martin, F. G. (2012). Will massive open online courses change how we teach?. Communications of the ACM, 55(8), 26-28. https://doi.org/10.1145/2240236.2240246
  75. MathGenius (2023). What is MathGenius?. https://www.mathgenius.app/ adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  76. Mayer, R. E., & Moreno, R. (2003). Nine ways to reduce cognitive load in multimedia learning. Educational Psychologist, 38(1), 43-52. https://doi.org/10.1207/S15326985EP38016
  77. McKendree, J. (1990). Effective feedback content for tutoring complex skills. Human-Computer Interaction, 5(4), 381-413. https://doi.org/10.1207/s15327051hci0504_2
  78. Milli Eğitim Bakanlığı [MEB]. (2024). Eğitimde kullanılan yapay zeka araçları öğretmen el kitabı. Yenilik Ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü. https://tinyurl.com/2d2kufte adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  79. Minsky, M. (1961). Steps toward artificial intelligence. Proceedings of the IRE, 49(1), 8-30. https://doi.org/10.1109/JRPROC.1961.287775
  80. Nghi, T. T., Phuc, T. H., & Thang, N. T. (2019). Applying Al chatbot for teaching a foreign language: An empirical research. International Journal of Scientific & Technology Research, 8(12) 897-902. https://tinyurl.com/yck8fa8v adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  81. Notion Labs. (2024). About Notion. https://www.notion.so/about adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  82. Online Education. (2023). AI-powered adaptive learning: A conversation with the inventor of Jill Watson. https://l24.im/z0VIKZX adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  83. OpenZeka. (2024). Diyalog Tabanlı AI. https://tinyurl.com/4mrtpsu9 adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  84. Osetskyi, V., Vitrenko, A., Tatomyr, I., Bilan, S., & Hirnyk, Y. (2020). Artificial intelligence application in education: Financial implications and prospects. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 2(33), 574-584. http://dx.doi.org/10.18371/fcaptp.v2i33.207246
  85. Özgeldi, M. (2019). Yapay zeka ve insan kaynakları. G. Telli (Ed.), Yapay zeka ve gelecek içinde (ss. 198-222). Doğu Kitapevi.
  86. Pane, J. F., Steiner, E. D., Baird, M. D., & Hamilton, l. S. (2015). Continued progress: Promising evidence on personalized learning. https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR1365.html adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  87. Pao, M. L. (1989). Concepts of information retrieval. Libraries Unltd Inc.
  88. Pask, G. (1982). SAKI: Twenty-five years of adaptive training into the microprocessor era. International Journal of Man-Machine Studies, 17(1), 69-74. https://doi.org/10.1016/S0020-7373(82)80009-6
  89. Pearson. (2024). Lifelong learning with Pearson UK. https://www.pearson.com/en-gb.html adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  90. Piramuthu, S., (2005). Knowledge-based web-enabled agents and intelligent tutoring systems. IEEE Transaction on Education, 48(4), 750-756. https://doi.org/10.1109/TE.2005.854574
  91. Pisciotta, H. (1985). Sci-Mate: A review. Reference Services Review, 13(2), 11-16. http://dx.doi.org/10.1108/eb048897
  92. Pollitt, A. S. (1987). CANSEARCH: An expert systems approach to document retrieval. Information Processing & Management, 23(2), 119-138. https://doi.org/10.1016/0306-4573(87)90053-7
  93. Poole, D. I., Goebel, R. G., & Mackworth, A. K. (1998). Computational intelligence and knowledge. Oxford University Press.
  94. Regona, M., Yigitcanlar, T., Xia, B., & Li, R. Y. M. (2022). Opportunities and adoption challenges of AI in the construction industry: A PRISMA review. Journal of Open Innovation Technology Market and Complexity, 8(45), 1-31. https://doi.org/10.3390/joitmc8010045
  95. Remian, D. (2019). Augmenting education: Ethical considerations for incorporating artificial intelligence in education. [Unpublished master thesis]. University of Massachusetts Boston. Open Access Capstone. https://scholarworks.umb.edu/instruction_capstone/52 adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  96. Rohrer, D., & Taylor, K. (2007). The shuffling of mathematics problems improves learning. Instructional Science, 35(6), 481-98. https://doi.org/10.1007/s11251-007-9015-8
  97. Ros´e, C. P., Di Eugenio, B., & Moore, J. D. (1999). A dialogue based tutoring system for basic electricity and electronics. In S. P. Lajoie & M. Vivet (Eds.), Proceedings of the Ninth World Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 759-761). IOS. Amsterdam. Holland.
  98. Roschelle, J., Murphy, R., Feng, M., & Bakia, M. (2017). How big is that? Reporting the effect size and cost of Assistments in the maine homework efficacy study. SRI International. https://tls.tc/bfS7g adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  99. Rosé, C. P., & Lavie, A. (2001). Balancing robustness and efficiency in unification augmented context-free parsers for large practical applications. In J. C. Junqua & G. V. Noord (Eds.), Robustness in language and speech technology (pp. 239-269). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-015-9719-7_10
  100. Rovick, A. A., & Michael, J. A. (11-13 July, 1986). CIRCSIM: An IBM PC computer teaching exercise on blood pressure regulation [Presentation]. In Proceedings of the 30th International Union of Physiological Sciences (IUPS) Congress, (p. 318). Vancouver, Canada.
  101. Russ Algar, W., Elouazizi, N., Stewart, J. J. E., Maxwell, J., Tan, T., Zhang, Z., Stoodley, R., Núñez, J. R. R., Terpstra, A. S., & Wickenden, J. G. (2022). The alchemy project: A Personalized, flexible, and scalable active learning platform to help foster expert-like thinking in chemistry. Journal of Chemical Education, 99(9), 3104-3113. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.2c00097
  102. Sahota, N. (2023). Precision education: How K-12 schools are embracing AI. Forbes. https://tinyurl.com/39dn6u48 adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  103. Self, J. A. (1974). Student models in computer-aided instruction. International Journal of Man–Machine Studies, 6(2), 261-276. http://dx.doi.org/10.1016/S0020-7373(74)80005-2
  104. Sharma, S., & Kumar, N. (2023). The future of education: Implications of artificial intelligence integration in learning environments. International Journal of Enhanced Research in Educational Development, 11(5), 129-133. https://tinyurl.com/bddas7r2 adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  105. Shute, V. J. (2008). Focus on formative feedback. Review of Educational Research, 78(1), 153-89. https://doi.org/10.3102/0034654307313795
  106. Siemens, G. (2005). Connectivism: Learning as network creation. https://shorturl.at/KUVmz adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  107. Sikora, Y. B., Usata, O. Y., Mosiiuk, O. O., Verbivskyi, D. S., & Shmeltser, E. O. (2021). Approaches to the choice of tools for adaptive learning based on highlighted selection criteria. CTE Workshop Proceedings, 8, 398-410. https://doi.org/10.55056/cte.296
  108. Southgate, E. (2019). Artificial intelligence in schools: An ethical storm is brewing. EduResearch Matters, Australia Association for Research in Education. https://www.aare.edu.au/blog/?p=4325 adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  109. Stevens, A., & Collins, A. (16-19 October, 1977). The goal structure of a socratic tutor [Presentation]. In ACM ‘77: Proceedings of The 1977 Annual Conference (pp. 256-263). Association of Computing Machinery: New York, United States. https://doi.org/10.1145/800179.810212
  110. Şenocak, D. (2020). Açık ve uzaktan öğrenme ortamlarında yapay zekâ: Sunduğu fırsatlar ve yarattığı endişeler. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 6(3), 56-78. https://dergipark.org.tr/tr/pub/auad/issue/56247/765722 adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  111. Teskey, N. (1987). Extensions to the advanced interface management project. Ohio: OCLC Research Review.
  112. Temur, S. (21-22 Ağustos, 2024). Yapay zekâ kategorizasyonu ve tarihsel gelişim süreci. EJONS 17th International Congress “Artificial Intelligence and Society: Theory to Practice” (ss. 258-270). Konya, Türkiye.
  113. The Alchemy Project. (2019). Alchemy: A teaching and learning tool. https://alchemy.works/ adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  114. Toker, F., Kuzgun, Y., Cebe N,. & Uçkunkaya, B. (1968). Zeka kuramları. Milli Eğitim Bakanlığı Talim ve Terbiye Dairesi Araştırma ve Değerlendirme Bürosu.
  115. Tong, R. M., Applebaum, L. A., Askmann, V. N., & Cunningham, J. F. (3-5 June, 1987). Conceptual information retrieval using RUBRIC [Presentation]. SIGIR ‘87: Proceedings Of The 10th Annual International ACM SIGIR Conference On Research And Development İn İnformation Retrieval (pp. 247-253). Association for Computing Machinery. New Orleans, USA. https://doi.org/10.1145/42005.42033
  116. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, [UNESCO]. (2022). K-12 AI curricula. A mapping of government-endorsed AI curricula. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380602 adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  117. Uzun, Y., Tümtürk, A. Y., & Öztürk, H. (1-3 Kasım, 2021). Günümüzde ve gelecekte eğitim alanında kullanılan yapay zekâ. 1st International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences (ss. 1-6). Konya, Türkiye.
  118. Ünal, S. (2023). Yapay zeka okuryazarlığına ilişkin bir alan araştırması. İçinde K. Ateşgöz (Ed.), Medya ve habercilik alanında yapay zekanın yükselişi (ss. 49-68). Eğitim Yayınevi.
  119. Ünsal, H (2024). Yapay zekâ ve yapay zekânın eğitimin geleceğine ilişkin olası doğurguları. Journal of Social, Humanities and Administrative Sciences, 10(5), 674-682. https://doi.org/10.5281/zenodo.13 851822
  120. VanLehn, K. (1996). Conceptual and metalearning during coached problem solving. In. Frasson, G. Gauthier & A. Lesgold (Eds.), Proceedings of the Third Intelligent Tutoring Systems Conference (pp. 29-47). Springer-Verlag Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/3-540-61327-7_99
  121. Ventura, M., Chang, M., Foltz, P., Mukhi, N., Yarbro, J., Salverda, A. P., Behrens, J., Ahn, J-W., Ma, T., Dhamecha, T. I., Marvaniya, S., Watson, P., D’helon, C., Tejwani, R., & Afzal, S. (27-30 June, 2018). Preliminary evaluations of a dialogue-based digital tutor [Presentation]. In P. R. Carolyn et all., (Eds.), Proceedings of the 19th International Conference AIED 2018 (volume 10948, pp. 480-483). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93846-2_90
  122. Vickery, A., & Brooks, H. (1987a). Expert systems and their applications in LIS. Online Review, 11(3), 149-165. https://doi.org/10.1108/eb024244
  123. Vickery, A., & Brooks, H. (1987b). Plexus-the expert system for referral. Information Processing & Management, 23(2), 99-117. https://doi.org/10.1016/0306-4573(87)90052-5
  124. Vuorikari, R., Kluzer, S., & Punie, Y. (2022). DigComp 2.2: The digital competence framework for citizens - With new examples of knowledge, skills and attitudes. Publications Office of the European Union. https://dx.doi.org/10.2760/115376
  125. Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: Development of higher psychological processes. Cambridge: Harvard University Press. https://doi.org/10.2307/j.ctvjf9vz4
  126. Wallace, R. S. (2003, March 28). The elements of AIML style. ALICE AI Foundation, Inc. style_2.pdf (Erişim Tarihi: 01.06.2024).
  127. Waters, S. T. (1986). Answerman, the expert information specialist: An expert system for retrieval of information from library reference books. Information Technology and Libraries, 5(3), 204-212. https://www.learntechlib.org/p/138219/ adresinden 1.07.2024 tarihinde erişilmiştir.
  128. Webster, G. (1982). Cartographic materials and MARC. The Cartographic Journal, 19(1), 60-67. https://doi.org/10.1179/caj.1982.19.1.60
  129. Wechsler, D. (1997). Wechsler adult intelligence scale (3rd). APA PsycTests. https://doi.org/10.1037/t49755-000
  130. Weizenbaum, J. (1966). ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Association for Computing Machinery, 9(1), 36-45. https://doi.org/10.1145/365153.365168
  131. Wiley. (2024). Knewton Alta. https://www.wiley.com/en-us/education/alta adresinden 13.11.2024 tarihinde erişilmiştir.
  132. Yang, W. (2022). Artificial intelligence education for young children: Why, what, and how in curriculum design and implementation. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100061. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100061
  133. Yeşilyurt, S., Dündar, R., & Aydın, M. (2024). Sosyal bilgiler eğitimi alanında lisansüstü eğitimini sürdüren öğrencilerin yapay zekâ hakkındaki görüşleri. Asya Studies-Academic Social Studies / Akademik Sosyal Araştırmalar, 8(27), 1-14. https://doi.org/10.31455/asya.1406649
  134. Zhai, X. (2022). ChatGPT user experience: Implications for education. SSRN. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4312418
  135. Zhai, X., Chu, X., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Istenic, A., Spector, M., Liu, J. B., Yuan, J., & Li, Y. (2021). “A review of artificial intelligence (AI) in education from 2010 to 2020”. Complexity, 2021(6), 1-18. https://doi.org/10.1155/2021/8812542
  136. Zhang, L. (2023). Artificial intelligence: 70 years down the road. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.02819