Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular, test geliştirme ve madde analizi gibi geleneksel psikometrik konuların incelenen tezlerde varlığını koruduğunu göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışma, 2006-2025 yılları arasında Türkiye’de eğitimde ölçme ve değerlendirme alanında hazırlanmış lisansüstü tezleri inceleyerek alandaki tematik, metodolojik ve yapısal eğilimleri ortaya koymayı amaçlamaktadır. Araştırma, meta-sentez deseniyle yürütülmüş ve PRISMA akış şeması doğrultusunda belirlenen 37 lisansüstü tez analiz kapsamına alınmıştır. Veriler, araştırmacılar tarafından oluşturulan sistematik kodlama formu aracılığıyla toplanmış ve elde edilen kayıtlar tematik bir çerçevede çözümlenmiştir. Bulgular, test geliştirme ve madde analizi gibi geleneksel psikometrik konuların incelenen tezlerde varlığını koruduğunu göstermektedir. Bunun yanında son yıllarda web tabanlı sınav sistemleri, dijital portfolyolar ve yapay zekâ destekli otomatik puanlama gibi teknoloji temelli değerlendirme yaklaşımlarına doğru belirgin bir yönelim görülmüştür. Metodolojik açıdan tarama modelleri ve nicel desenler hâkimiyetini sürdürmektedir. Özellikle doktora tezlerinde karma yöntemlerin daha fazla tercih edilmesi ise alanda derinlemesine çözümlemelere duyulan ihtiyacı işaret etmektedir. Veri analiz tekniklerinde ağırlıkla betimsel istatistikler ve parametrik testler kullanılmış; bazı çalışmalarda yapısal eşitlik modellemesi gibi ileri düzey analizlere de başvurulmuştur. Örneklem yapısı çoğunlukla K-12 düzeyindeki öğrencilerden oluşmuş ve öğretmen ile diğer paydaş gruplarının sınırlı temsil edildiği belirlenmiştir. İncelenen tezlerde, gelecek araştırmalar için farklı örneklemlerle çalışma yapılması, boylamsal desenlerin kullanılması ve daha gelişmiş psikometrik modellerin uygulanması önerilmektedir. Ayrıca web tabanlı sınav sistemleri, otomatik puanlama araçları ve yapay zekâ temelli ölçme uygulamalarının geliştirilmesine yönelik vurgu dikkat çekmektedir. Sonuçlar, eğitimde ölçme ve değerlendirmenin dijital pedagoji ve yeni teknolojilerin etkisiyle dönüşmekte olduğunu göstermektedir. Bu kapsamda öğretmen eğitiminde hem ölçme ve değerlendirme okuryazarlığı hem de yapay zekâ okuryazarlığına yönelik içeriklerin güçlendirilmesi önerilmektedir. Gelecek araştırmalarda üretken yapay zekânın ölçme-değerlendirme süreçlerine nasıl etki ettiğinin incelenmesi ve yapay zekâ temelli araçların farklı öğrenen gruplarında uygulanabilirliğinin değerlendirilmesi önemli görünmektedir.
Abstract
This study aims to reveal thematic, methodological, and structural trends in the field of educational measurement and evaluation by examining postgraduate theses completed in Türkiye between 2006 and 2025. The research was conducted using a meta-synthesis design, and 37 theses identified according to the PRISMA flow diagram were included in the analysis. Data were collected using a systematic coding form developed by the researchers, and the obtained records were analyzed within a thematic framework. The findings indicate that traditional psychometric topics, such as test development and item analysis, maintain their prevalence in the examined theses. However, in recent years, a distinct shift towards technology-based assessment approaches (including web-based exam systems, digital portfolios, and AI-supported automatic scoring) has been observed. Methodologically, survey models and quantitative designs continue to dominate; yet, the increased preference for mixed methods in doctoral dissertations points to a growing need for in-depth analysis in the field. While descriptive statistics and parametric tests were predominantly used for data analysis, advanced techniques such as structural equation modeling were also employed in certain studies. The sample structure primarily consisted of K-2 students, with teachers and other stakeholder groups being underrepresented. The reviewed theses suggest that future research should involve diverse sample groups, utilize longitudinal designs, and apply advanced psychometric models. Furthermore, the emphasis on developing web-based exam systems, automatic scoring tools, and AI-based measurement applications is noteworthy. The results demonstrate that educational measurement and evaluation is transforming under the influence of digital pedagogy and emerging technologies. In this context, it is recommended to strengthen teacher education content regarding both assessment literacy and AI literacy. Future research should examine how generative AI impacts assessment processes and evaluate the applicability of AI-based tools across different learner groups.