Yabancı Eğitim

Aynı Araştırmacı Yapay Zeka Tabanlı Çalışmalarda Tamamen Zıt Sonuçlara Ulaştı

Maryland Üniversitesi'nden Jing Liu'nun yürüttüğü iki yeni çalışma, yapay zekanın eğitimdeki etkisinin hem olumlu hem de olumsuz yönlerini gözler önüne seriyor. Bir çalışma yapay zeka destekli matematik çalışmasının ortaokul öğrencilerinin becerilerini geliştirdiğini gösterirken, diğeri yapay zeka asistanının üniversite öğrencilerinin notlarını düşürdüğünü ortaya koydu.

Hechinger Report · 2 Kasım 2026

Aynı Araştırmacı Yapay Zeka Tabanlı Çalışmalarda Tamamen Zıt Sonuçlara Ulaştı

Yapay zekanın eğitimdeki en son araştırmalarına bir göz atmak istiyorsanız Maryland Üniversitesi Eğitim Veri Bilimi ve İnovasyon Merkezi Direktörü Jing Liu'ya bakabilirsiniz. Ekim ayında yayınlanan iki çalışma çarpıcı ve aydınlatıcı bir kontrast sunuyor. Biri, yapay zeka destekli küçük bir matematik çalışmasının zorlanan ortaokul öğrencilerinin becerilerini geliştirmesine yardımcı olabileceğini ima ediyordu. Diğeri ise bir yapay zeka asistanının üniversite öğrencilerinin derse katılımını zayıflattığını ve notlarına zarar verdiğini buldu.

Liu bana, eğitimin içindeki yapay zekanın ne "tamamen iyi" ne de "tamamen kötü" olduğunu göstermek için bu çalışmaların birlikte yayınlanmasını istediğini söyledi. Alan, zaman içinde öğrenmeyi iyileştiren araçların nasıl tasarlanacağını hala çözmeye çalışıyor. Ve bu, yalnızca teknolojiyi değil, aynı zamanda öğrencilerin buna nasıl tepki verdiğini de incelemek anlamına geliyor; buna yaratıcılarının asla amaçlamadığı yollar da dahildir.

İlk deneyde, Goblins adlı bir matematik uygulama web sitesi, 2025-26 akademik yılı boyunca Arizona, Deer Valley'deki 6.000 ortaokul öğrencisinin kullanımına sunuldu. Öğretmenler öğrencilerine problemler atadı. Bir yapay zeka öğretmeni, metin sohbeti yoluyla adım adım yardım sundu, sanal bir beyaz tahta üzerine çizimler yaptı ve hatta sözlü konuşma gerçekleştirdi. Öğretmenlerin bunu zorlanan öğrencilerle kullanması teşvik edildi; ancak bazıları bunu tüm sınıflarına atadı, bazıları ise tamamen es geçti.

Haftada en az iki problem çözen öğrenciler — okul yılı boyunca 50'den fazla — Goblins'i daha az kullanan veya hiç kullanmayan benzer öğrencilere göre yıl sonu standartlaştırılmış matematik değerlendirmesinde önemli ölçüde daha yüksek puanlar aldılar. Çalışmayı sipariş eden bağımsız, kâr amacı gütmeyen araştırma kuruluşu Accelerate, 0.11 standart sapmalık istatistiksel farkı yaklaşık üç ek öğrenme ayına eşitledi.

Ancak kutlama botu müziği çalmak için acele etmeyin. Çalışma, Goblins'in bu kazanımlara neden olduğunu kanıtlayamaz. Goblins'i daha çok kullanan öğrenciler muhtemelen matematik çalışmaya karşı daha motiveydiler ve Goblins olsun ya da olmasın matematikte daha iyi test sonuçları alabilirlerdi. Accelerate, bu konuyu netleştirmek için randomize kontrollü bir deney sipariş etmeyi umuyor.

Yine de, bu çalışmadan vurgulanmaya değer bir sonuç var: 6.000 öğrencinin yarısı, daha yüksek matematik puanlarıyla ilişkili olan doz olan haftada en az iki problemle başa çıkmak için Goblins'i kullandı.

Bu dikkate değerdir çünkü eğitim teknolojisi, eğitim araştırmacılarının "yüzde beş sorunu" olarak adlandırdığı bir durumla boğuşmaktadır. Bir araç, yönlendirildiği şekilde kullanan öğrenciler için harika çalışabilir, ancak genel bir kural olarak gerçekten sadece yaklaşık yüzde 5 bunu yapar. Diğer yüzde 95 ya evde sisteme giriş yapmaz ya da sınıfta planlanan ekran süresi dakikaları boyunca boşta oturur. Khan Academy, IXL ve diğer platformlar üzerindeki çalışmalar, çocukları eğitim yazılımlarını tutarlı bir şekilde kullanmaya zorlama konusundaki bu zorluğu iyi bir şekilde belgelemiştir.

Goblins, İngilizce öğrenenler ve engelli öğrenciler de dahil olmak üzere genellikle derse dahil edilmesi zor olan bazı öğrencilere ulaşıyor gibi göründü. Liu, bunun nedeninin öğrencilerin öğretmenlerinin geri konuşabilen çizgi film avatarına yüksek sesle konuşabilmesi olduğundan şüpheleniyor. Dahası, yapay zeka öğretmeni İspanyolca ve diğer altı dili konuşabiliyor ve anlıyordu.

Liu, "Kendi öğretmeninizle konuşmak gibiydi" dedi. "Öğrencilerin bunu kullanmak istemesini sağladı."

Öğretmenlerin ödevler üzerindeki kontrolü de yardımcı olmuş olabilir. Dersleri bir bilgisayara teslim etmek yerine, öğretmenler hangi öğrencilere hangi problemleri atayacaklarına karar verdiler ve kendi problemlerini yükleme seçeneğine sahiptiler. Bu durum, eski eğitim teknolojilerinden elde edilen araştırma bulgularını yansıtıyor. Başka bir ortaokul matematik platformu olan ASSISTments da öğrencilere anında geri bildirim sağlayan, öğretmen tarafından atanan nispeten küçük miktarlardaki pratikleri kullanarak güçlü sonuçlar üretmişti.

Yine de, Goblins'in ne kadar ilgi çekici veya cazip olduğunu abartmak istemiyorum. Bu deneydeki öğrencilerin yalnızca yüzde 6'sı, eğitim teknolojisinde daha yaygın bir dozaj önerisi olan ve Goblins'in kullanımının tanıdık yüzde beş problemini yansıttığı haftada en az yarım saat boyunca bunu kullandı.

Liu'nun diğer deneyi, Maryland Üniversitesi'nde geliştirilen bir yapay zeka asistanını test etti. Üniversite genelinde 40.000 öğrencinin tümüne dağıtmadan önce, Rektör Yardımcısı Jennifer King Rice, Liu'dan önce bunu incelemesini istedi.

2025 sonbahar döneminde Liu, 30 profesörden 15'ine derslerine yapay zeka asistanını eklemelerini rastgele atadı. Diğer 15 profesör aynı dersleri yapay zeka olmadan verdi. Konular İngilizce ve matbaadan biyoloji ve sosyal bilimlere kadar uzanıyordu. Örneğin, iki profesör aynı biyoloji dersinin ayrı bölümlerini, biri yapay zeka asistanıyla diğeri ise asistan olmadan öğretti.

Profesörler üniversitenin yapay zeka sohbet botuna ders izlencelerini (syllabus), okumaları, ödevleri ve diğer ders materyallerini sağladı. Dönem boyunca öğrenciler ödev talimatları ve son tarihler hakkında soru sorabilir veya kavramları anlamak için yardım alabilirdi. Asistan, üniversitenin çevrimiçi öğrenme yönetim sistemi Canvas üzerinden günün her saati erişilebilirdi.

Yıl sonuna kadar, yapay zeka asistanının bulunduğu derslerdeki 1.100 öğrencinin kontrol grubundaki 1.200 öğrenciye kıyasla daha düşük notları vardı — dört puanlık bir ölçekte ortalama 0.11 puan azaldı, bu da yaklaşık 3.0 (sağlam bir B) ile 2.9 (düşük bir B) arasındaki farktır. Ayrıca ders materyalleriyle daha az etkileşime girdiler (sınıfın çevrimiçi tartışma panosuna yorum yapmak gibi) ve ofis saatlerine katılma veya eğitmenler ve akranlarla tanışma olasılıkları daha düşüktü. Olumsuz etkiler birinci nesil öğrenciler için daha belirgindi.

Rice, Maryland Üniversitesi yayın organına yaptığı açıklamada, "Yapay zeka araçları öğrenme çıktı ១larındaki eşitsizlikleri daha da kötüleştirebilir" dedi. "Bu beni özellikle endişelendiriyor."

Yapay zeka destekli sınıflardaki öğrencilerin yalnızca yüzde 15'i asistanı hiç kullandı. Kullananlar ise özel ders özelliklerinden yararlanmaktan ziyade çoğunlukla cevap istedi.

Çok az öğrenci tarafından kullanılan bir araç nasıl bu kadar olumsuz etkilere sahip olabilir?

Liu ve Rice, yapay zeka asistanının ders web sitesindeki sürekli varlığının istenmeyen bir mesaj gönderdiğinden şüpheleniyor: Yapay zeka kullanımı teşvik ediliyor. Öğrenciler bunu, ödevlerini tamamlamak için üniversite platformunun dışında ChatGPT, Claude veya Gemini'yi kullanmak için bir izin olarak almış olabilirler. Araştırmacılar bunun gerçekleşip gerçekleşmediğini kesin olarak belirleyemiyor. Ancak yapay zeka işi öğrenciler için yaptıysa, bu durum onların daha az öğrenmesiyle sonuçlanmış olabilir.

Liu, dersin kolejlerin yapay zekadan kaçınması gerektiği olmadığını söylüyor. Ders, dikkatlice tasarlanmış bir aracın bile amaçlanan kullanımının ötesinde sonuçları olabileceğidir. Ve Maryland, asistanı üniversite çapında bir yayından önce test ettiği ve tüm alanın bundan ders çıkarması için rahatsız edici sonuçları kamuoyuna açıkladığı için övgüyü hak ediyor.

Eğitimi kapsayan kâr amacı gütmeyen, bağımsız bir haber kuruluşu olan The Hechinger Report tarafından yapay zeka özel ders araştırması hakkında bu haber üretilmiştir. Proof Points ve diğer Hechinger bültenlerine kaydolun.

39 meta-analiz, 39 olumlu bulgu: Bir denetim, eğitimde yapay zeka araştırmalarındaki ciddi kusurları ortaya koyuyor

Okul bölgelerini birleştirmek vergi mükelleflerine para kazandırması gerekiyordu. Arkansas'ta yapılan 20 yıllık bir çalışma bunun gerçekleşmediğini ortaya koydu

Makalelerimizi çevrim içi veya basılı olarak, bir Creative Commons lisansı altında ücretsiz olarak yeniden yayınlayın.

Tüm münhasır olmayan hikayeleri ticari olmayan bir Creative Commons lisansı altında sunuyoruz. Aşağıdaki yönergeleri kullandığınız sürece hikayelerimizi yeniden yayınlamanıza veya yeniden bastırmanıza izin verilir. Daha fazla ayrıntı için buraya bakın. Sorularınız varsa veya ticari kullanımı görüşmek istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin. Bu hikayeye eşlik eden fotoğrafları yeniden yayınlamak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

Kaynak: Hechinger Report — Eğitim Haberleri