AIEd Bilgi TabanıAIEd KB
Bu sayfada

Bu sayfayı İngilizce okuyun

Kavramlar

Teknolojiler

Oluşturuldu 2026-10-14

Bu İngilizce sayfanın bir ana dili konuşanı tarafından gözden geçirilmemiş otomatik çevirisidir.

Teknolojiler — eğitimdeki YZ sistemlerini güçlendiren modeller, mimariler ve yöntemler ile bilgi tabanının teknik katman kapsamasının şemsiye kavramı. Pedagojiler ve Öğretim Stratejileri ve Öğrenme Kuramları öğretme ve öğrenmenin nasıl gerçekleştiğini, AIEd Değerlendirmesi ise YZ’nin işe yarayıp yaramadığını ele alırken bu sayfa teknik çizgiyi çekip kavrar: YZ sistemleri (büyük dil modelleri, üretken YZ, çok kipli modeller, robotlar) ve bunları kurmak, denetlemek ve dağıtmak için kullanılan teknikler (İstek Metni Mühendisliği, getirme destekli üretim, Pekiştirmeli Öğrenme, Eğitimde NLP, bilgi grafikleri, ajan orkestrasyonu).

Düşünülmesi Gerekenler

  • Bir LLM inşa edebilme yeteneğine sahip olmadan mükemmel bir eğitimci olabilirsiniz — ama bu sayfa, teknik tercihlerinizin sınıfınızda YZ’nin ne yapıp ne yapamayacağını hâlâ şekillendirdiğini savunuyor. Bir YZ aracının temelindeki teknoloji, kodunu hiç görmeden öğrencilerinizin öğrenme biçimini nasıl sessizce değiştirebilir?
  • Yaygın bir varsayım, modelin her şey olduğudur — ama getirme destekli üretim (RAG) ve istek metni yazımı gibi teknikler, LLM çıktısını denetlemek ve temellendirmek için tam olarak bu nedenle vardır. Daha fazla okumadan önce, bir YZ’den “daha doğru ol” veya “bu kaynağı kullan” dediğinizde perde arkasında gerçekte ne olduğunu düşünüyorsunuz?
  • RAG, uydurmayı azaltmanın ve güvenliği iyileştirmenin temel bir tekniği olarak tanımlanır. İlgili bilgiyi getirerek bir YZ’nin cevabını “temellendirmenin”, eğitim için, örneğin gündelik sohbetten daha neden önemli olacağını düşünüyorsunuz — ve bu temellendirme başarısız olursa ne ters gidebilir?
  • Sayfa, teknik tercihlerin pedagojik varsayımları somutlaştırdığını iddia ediyor: Sokratik istek metni yazımı üzerine kurulu bir eğitmen öğrenenlerle birlikte akıl yürütür, cevap üreten bir model ise doğrudan çözümleri teslim edebilir. Belirli bir öğretim felsefini “varsayan” görünen kullandığınız bir YZ aracını hatırlıyor musunuz — ve bu, gerçekten öğretmek ya da öğrenmek istediğiniz biçimle uyumlu muydu?
  • Ham doğruluk ötesinde bu sayfa, YZ sistemlerinin güvenilirlik, pedagoji ve eşitlik üzerinden değerlendirilmesi gerektiğini öne sürüyor. Çoğu insanın (birçok eğitimci dahil) bir YZ aracının “işe yarayıp yaramadığını” yargılarken varsayılan olarak hangi başlıca ölçütü kullandığını tahmin ediyorsunuz ve bu ölçüt neden ortaya çıkardığından fazlasını gizleyebilir?
  • Ajan YZ, YZ’yi “istek metnine yanıt veren bir araçtan proaktif bir iş ortağına” kaydırır olarak tanımlanır. Kendi başına çok adımlı iş akışlarını başlatan ve orkestre eden bir sistem, bir öğretmen veya öğrenen olarak sizin sorumluluğunuzda neyi değiştirebilir — ve onu kim hesap verebilir kılar?

Giriş

Eğitimde yapay zeka belirli bir teknik yığın üzerinde çalışır ve bunu anlamak, sistemleri kendileri inşa etmese bile eğitimciler ve araştırmacılar için önemlidir — çünkü teknik tercihler, sınıfta YZ’nin ne yapıp ne yapamayacağını, taşıdığı riskleri ve nasıl değerlendirileceğini şekillendirir. Bu sayfa bilgi tabanının teknik kavram kapsamasını düzenler: YZ sistemleri, onları uyarlayan ve denetleyen teknikler ve teknik katmanın pedagojiye, değerlendirmeye ve değerlendirme çalışmasına bağlantısı.

Eğitimde YZ sistemleri

  • Büyük dil modelleri (LLM’ler). Çoğu modern AIED uygulamasının hesaplama omurgası — LLM’ler, özel ders, değerlendirme ve içerik üretimi için insana benzer metin üretir ve bilgi tabanında en çok atıf yapılan teknolojidir. Eğitim ve ince ayar, genel LLM’leri eğitim kullanımı için uyarlar.
  • Üretken YZ. Metin, kod, görüntü ve diğer içerikleri üreten sistemlerin daha geniş kategorisi — üretken YZ (başlıca LLM’ler tarafından yönlendirilen), günümüz AIED araştırma dalgasının arkasındaki teknolojidir. Ayrıca bkz. çok kipli modeller (metin, görüntü, ses) ve Simülasyon.
  • Robotlar ve gömülü sistemler. Eğitimde robotlar, gömülü ve genellikle sosyal bir varlık ekler — hesaplamalı düşünme için programlanabilir kitler ve özel ders, hikâye anlatımı ve rol yapma için insansı/sosyal robotlar. Robotik, ajan YZ ve insan-razı-döngüde tasarımla kesişen ayrı bir teknik çizgidir.
  • Bilgi temelli sistemler. Bilgi grafikleri ve eğitsel NLP, alan bilgisini temsil eder ve işler; giderek daha fazla temellendirilmiş, açıklanabilir özel ders için LLM’lerle birleştirilmektedir.

Teknikler ve yöntemler

  • İstek metni yazımı. İstek metni yazımı, eğitimcilerin ve geliştiricilerin LLM çıktılarını şekillendirme biçimidir — LLM etkileşimlerinde yük boşaltmanın ve denetimin uygulandığı temel mekanizma.
  • Getirme destekli üretim (RAG). RAG, LLM çıktılarını getirilen bilgiye temellendirir, uydurmayı azaltır ve doğruluğu iyileştirir — güvenli eğitim dağıtımı için temel bir teknik.
  • Pekiştirmeli öğrenme. Pekiştirmeli öğrenme, ajanları zaman içinde davranışı en iyi duruma getirmek için eğitir; uyarlanabilir sistemlerde ve oyun temelli öğrenmede kullanılır.
  • Ajan orkestrasyonu. Ajan YZ sistemleri, çok adımlı iş akışlarını planlar ve yürütür — sıklıkla birden çok uzmanlaşmış ajanı orkestre eder (bkz. çok ajanlı sistemler) — ve YZ’yi istek metnine yanıt veren bir araçtan proaktif bir iş ortağına dönüştürmektedir.
  • Eğitim ajan yığını öncü hattın gerisinde. Wang ve ark. (2026) 474 çalışmayı haritalandırmış ve GPT serisi modellerinin ve LangChain’in baskın olduğunu; yönetilen araç orkestrasyonu, kalıcı bellek ve uzun ufuklu planlamanın ise büyük ölçüde yokluğunu bulmuştur — ve yalnızca 474’ün 138’i (%29) eğitim kuramından yararlanmıştır.
  • Model eğitimi ve uyarlama. LLM eğitimi ve ince ayarı, eğitsel hizalama ve küçük dil modeli uyarlaması, genel modelleri eğitime özgü kılar — ancak bilgi tabanındaki kanıt, karar sırasında eğitimin getirmeyi ve istek metni yazımını öne çıkardığını gösterir, çünkü iyi temellendirilmiş bir istek metni, uyarlanmış bir modelden daha ucuzdur.

Teknik katman alanla nasıl bağlantılıdır

Teknik çizgi, bilgi tabanının diğer temalarından ayrılamaz:

Eğitimde Yapay Zeka açısından çıkarımlar

  • Teknik okuryazarlık eleştirel kullanımı destekler: temel modelleri ve teknikleri anlamak, eğitimcilerin ve öğrenenlerin YZ’yi iyi kullanmasına ve eleştirel biçimde değerlendirmesine yardımcı olur (bkz. YZ Okuryazarlığı).
  • Teknolojiyi pedagojik amaçla seçin: YZ sistemi ve tekniği öğretim stratejisini izlemeli, tersi değil.
  • Teknik katmanı değerlendirin: AIEd Değerlendirmesi ve Karşılaştırma testi (Benchmark) araştırmaları, YZ sistemlerini yalnızca başlıca doğrulukta değil, güvenilirlik, pedagoji ve eşitlik üzerinden değerlendirir.
  • Robotlar ve ajanlar yığının bir parçasıdır: gömülü ve ajansal sistemler, teknik repertuvarı metnin ötesine genişletir — ve kendi tasarım ve güvenlik kaygılarını getirir.

Bağlı kavramlar

Bağlı makaleler

Üst veri

Teknolojiler ve tekniklerTeknolojiler, Eğitimde NLP, Eğitimde Robotlar, Üretici YZ, Bilgi Grafiği, Büyük Dil Modelleri (LLM), Çok Kipli YZ, İstek Metni Mühendisliği, RAG (Alım Artırımlı Üretim), Pekiştirmeli Öğrenme, Simülasyon
Eğitimde YZ’nin temelleriEtkenik YZ
SourceHistoryEditChat

Bu sayfayı göm

Bu sayfayı bir öğrenme yönetim sistemine veya başka bir web sitesine gömmek için aşağıdaki kodu kopyalayın. Gömülü sürüm yalnızca sayfa içeriğini gösterir — site başlığını, gezintiyi ve alt bilgiyi gizler.