AIEd Bilgi TabanıAIEd KB
Bu sayfada

Bu sayfayı İngilizce okuyun

Kavramlar

Disiplinlerde AIEd

Oluşturuldu 2026-10-14

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

Disiplinlerde AIEd — yapay zekanın belirli akademik alanlar içinde öğretme ve öğrenmeye uygulanması; burada her disiplinin kendine özgü pedagojileri, yöntemleri, kuramları ve kaygıları, YZ’nin nasıl tasarlandığını, kullanıldığını ve değerlendirildiğini şekillendirir. Eğitimde yapay zekayı tek bir jenerik olgu olarak ele almak yerine bu genel bakış, bilgi tabanının disipline özgü kapsamını örgütler ve konu alanına ilişkin AIEd araştırmaları boyunca işleyen kesişen temaları yüzeye çıkarır.

Düşünülmesi Gerekenler

  • Doğru/yanlış geri bildiriminde üstün bir matematik ders yardımcısı, doğruluğundan çok yorumlama ve yazarlığın önemli olduğu beşeri bilimlerde başarısız olabilir. Kendi disiplininiz ‘iyi geri bildirim’ sayılanı nasıl tanımlar?
  • 560 öğrenci üzerindeki araştırma, disipliner bağlılığın öğrencilerin üretken YZ’yi ne sıklıkta ve ne kadar açık biçimde kullandığını öngördüğünü bulmuştur. Bir disiplin neden YZ’nin her yerde tarafsız bir araç olması yerine bütünsel bir ‘etkinlik sistemi’ gibi davranır?
  • YZ’ye devredilen ‘bilişsel eylem’ disipline özgüdür: matematiğinde hesaplama, bilgisayar biliminde kod, yazma eğitiminde kompozisyon. Aşırı güven her alanda farklı görünüyorsa, sizin alanınızda onu nasıl saptarsınız?
  • İmza pedagojisi Problem Çözme değil, uygulamalı laboratuvar çalışması ya da yorumlayıcı anlam yapılandırma olan bir disiplin için YZ ne anlama gelir? YZ’nin çok az rol oynaması gereken bir konu var mıdır?
  • Hukuk, tarih ve sanatlar gibi birkaç disiplin YZ-eğitim araştırmalarında ince kalmaya devam etmektedir. YZ kullanımı en çok dikkati hangi disiplin hak ediyor ve o alanda iyi YZ, jenerik araçların onurlandırmadığı neyi onurlandırmak zorunda olurdu?

Giriş

Eğitimde yapay zeka disiplinler arasında farklı biçimlerde ortaya çıkar, çünkü her alanın kendine özgü imza pedagojisi vardır — bilginin inşa edilmesinin, uygulanmasının ve öğretilmesinin ayırt edici yolları. matematikte parlayan YZ ders yardımcıları, doğru yanıtlardan çok yorumlama ve yazarlığın önemli olduğu beşeri bilimlerde başarısız olabilir. Bu sayfa, okul derslerinden profesyonel ve uygulamalı eğitime, stüdyo pratiğine uzanan bu disipline özgü başlıkların şemsiye haritasıdır. Başlığın bir üyesi hiç öğretilen bir ders değildir: Öğrenme Bilimleri eğitimde yapay zeka çevresindeki araştırma alanıdır; YZ sistemlerinin işlevsel kıldığı mekanizmaları ve yargılandıkları ölçütleri sağlar — konu öncesinin hangi desteğin ne yapması gerektiğini değiştiren şey olduğu bu sayfanın öncülüne karşıt olarak kesişen görüşü benimser.

Disipline özgü kavramlar

Bilgi tabanında birkaç konu alanına ilişkin ayrılmış kavram sayfaları vardır:

  • Matematik Eğitimi — matematiğe ilişkin YZ ders desteği, uyarlanabilir problem çözme ve kavramsal tanılama.
  • Fizik Eğitimi — fizik öğreniminde YZ benzetimi, sohbet robotları ve problem ortaya koyma.
  • Kimya Eğitimi — laboratuvar/deneysel tasarımda YZ, YZ aracılı biçimlendirici değerlendirme, bağlama dayalı ve sorgulama temelli öğretim, kimya görevlerinde Büyük Dil Modelleri (LLM) teknik sınırları ve deney felsefesi.
  • Biyoloji Eğitimi — laboratuvar öğretiminde YZ, biyoloji müfredatlarına gömülü YZ okuryazarlığı, YZ çağında eleştirel düşünce ve özelleşmiş araçlar (tür tanımlama, biyogörüntüleme, öngörücü modelleme).
  • BS Eğitimi — kod üretimi, hata ayıklama ve yeni başlayanlara programlama desteği için YZ.
  • Bilgi Teknolojileri Eğitimi — bilgisayarlığın uygulamalı kanadı; uygulayıcıları kurumların işlettiği konuşlandırılmış sistemleri seçmeye, güvenliğini sağlamaya, yönetmeye ve denetlemeye hazırlar: analiz birimi, konuşlandırılmış sistem ve uygulayıcının onun hakkındaki yargısıdır; bilgisayar bilimi eğitimi nesne olarak programı ve algoritmayı alır.
  • Yazma — YZ destekli kompozisyon, otomatik makale puanlama ve yazma geri bildirimi.
  • Dil Öğrenimi — ikinci/yabancı dillerde YZ konuşma ortakları, telaffuz geri bildirimi ve konuşma pratiği.
  • İngilizce Eğitimi (EAP / EFL / ESL) — Akademik Amaçlı İngilizce (EAP) ve İngilizce dil öğretimi (EFL/ESL/L2): akademik İngilizce kayıt, türe dayalı yazma ve İngilizceye özgü geri bildirim ile değerlendirme — genel dil öğreniminden ve genel yazmadan ayrıdır.
  • STEM Eğitimi — fen, teknoloji, mühendislik ve matematiğin disiplinler arası şemsiyesi.
  • Mesleki Gelişim — öğretmenlerin hazırlanması ve mesleki gelişimi (hizmet öncesi ve hizmet içi), YZ araştırmalarının öğretmen YZ okuryazarlığı, akıllı-Teknolojik Pedagojik İçerik Bilgisi (TPACK) ve YZ’yi bütünleştirmeye hazır bulunuşluk üzerinde yoğunlaştığı kendi başına bir disiplin.
  • Tıp ve Sağlık Meslekleri Eğitimi — sağlık meslekleri eğitiminde klinik benzetim, pekiştirmeli öğrenme eğitimi ve temel öğrenme ilkeleri.
  • Hemşirelik Eğitimi — klinik başlıktaki en yoğun ampirik kayıt: sanal hastalarla benzetim, LLM akıl yürütme desteği ve uyarlanabilir platformlar; yetkinlik kadar mesleki kimlik oluşumu çevresinde çerçevelenir ve belgelenmiş YZ yararlarının durduğu sınırı (karmaşık psikomotor beceri ve duygusal olarak yüklü etkileşim) adlandıracak kadar dardır, sağlık mesleklerini tek bir örnek olarak ele almak yerine.
  • Mesleki ve Teknik Eğitim — adlandırılmış meslekler ve teknik işler için ilk hazırlık; yeterlik çerçeveleriyle örgütlenmiş ve öğrenenlerin ekipmanla neler yapabildiği üzerinden değerlendirilir: İş Yeri Öğrenmesi’nin kapsadığı profesyonel eğitim ve iş yeri beceri geliştirmenin ötesine, henüz çalışmayanlara uzar ve yinelenen tasarım sorusu, pratiğin personelleştirilmesi pahalı olan hangi kısımlarının YZ tarafından, yetkinliği üreten tekrarı ortadan kaldırmadan üstlenilebileceğidir.
  • Tasarım Eğitimi — ürün, hizmet, etkileşim, iç mekân ve mimari tasarımda stüdyo temelli profesyonel oluşum; burada değerlendirilen nesne görünür süreçtir ve üretken araçlar parlak yapıtı ucuzlatır: Sanat, Tasarım ve Medya Eğitimi’nın kapsadığı stüdyo disiplinlerini profesyonel tasarım hattına daraltır, böylece tartışmayı malzeme ve performatif pratik değil, eleştiri, portfolyo ve düzenleme taşır.
  • Mühendislik Eğitimi — mühendislikte profesyonel oluşum, tasarım ve uygulamalı öğrenme, YZ’nin etik kullanımı, gövdeleyen değerlendirme ve işgücü hazırlığı.
  • İşletme ve Ekonomi Eğitimi — işletme, iktisat ve yönetim eğitiminde YZ: öğrenci kaynaklı GenAI çerçeveleri, yapıcı hizalama yoluyla müfredat bütünleştirmesi ve YZ bütünleşik profesyonel pratiğe hazırlık.
  • Beşeri ve Sosyal Bilimler Eğitimi — beşeri ve sosyal bilimlerde yorumlayıcı biliş, yazarlık ve anlam yapılandırma.
  • K-12 ve Yükseköğretim — her düzeyde YZ hakkında ve YZ ile eğitim.

Disiplinler arası temalar

Birkaç izlek tüm disiplinleri keser, ancak her birinde farklı biçimde işler:

  • Etkinlik sistemi olarak disiplin. Jiang ve ark. (2026), beş akademik alandaki 560 lisans öğrencisi boyunca, disipliner bağlılığın öğrencilerin GenAI kullanım sıklığı ve açıklama uygulamalarıyla anlamlı biçimde ilişkili olduğunu göstermektedir — disiplinler, normları, politikaları ve rol beklentilerinin öğrencilerin GenAI ile nasıl etkileşime girdiğini ve onu nasıl açıkladığını şekillendirdiği etkinlik sistemleri işlevi görür. Bu, eğitimde YZ’nin disiplin-nötr olmadığına dair bilgi tabanı öncülünün doğrudan kanıtıdır.
  • “Disiplinler arasılığın” şeklinin kendisi disiplin tarafından belirlenir. Xia ve ark.’nın (2026) 59 çalışmayı inceleyen PRISMA derlemesi, YZ’nin yer aldığı altı disiplinler arası eğitim biçimini kataloglar: STEM bütünleşmesi (n = 26), disiplinler arası öğrenci geçmişlerine sahip kohortlar (n = 14), STEM dışı alanlar (n = 10), disiplinler arası öğrenme içeriği (n = 10), STEM içi bütünleşme (n = 8) ve STEAM (n = 2). Dağılım, araç düzeyi değil, disiplin düzeyi bir bulgudur: YZ destekli disiplinler arasılık ezici biçimde STEM barındırmaktadır ve disiplinler arası geçmişlere sahip kohortlar, bu kohortların köprü kurması amaçlanan STEM dışı alanlardan daha sık incelenmektedir. Derleme ayrıca, aynı YZ işlevlerinin bu ortamlar arasında yinelendiğini göstermektedir — yardımcı (n = 43), değerlendirici (n = 22), ajan (n = 14), izleyici (n = 9) — bilişsel, davranışsal ve duygusal etkileri ise disipline ve paydaşa göre değişir; en çok incelenen açık ara öğrencilerdir (n = 57), ardından öğretmenler (n = 26) ve idari personel neredeyse hiç incelenmemektedir (n = 4).
  • Ders desteği ve geri bildirim. YZ ders destek sistemleri (YZ Ders Desteği, Akıllı Özel Öğretim, Geri Bildirim, YZ Geri Bildirim Kalitesi), matematik ve fizik ders yardımcılarından yazma ve dil geri bildirimine kadar neredeyse her disiplinde görünür. Disiplin, iyi geri bildirim sayılanı şekillendirir — matematikte doğru/yanlış, yazmada sav kalitesi, dilde akıcılık.
  • Değerlendirme ve ölçme. Otomatik Değerlendirme, Otomatik Notlandırma, Otomatik Kompozisyon Puanlama ve Biçimlendirici Değerlendirme, YZ tarafından disiplinler arasında yeniden kavramsallaştırılır, ancak puanlama yapıları farklıdır (üreç temelli doğruluk karşı yorumlayıcı derinlik karşı iletişimsel yetkinlik).
  • Bilişsel yük devri ve aşırı güven. Bilişsel Yükü Dışarı Aktarma ve Aşırı Güven riski, matematik, BL ve yazma arasında görünür, ancak devredilen “bilişsel eylem” disipline özgüdür — hesaplama karşı kod karşı kompozisyon.
  • YZ okuryazarlığı ve eleştirel kullanım. YZ Okuryazarlığı, Eleştirel Düşünme ve Eleştirel Pedagoji her derste sorumlu kullanımı temel alır.
  • Disipliner temellendirme, YZ destekli üstbilişi kapılandırır. Bir metin dilbilim seminerinde, yeni başlayanlar öncelikle konu bilgisinin çoktan pekiştiği yerlerde LLM’lerle üstbilişsel olarak yansıtmış ve çoğu zayıf çıktıları kendi istek metinlerine değil modele yüklemiştir — istek metni tasarımının bir disiplin içinde açıkça öğretilmesi gerektiğine dair kanıt (Brocca & Garassino (2026)).
  • Eşitlik ve erişim. Eşitlik, Dijital Uçurum ve Kültürel Olarak Duyarlı Pedagoji tüm disiplinleri ilgilendirir.

Disipline göre imza pedagojileri, yöntemleri ve kuramları

Her disiplin, YZ araştırmalarının bağlandığı özgün pedagojik gelenekler getirir:

Bilgi tabanında temsil edilen disiplinler

Bilgi tabanının en güçlü disipline özgü kapsamı genel olarak **STEM alanındadır — özellikle Matematik Eğitimi, Fizik Eğitimi, Kimya Eğitimi, Biyoloji Eğitimi ve BS Eğitimi — ardından Yazma, Dil Öğrenimi (EAP/EFL/ESL için ayrı bir İngilizce Eğitimi (EAP / EFL / ESL) başlığıyla) ve daha yakın tarihte Mühendislik Eğitimi, Mesleki Gelişim (hizmet öncesi ve hizmet içi YZ eğitimi araştırmalarının belirgin bir gövdesiyle), Tıp ve Sağlık Meslekleri Eğitimi ve Beşeri ve Sosyal Bilimler Eğitimi gelir. Mühendislik ve tasarımın da büyüyen bir makale gövdesi vardır. Bu yoğunlaşma daha geniş literatürü izler: Xia ve ark.’nın (2026) derlemesi, STEM’i YZ destekli yükseköğretimde en yaygın disiplinler arası biçim olarak bulmuştur (n = 26), STEM dışı alanlardan (n = 10) ve STEAM’dan (n = 2) oldukça ileridedir — YZ-eğitim kanıtının, YZ’nin pedagojik değerinin en büyük olduğu yerlerde değil, hesaplama araçlarının gömmesinin en kolay olduğu yerlerde en hızlı biriktirdiğini gösteren disiplin düzeyinde bir uyarı. En son eklemeler başlığı akademik derslerin ötesine profesyonel ve uygulamalı eğitime — hemşirelik, bilgi teknolojisi ve mesleki eğitim ve öğretim — genişletir; burada öğrenenler doğruluk üzerinden değil, gösterilen pratik üzerinden değerlendirilir ve yetkinli sayılanı yalnızca akademi değil, işveren ve lisans veren kurum tanımlar.

Mesleki başlık o kanıt içindeki en ince olandır: mesleki eğitim ve öğretimde 26 çalışmanın bir sistematik derlemesi, mesleki eğitim ve öğretimin işe dayalı karakterine rağmen hiçbirinin iş yeri ortamlarında yapılmadığını, yalnızca beş rastgele deneysel çalışmayı ve öğrenenlere etkin bir rol tanıyan yalnızca üç tasarımı bulmuştur (Deutscher ve ark. (2026)).

Yetersince temsil edilmeyen disiplinler

Bazı disiplinler bilgi tabanında ince kalmaya devam etmekte ve gelecekteki alımlar için iyi adaylardır:

Bu yetersince temsil edilmeyen disiplinler, bilgi tabanı büyüdükçe ayrılmış kavram sayfalarından ve ek makale alımından yararlanacaktır.

Bağlı kavramlar

Bağlı makaleler

Üst veri

DisiplinStem Education, Math Education, Physics Education, Cs Education, Language Learning, Writing Education, Medical Education, Humanities Education, Business Education, Design Education, Information Technology, Vocational Education, Nursing Education, Learning Sciences
Eğitimde YZ’nin temelleriEğitimde Yapay Zeka
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.