Eğı̇tı̇mde ölçme ve değerlendı̇rme aşamasında yapay zeka desteklı̇ uygulamaların ı̇ncelenmesı̇ üzerı̇ne ı̇çerı̇k analı̇zı̇

Abstract

Bu çalışma, ölçme ve değerlendirme alanında kullanılan yapay zeka destekli araçların incelenmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Araştırma, literatür taraması yöntemiyle yapılmış olup, veriler eğitim alanında kullanılan 16 yapay zeka destekli ölçme ve değerlendirme aracından toplanmıştır. Elde edilen veriler betimsel ve içerik analizi yöntemleri ile analiz edilmiştir. Sonuçlar, yapay zeka destekli araçların en çok üniversiteler ve yetişkinler için tasarlandığını göstermektedir. Yapay zeka destekli araçların kullanım alanları incelendiğinde, sınav yönetimi ve güvenliğinden dil eğitimi ve yazım-dilbilgisi analizine kadar geniş bir yelpazede yer aldığı belirlenmiştir. İncelemeler, matematik ve fen bilimlerinin baskın olduğunu, ancak dil ve konuşma gibi alanların da önemli bir yer tuttuğunu ortaya koymuştur. Araçlar, en fazla formative (süreç odaklı) ve summative (sonuç odaklı) değerlendirme türlerinde kullanılmaktadır. Yapay zeka destekli araçlar, en çok bilişsel alana yönelik ölçme ve değerlendirme yapabilmektedir. Bloom Taksonomi'sinin basamaklarından en fazla analiz aşamasında değerlendirme yapılmakta, ancak öğrenciler en çok kavrama aşamasında değerlendirilmektedir. Ölçme ve değerlendirme alanında kullanılan yapay zeka destekli araçların, Bloom taksonomisinin analiz basamağında öğrenciyi hedeflemediği belirlenmiştir. Bu araçların, eğitim süreçlerinde nasıl daha etkili kullanılabileceğine dair önemli bulgular elde edilmiştir. Eğitim teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, yapay zeka destekli araçların kullanımı daha da yaygınlaşacak ve farklı alanlarda da uygulanabilirlik kazanacaktır. Bu bağlamda, gelecekte yapılacak çalışmaların, yapay zeka destekli araçların etkililiğini ve verimliliğini artırmaya yönelik olması gerektiği sonucuna varılmıştır. Eğitimcilerin, bu araçları nasıl daha etkin kullanabilecekleri konusunda daha fazla bilgi ve beceriye sahip olmaları gerekmektedir. Bu nedenle, öğretmenlere yönelik eğitim programlarının geliştirilmesi önem taşımaktadır.

This study was conducted to examine AI-supported tools used in the field of measurement and evaluation. The research was carried out using a literature review method, and data were collected from 16 AI-supported measurement and evaluation tools used in the field of education. The obtained data were analyzed using descriptive and content analysis methods. The results show that AI-supported tools are primarily designed for universities and adults. When the usage areas of AI-supported tools were examined, it was found that they cover a wide range, from exam management and security to language education and writing-grammar analysis. The reviews revealed that mathematics and science dominate, but fields such as language and speech also hold significant importance. The tools are most commonly used in formative (process-oriented) and summative (result-oriented) evaluation types. AI-supported tools can mostly perform measurement and evaluation aimed at the cognitive domain. Most evaluations are conducted in the analysis stage of Bloom's Taxonomy, but students are mostly evaluated at the comprehension stage. It was determined that AI-supported tools used in the field of measurement and evaluation do not target students at the analysis stage of Bloom's Taxonomy. Significant findings were obtained regarding how these tools can be used more effectively in educational processes. With the development of educational technologies, the use of AI-supported tools will become more widespread and applicable in different fields. In this context, it was concluded that future studies should aim to increase the effectiveness and efficiency of AI-supported tools. Educators need to have more knowledge and skills in using these tools more effectively. Therefore, it is essential to develop training programs for teachers.