Eğitimde Yapay Zeka: Biçimlendirici Değerlendirme ile Denge Arayışı

Arslan K., Arslan K.

Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi(BAEBD), cilt.16, sa.2, ss.4832-4851, 2025 (TRDizin)

Özet

Öz. Bu çalışma, yapay zekâ teknolojilerinin eğitime, özellikle de ölçme ve değerlendirme süreçlerine etkisini incelemeyi ve bu etkilere karşı geliştirilebilecek çözüm önerilerini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Doküman analizi temelli bu derleme çalışmasında, alanyazında yapay zekâ ile değerlendirme ilişkisini ele alan güncel eğilimler, yöntemler ve bulgular sistematik bir biçimde analiz edilmiştir. Yapay zekânın tarihsel gelişimi ve ChatGPT gibi büyük dil modelleriyle birlikte kazandığı ivme vurgulanmış; Türkiye’deki yüksek lisans ve doktora tezlerinde bu yükselişin yansımaları ortaya konulmuştur. Yapay zekanın bireyselleştirilmiş öğrenme, içerik geliştirme ve öğrenme analitiği gibi alanlardaki katkıları ele alınırken; veri gizliliği, bağlamdan kopuk kararlar, akademik dürüstlük sorunları ve pedagojik sınırlılıklar gibi riskler de tartışılmıştır. Bu çerçevede özellikle, öğretmen-öğrenci etkileşimini güçlendirmesi, öğrenme sürecine aktif katılımı teşvik etmesi ve yapay zekânın sınırlılıklarını dengeleme potansiyeli nedeniyle biçimlendirici değerlendirme yaklaşımı öne çıkarılmıştır. Sonuç olarak, yapay zekânın eğitimdeki değerlendirme süreçlerini hem dönüştürücü fırsatlarla hem de önemli sorumluluklarla yeniden şekillendirdiği; bu nedenle pedagojik ilkelere dayalı yeni değerlendirme anlayışlarının geliştirilmesinin gerekliliği vurgulanmaktadır.

Abstract. This study aims to examine the impact of artificial intelligence (AI) technologies on education, particularly in the context of assessment and evaluation processes, and to propose potential solutions to address these effects. Based on document analysis, this review systematically analyzes current trends, methods, and findings in the literature concerning the relationship between AI and assessment. The historical development of AI and its accelerated influence through large language models such as ChatGPT are highlighted, along with reflections of this trend in graduate theses and dissertations in Türkiye. While the study discusses the contributions of AI to areas such as personalized learning, content development, and learning analytics, it also addresses associated risks, including data privacy concerns, context-independent decision-making, academic integrity issues, and pedagogical limitations. Within this framework, formative assessment is proposed as a key approach, given its potential to strengthen teacher-student interaction, promote active engagement in the learning process, and counterbalance the limitations of AI. In conclusion, the study emphasizes that AI is reshaping assessment processes in education with both transformative opportunities and significant responsibilities, highlighting the necessity of developing new assessment paradigms grounded in sound pedagogical principles