Author :
Abstract
Bu çalışma, yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş öğrenme sistemlerinin eğitimdeki rolünü, avantajlarını ve karşılaşılan zorlukları ele almaktadır. Yapay zeka tabanlı eğitim sistemleri, öğrencilerin bireysel öğrenme hızlarına, ilgi alanlarına ve akademik seviyelerine göre uyarlanabilen dinamik bir yapı sunmaktadır. Bu sistemler, öğretmenlerin iş yükünü azaltırken, öğrencilerin öğrenme süreçlerine daha aktif katılımını teşvik etmektedir. Çalışmada, yapay zeka destekli eğitim araçlarının akademik başarı, bilişsel ve duygusal gelişim, öğretmenlerin adaptasyon süreci, velilerin tepkileri ve geleneksel öğretim yöntemleriyle karşılaştırılması gibi konular detaylı bir şekilde incelenmiştir. Bununla birlikte, yapay zeka destekli öğrenme sistemlerinin etik sorunlar, veri gizliliği, dijital uçurum ve pedagojik adaptasyon gibi sınırlılıkları da değerlendirilmiştir. Çalışmanın sonuçları, yapay zeka destekli eğitim sistemlerinin, öğretim süreçlerini daha verimli hale getirme potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Ancak, bu sistemlerin etkili ve etik bir şekilde uygulanabilmesi için veri güvenliği politikalarının güçlendirilmesi, öğretmenlerin dijital becerilerinin artırılması ve eğitimde fırsat eşitliğini sağlamak için teknolojiye erişim imkanlarının genişletilmesi gerekmektedir. Yapay zekanın eğitimdeki geleceği, bu sistemlerin pedagojik yaklaşımlarla daha iyi entegre edilmesine bağlıdır.
Keywords
Abstract
This study addresses the role, advantages and challenges of AI-powered personalized learning systems in education. AI-based education systems offer a dynamic structure that can be tailored to students' individual learning pace, interests and academic level. These systems reduce the workload of teachers and encourage more active participation of students in the learning process. In this study, issues such as academic achievement, cognitive and emotional development, teachers' adaptation process, parents' reactions and comparison of AI-supported educational tools with traditional teaching methods were examined in detail. In addition, the limitations of AI-supported learning systems such as ethical issues, data privacy, digital divide and pedagogical adaptation were also evaluated. The results of the study show that AI-supported learning systems have the potential to make teaching processes more efficient. However, for these systems to be implemented effectively and ethically, data security policies need to be strengthened, teachers' digital skills need to be enhanced, and access to technology needs to be expanded to ensure equal opportunities in education. The future of AI in education depends on better integration of these systems with pedagogical approaches.
