Abstract
Bu çalışma, matematik eğitiminde geri bildirim (feedback) ve ileri bildirim (feedforward) süreçlerinin yapay zekâ (YZ) destekli öğrenme ortamlarında nasıl yeniden yapılandırılabileceğini kuramsal ve uygulamalı açıdan ele almaktadır. Geleneksel geri bildirim sistemlerinin bireysel farklılıkları yeterince dikkate alamaması ve gecikmeli dönüt sunması gibi sınırlılıklarına karşılık, YZ tabanlı sistemler öğrenci performansını anlık olarak analiz ederek kişiselleştirilmiş, açıklamalı ve stratejik yönlendirmeler sağlayabilmektedir. Çalışmada, YZ destekli geri bildirim sistemlerinin matematik eğitimi özelinde sunduğu pedagojik olanaklar, öğretmen rolleri, etik boyutlar ve sürdürülebilirlik açısından bütüncül biçimde değerlendirilmiştir. Ayrıca, ileri bildirim yaklaşımına dayalı kavramsal bir model önerisi geliştirilmiş ve bu modelin öğrenme analitiği, adaptif sistemler ve veri temelli öğretimle nasıl entegre edilebileceği tartışılmıştır. Araştırma, hem teorik düzeyde alan yazına katkı sunmakta hem de YZ’nin eğitimde insani, etik ve kapsayıcı biçimde kullanılmasına yönelik pratik öneriler ortaya koymaktadır.
Keywords
Subject Areas
OpenAlex SDG Match
SDGs auto-classified by OpenAlex (score ≥ 0.4 shown).