---
type: "Akademik Makale Analizi"
title: "STEM Eğitiminde Yapay Zekâ: Katılım ve İnovasyon İçin Disiplinlerarası İletişim Çerçevesi"
description: "Yapay zekâ teknolojilerinin STEM eğitim ekosistemlerine hızlı entegrasyonu, öğretim tasarımı, öğrenen özerkliği ve değerlendirme süreçlerini köklü biçimde dönüştürmektedir. Ancak teknik ilerlemeler ile pedagojik kuramlar, etik ilkelere dayalı yönetişim ve kapsayıcı eğitim uygulamaları arasındaki kop"
resource: "https://makaleanalizi.com/sosyal-bilimler/egitim-bilimleri/stem-egitiminde-yapay-zek-katilim-ve-inovasyon-icin-disiplinlerarasi-iletisim-cercevesi"
doi: "10.3389/feduc.2025.1619888"
authors: ["Cristo Ernesto Yáñez León", "James M. Lipuma", "Xavier Oviedo Torres"]
citation: "León, C. E. Y., Lipuma, J. M., Torres, X. O. (2025). Artificial intelligence in STEM education: a transdisciplinary framework for engagement and innovation. Frontiers in Education, 10. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1619888"
publicationType: "systematic-review"
discipline: "Sosyal Bilimler"
subDiscipline: "Eğitim Bilimleri"
evidenceCount: 14
tags: ["Yapay zekâ destekli karar süreci", "iş birliği", "yapay zekâ etiği", "sörgülamaya dayalı öğrenme", "SDG4 kaliteli eğitim", "STEM eğitimi", "sistemik yapay zekâ", "disiplinlerarası iletişim"]
timestamp: "2026-10-17T23:40:22.350Z"
---

# STEM Eğitiminde Yapay Zekâ: Katılım ve İnovasyon İçin Disiplinlerarası İletişim Çerçevesi

Özgün başlık: Artificial intelligence in STEM education: a transdisciplinary framework for engagement and innovation
DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1619888
Künye (APA 7): León, C. E. Y., Lipuma, J. M., Torres, X. O. (2025). Artificial intelligence in STEM education: a transdisciplinary framework for engagement and innovation. Frontiers in Education, 10. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1619888

Bilim alanı: [Sosyal Bilimler](/okf/sosyal-bilimler/index.md) › Eğitim Bilimleri

## Kısa cevap

**STEM eğitiminde yapay zekâ entegrasyonunun öğrenci özerkliği ve değerlendirme süreçlerine etkileri nelerdir?**

Bu sistematik derleme çalışmasında, 2020-2025 yılları arasında yayımlanan 41 hakemli yayın incelenmiş ve yapay zekânın öğrenci özerkliğini desteklediği ancak aşırı bağımlılık riski taşıdığı belirtilmiştir. Ayrıca geleneksel değerlendirme yöntemlerinin yetersiz kaldığı ve sürece dayalı adaptif modellere geçilmesi gerektiği gösterilmiştir.

- Sistematik inceleme, 2020-2025 dönemi 41 hakemli makaleye dayanarak yapay zekânın STEM eğitimindeki rollerini haritalandırmıştır.
- İncelenen araştırmaların 19'u yapay zekânın öğrenci özerkliğini artırdığını söylerken 9 çalışma bilişsel katılımın düşebileceğine işaret etmektedir.
- Geleneksel sınavların üretken yapay zekâ karşısında yetersiz kaldığı, sürecin değerlendirilmesine yönelik adaptif modellerin gerektiği vurgulanmıştır.

# Alan bağlamı

Yapay zekâ teknolojilerinin STEM eğitim ekosistemlerine hızlı entegrasyonu, öğretim tasarımı, öğrenen özerkliği ve değerlendirme süreçlerini köklü biçimde dönüştürmektedir. Ancak teknik ilerlemeler ile pedagojik kuramlar, etik ilkelere dayalı yönetişim ve kapsayıcı eğitim uygulamaları arasındaki kopukluk sürmektedir. Literatürdeki bu disipliner ayrışma, algoritmik yanlılık, dijital bölünme ve karar alma mekanizmalarının tekelleşmesi gibi kritik sorunları beraberinde getirmektedir. Bu çalışma, teknik, pedagojik ve etik boyutları Disiplinlerarası İletişim (TDC) çerçevesinde bütünleştirerek alanın dönüştürücü potansiyelini ve uygulama sınırlarını ele almaktadır.

# Akademik özet

Yapay zekâ teknolojilerinin STEM eğitimi üzerindeki etkisi, kişiselleştirilmiş öğretim, uyarlanabilir değerlendirme ve sörgülamaya dayalı öğrenme imkânlarıyla her geçen gün genişlemektedir. Bununla birlikte, teknik yeniliklerin pedagojik kuramlarla ve etik çerçevelerle yeterince bütünleştirilememesi, disipliner kopukluklara ve uygulamada parçalanmaya yol açmaktadır. Algoritmik yanlılıklar, dijital erişim eşitsizlikleri ve karar yetkisinin sınırlı aktörlerde toplanması, yapay zekânın eğitimde fırsat eşitliği yaratma potansiyelini sınırlamaktadır. Bu bağlamda, teknik, pedagojik ve etik boyutları eş zamanlı olarak ele alabilecek bütüncül ve disiplinlerarası bir iletişim yaklaşımına duyulan ihtiyaç literatürün temel tartışma noktalarından biridir.

Araştırma, 2020 ile 2025 yılları arasında yayımlanan 41 hakemli çalışmayı kapsayan bir sistematik literatür taraması olarak tasarlanmıştır. PRISMA 2020 protokollerine uygun olarak yürütülen süreçte Web of Science, Scopus ve ERIC veri tabanları taranmış, bibliyometrik haritalama için VOSviewer ve nitel kodlama için NVivo yazılımları kullanılmıştır. Makalelerin seçiminde ve nitelik değerlendirmesinde uyarlanmış CASP kriterleri uygulanarak yüksek metodolojik şeffaflık sağlanmıştır. İnceleme sürecine rehberlik eden Disiplinlerarası İletişim (TDC) çerçevesi; eğitimciler, teknologlar, etik uzmanları ve politika yapıcılar arasında ortak dil ve yönetişim mekanizmaları kurulmasını hedefleyen epistemolojik bir meta-mercek işlevi görmüştür.

Sistematik sentez sonuçunda üç temel tema öne çıkmıştır: yapay zekâ destekli öğrenmede öğrenen özerkliğinin ve öz-düzenlemenin evrimi, değerlendirme paradigmalarının süreç odaklı ve uyarlanabilir modellere kayması, algoritmik şeffaflık ve etik yönetişim gerilimleridir. Araştırma, yapay zekâ araçlarının öğrencilerin eleştirel düşünme ve üstbilişsel becerilerini destekleyebildiğini göstermekle birlikte, aşırı bağımlılığın bilişsel dürüstlüğü zayıflatma riski taşıdığını ortaya koymaktadır. Mühendislik ve bilgisayar bilimleri odaklı çalışmalar performans ve otomasyona yoğunlaşırken, eğitim ve psikoloji odaklı çalışmaların insani ve etik boyutlara ağırlık verdiği saptanmıştır.

Tartışma ve sonuç bölümünde, Evrensel Öğrenme Tasarımı (UDL) ve Güvenilir Yapay Zekâ ilkeleri temel alınarak kapsayıcı eğitim ortamlarının inşası için somut stratejiler sunulmuştur. Bilişsel katılımı koruyan süreç odaklı değerlendirme tasarımları, açık kaynaklı yapay zekâ modelleri ve çok paydaşlı yönetişim ağları önerilmektedir. Literatür taramaları açısından bu çalışma, teknolojik araçların sınıf içi pedagojiyle kuramsal ve etik açıdan nasıl köprülenmesi gerektiğini göstermesi bakımından teorik ve pratik bir nirengi noktası sunmakta; gelecek araştırmalar için şeffaf ve açık bilim standartlarına dayalı veri altyapısı sağlamaktadır.

# Araştırmanın amacı

Bu çalışmanın amacı, 2020-2025 yılları arasında yayımlanan 41 hakemli makaleyi sistematik biçimde inceleyerek yapay zekânın STEM eğitim ekosistemlerine entegrasyonunu Disiplinlerarası İletişim (TDC) çerçevesi aracılığıyla çözümlemek, pedagojik, teknik ve etik katmanlarda eyleme dönüştürülebilir stratejiler sunmaktır.

# Yöntem ve tasarım

Bu çalışma, 2020-2025 yılları arasında yayımlanan 41 hakemli makaleyi kapsayan bir sistematik literatür taraması ve bibliyometrik analiz yaklaşımı benimsemiştir. Sentez sürecinde PRISMA protokolleri izlenmiş, VOSviewer, NVivo ve Excel araçlarıyla tematik kodlama ve haritalama gerçekleştirilmiştir.

# Bulgular ve önermeler

1. Sistematik inceleme sonuçunda yapay zekânın STEM eğitimine entegrasyonunda öğrenci özerkliği, ölçme-değerlendirme paradigmalarındaki dönüşüm ve algoritmik etik olmak üzere üç temel temanın öne çıktığı saptanmıştır.
2. İncelenen 28 çalışmanın 19'u yapay zekânın öz-düzenlemeli öğrenmeyi desteklediğini gösterirken, 9 çalışma ise üretken araçlara aşırı bağımlılığın derin öğrenme ve bilişsel katılımı zayıflatabileceğini ortaya koymuştur.
3. Ölçme ve değerlendirmeye odaklanan 22 çalışmanın 14'ü üretken yapay zekâ çağında geleneksel sınavların yetersiz kaldığını vurgulamış, ürün yerine sürece odaklanan yeni değerlendirme modellerini önermiştir.
4. Toplanan külliyatta yer alan 21 çalışma, yapay zekâ entegrasyonunun etik boyutlarını ve bilişsel stratejilerdeki dönüşümü incelemiş, özellikle 2023 sonrası yayınlarda adillik ve şeffaflık vurgusunun arttığını göstermiştir.

# Yazarın tartışması

Sistematik inceleme sonuçları, yapay zekânın STEM eğitimindeki etkilerinin öğrenci özerkliği, ölçme-değerlendirme dönüşümü ve algoritmik etik boyutlarında yoğunlaştığını göstermektedir. Üretken araçların benimsenmesiyle birlikte öğrencilerin öz-düzenlemeli öğrenme süreçlerinde kayda değer bir artış gözlenmiştir.

Yazarlar, bu durumun temelinde yatan nedeni yapay zekânın kişiselleştirilmiş geri bildirim sağlama yeteneği olarak açıklamaktadır. Ancak pedagojik bir çerçeve olmadan gerçekleşen kontrolsüz kullanımın, öğrencilerin yüzeysel öğrenme alışkanlıkları geliştirmesine ve bilişsel tembelliğe yol açabileceğine dikkat çekmektedirler.

Tartışma bölümünde literatürdeki teknik odaklı çalışmalar ile pedagojik araştırmalar karşılaştırılmaktadır. Bilgisayar bilimleri odaklı önceki yayınların pedagojik kuramları göz ardı ettiği, eğitim araştırmalarının ise algoritmik sınırlılıkları ıskaladığı tespiti yapılarak Evrensel Öğrenme Tasarımı (UDL) çerçevesiyle literatürdeki bu kopukluk birleştirilmektedir.

Sonuç olarak çalışma, yapay zekâ entegrasyonunun başarısının teknolojik yetkinlikten ziyade disiplinlerarası iletişim ve etik yönetişim kapasitesine bağlı olduğunu koymaktadır. Kurumların yalnız araç temin etmekle kalmayıp, öğrenci özerkliğini koruyan ve adil erişimi savunan politikalar geliştirmesi gerektiği ifade edilmektedir.

# Yazarın sonucu

Yazarlar, yapay zekânın STEM eğitimine entegrasyonunun yalnızca teknolojik bir yenilik değil, öğretim ve müfretat tasarımını kökten değiştiren bir paradigma dönüşümü olduğunu belirtmektedir. Bu sürecin başarılı olması; etik ilkelere, geniş erişim imkânlarına ve eğitimci, teknolog ile politika yapıcıların birlikte çalışmasını sağlayan disiplinlerarası bir yönetişim yapısına bağlıdır.

# Literatürdeki işlevi

Bu çalışma, yapay zekânın STEM eğitimine entegrasyonunu ele alan parçalanmış literatürü Disiplinlerarası İletişim (TDC) çerçevesi altında sentezleyen meta-kuramsal ve sistematik bir derleme işlevi görmektedir. Alanı yalnızca teknik araçların sınıfta kullanımıyla sınırlandırmayıp, bilgisayar bilimleri, eğitim bilimleri, etik ve kamu politikaları arasındaki kopuklukları köprülemektedir. Sistem, pedagoji, ölçme-değerlendirme ve etik yönetişim katmanlarını bütünleştirerek akademisyenlere bütüncül bir yol haritası sunmaktadır.

Önceki çalışmalarla ilişkisi: Çalışma, önceki teknik odaklı yapay zekâ derlemelerinden ve yalnızca pedagojik yararlara odaklanan eğitim araştırmalarından disiplinlerarası meta-mercek yaklaşımıyla ayrılmaktadır. Piaget'nin yapılandırmacı epistemolojisi ve Nicolescu'nun disiplinlerarasılık mantığı üzerine inşa edilen TDC modeli kullanılarak, Zawacki-Richter ve arkadaşları ile Baker ve Hawn gibi araştırmacıların işaret ettiği algoritmik kopukluklar ile disipliner kısıtlar aşılmaktadır. Çalışma, Evrensel Öğrenme Tasarımı (UDL) ilkelerini pedagojik bir zorunluluk olarak bütünleştirip literatürü yeni bir kuramsal seviyeye taşımaktadır.

Literatür taramasına katkısı: Literatür taraması yapacak araştırmacılar için bu eser, 2020-2025 yılları arasındaki 41 nitelikli çalışmanın tematik haritalamasını sunarak öğrenci özerkliği, değerlendirme paradigmaları ve bilişsel/etik dönüşüm başlıklarında yapılandırılmış bir kanıt havuzu sağlamaktadır. Araştırmacılara hem makro düzeyde bibliyometrik eğilimleri hem de mikro düzeyde içerik sentezini sunarak alanın ana hatlarını ve açıkta kalan araştırma boşluklarını açıkça göstermektedir.

# Tez ve makale araştırmalarında kullanım

- **Yapay zekânın STEM eğitimine entegrasyonu literatürde teknik geliştirmeler, pedagojik uygulamalar ve etik ilkeler arasında disipliner kopukluklar taşımaktadır.** — Sistematik incelemenin 41 makale üzerinden ulaştığı bulgular kullanılarak, bilgisayar bilimleri ile eğitim bilimleri arasındaki parçalanmış yapı referans gösterilebilir.
- **Üretken yapay zekâ araçlarının kullanımı öğrencilerin öz-düzenlemeli öğrenme becerilerini desteklerken, aşırı bağımlılık durumunda bilişsel derinliği zayıflatabilmektedir.** — İncelenen 28 çalışmadan elde edilen 19'a 9 oranındaki bulgular paylaşılarak üretken araçların öğrenen özerkliği üzerindeki ikili etkisi tartışılabilir.
- **Yapay zekâ tabanlı eğitim tasarımlarının adil ve kapsayıcı olabilmesi için Evrensel Öğrenme Tasarımı (UDL) ilkeleriyle bütünleştirilmesi gerekmektedir.** — Yapay zekâ araçlarının nöroçeşitliliğe ve farklı öğrenme gereksinimlerine yanıt vermesi için sunulan UDL odaklı eyleme dönüştürülebilir stratejiler kuramsal çerçeveye aktarılabilir.

# Türetilebilir araştırma soruları

- **Üretken yapay zekâ destekli sanal laboratuvar uygulamaları, mühendislik öğrencilerinin üstbilişsel farkındalık ve öz-düzenlemeli problem çözme stratejilerini nasıl etkilemektedir?**
  - Desen: Mühendislik fakültesi lisans öğrencilerinden oluşan çalışma grubunda (örneklem büyüklüğü güç analizi ile belirlenecektir) nicel ölçekler ve sesli düşünme protokolleriyle veri toplanacak; veriler betimsel istatistikler ve tematik içerik analizi ile çözümlenecektir.
  - Gerekçe: Makalenin 7.2 bölümünde yapay zekâ araçlarının öğrencilerin üstbilişsel becerileri ve öz-düzenlemeli öğrenme davranışları üzerindeki uzun vadeli etkilerinin araştırılması yönündeki çağrısına dayanmaktadır.
- **Performansa dayalı süreç odaklı yapay zekâ değerlendirme ölçekleri, geleneksel sınavlara kıyasla öğrencilerin akademik bütünlük algısını ve kavramsal kavrayışını nasıl dönüştürmektedir?**
  - Desen: STEM derslerini alan üniversite öğrencilerinden nitel veri doygunluğuna ulaşılana kadar yarı yapılandırılmış görüşmeler ve öğrenci ürün dosyaları toplanarak yorumlamalı fenomenolojik analiz uygulanacaktır.
  - Gerekçe: Makalede yer alan 22 değerlendirme çalışmasının 14'ünün geleneksel sınavların yetersizliğini ve süreç odaklı değerlendirme gereksinimini vurgulayan bulgusundan türetilmiştir.
- **Eğitimciler, teknologlar ve politika yapıcılar Disiplinlerarası İletişim ilkelerine dayalı yapay zekâ yönetişim ilkelerini kendi kurumsal süreçlerine nasıl uyarlamaktadır?**
  - Desen: Farklı disiplinlerden paydaşların katılımıyla gerçekleştirilecek odak grup görüşmeleri (nitel örneklem doygunluk ilkesine göre belirlenecektir) NVivo ile tematik kodlamaya tabi tutulacaktır.
  - Gerekçe: Makalenin 5.2 ve 7.1 bölümlerinde sunulan Mode 3 ve Quadruple Helix paydaş ağlarına dayalı disiplinlerarası yönetişim modeli önerisine dayanmaktadır.

# Kaynak izleri

Her iddia, özgün yayının belirtilen sayfasındaki birebir alıntıya bağlıdır.

| Kanıt | Bölüm | PDF sayfası | Basılı sayfa | Alıntı |
|---|---|---|---|---|
| ev-o-1 | Methods | 1 | — | This study conducted a systematic review of 41 peer-reviewed publications to examine how AI has been integrated into STEM educational ecosystems. |
| ev-s-1 | Methods | 1 | — | This study conducted a systematic review of 41 peer-reviewed publications to examine how AI has been integrated into STEM educational ecosystems. |
| ev-s-2 | Results | 1 | — | The analysis identified three emergent themes: (1) the evolving role of student agency in AI-enhanced learning, (2) shifts in assessment paradigms |
| ev-s-3 | 4.6.1 Theme 1: Student agency and AI-augmented learning | 10 | — | Across the dataset, 28 studies examined how AI technologies influence learner autonomy, self-regulation, and personalization. |
| ev-s-4 | 4.6.2 Theme 2: Reimagining assessment in AI-native classrooms | 10 | — | Assessment-related concerns were addressed in 22 studies, with 14 explicitly discussing the limitations of traditional testing in the context of generative AI. |
| ev-s-5 | 4.6.3 Theme 3: Cognitive and ethical transformation | 10 | — | Ethical implications and shifts in cognitive strategies were identified in 21 studies. |
| ev-s-6 | 1.2 Existing research on AI in STEM education | 2 | — | Research in computer science has primarily focused on technological advancements, including machine learning algorithms, natural language processing (NLP), and educational data ana |
| ev-s-7 | 8 Conclusion | 15 | — | Integrating artificial intelligence (AI) into STEM education represents a fundamental paradigm shift, redefining how students learn, educators teach, and institutions design curric |
| ev-l-1 | Methods | 1 | — | This study conducted a systematic review of 41 peer-reviewed publications to examine how AI has been integrated into STEM educational ecosystems. |
| ev-l-2 | 1.2 Existing research on AI in STEM education | 2 | — | Research in computer science has primarily focused on technological advancements, including machine learning algorithms, natural language processing (NLP), and educational data ana |
| ev-l-3 | 4.6.1 Theme 1: Student agency and AI-augmented learning | 10 | — | Across the dataset, 28 studies examined how AI technologies influence learner autonomy, self-regulation, and personalization. |
| ev-l-4 | 4.6.2 Theme 2: Reimagining assessment in AI-native classrooms | 10 | — | Assessment-related concerns were addressed in 22 studies, with 14 explicitly discussing the limitations of traditional testing in the context of generative AI. |
| ev-l-6 | 5.1 Designing AI for access and engagement | 11 | — | The UDL framework promotes inclusive and flexible learning environments by providing multiple means of engagement, representation, and expression |
| ev-l-7 | 7.2 Future research directions | 14 | — | Research is needed to determine whether AI enhances or hinders metacognitive skills, such as reflection, problem-solving strategies, and self-directed learning behaviors |

# İlgili kavramlar

- [Covid-19 Pandemisi Sürecinde Hemşirelik Öğrencilerinin Klinik Uygulama Güçlükleri ve Eğitim Stres Düzeylerinin İncelenmesi](/okf/sosyal-bilimler/egitim-bilimleri/covid-19-pandemisi-surecinde-hemsirelik-ogrencilerinin-klinik-uygulama-guclukleri-ve-egitim-stres-duzeylerinin-incelenmesi.md)
- [Erken Matematikte Güdülenmiş Unutma: Bir Kavram Kanıtlama Çalışması](/okf/sosyal-bilimler/egitim-bilimleri/erken-matematikte-gudulenmis-unutma-bir-kavram-kanitlama-calismasi.md)
- [Yükseköğretim Öğrencileri Arasında Üretken Yapay Zekânın Kabul ve Kullanım Kalıpları](/okf/sosyal-bilimler/egitim-bilimleri/yuksekogretim-ogrencileri-arasinda-uretken-yapay-zeknin-kabul-ve-kullanim-kaliplari.md)
- [Üniversite Öğrencilerinde Çok Boyutlu Algılanan Okul Desteği ve Yapay Zeka Öğrenme Kaygısı: Kontrol-Değer Değerlendirmelerinin Aracı Rolleri](/okf/sosyal-bilimler/egitim-bilimleri/universite-ogrencilerinde-cok-boyutlu-algilanan-okul-destegi-ve-yapay-zeka-ogrenme-kaygisi-kontrol-deger-degerlendirmelerinin-araci-rolleri.md)
- [Yükseköğretim Elemanlarında Öğretimden Keyif Almanın Psikolojik ve Örgütsel Belirleyicileri: İyilik Hali, Dayanıklılık ve Keyif Zinciri](/okf/sosyal-bilimler/egitim-bilimleri/yuksekogretim-elemanlarinda-ogretimden-keyif-almanin-psikolojik-ve-orgutsel-belirleyicileri-iyilik-hali-dayaniklilik-ve-keyif-zinciri.md)
- [Dijital Çağda Öğretim Programı Okuryazarlığı: Öğretmen Adaylarının Yeterliklerini Dijital Okuryazarlık Aracılığıyla Geliştirme](/okf/sosyal-bilimler/egitim-bilimleri/dijital-cagda-ogretim-programi-okuryazarligi-ogretmen-adaylarinin-yeterliklerini-dijital-okuryazarlik-araciligiyla-gelistirme.md)
- [Okul İkliminin Öğretmenlerin İş Doyumuna Etkisi: Öğretmen Öz Yeterliğinin Aracı Rolü](/okf/sosyal-bilimler/egitim-bilimleri/okul-ikliminin-ogretmenlerin-is-doyumuna-etkisi-ogretmen-oz-yeterliginin-araci-rolu.md)
- [İnsan Öğrenimi İçin Üretken Yapay Zekânın Sunduğu Vaatler ve Karşılaşılan Zorluklar: Bir Perspektif Analizi](/okf/sosyal-bilimler/egitim-bilimleri/insan-ogrenimi-icin-uretken-yapay-zeknin-sundugu-vaatler-ve-karsilasilan-zorluklar-bir-perspektif-analizi.md)

# Şeffaflık

- Analiz tarihi: 2026-10-17T23:40:22.350Z
- Kanıt sayısı: 14
- Üretim sürümü: makale-analizi-v3.0.0
- Kanonik sayfa: https://makaleanalizi.com/sosyal-bilimler/egitim-bilimleri/stem-egitiminde-yapay-zek-katilim-ve-inovasyon-icin-disiplinlerarasi-iletisim-cercevesi