🎓 Öğrencilerin Gözünden Yapay Zekâ

Bu mini çalışma, öğrencilerimizin derslerde kullandıkları yapay zekâ araçlarını kendi deneyimleriyle değerlendirmelerini amaçlamaktadır. Her öğrenci, farklı yapay zekâ uygulamalarını kullanarak hem öğrenme süreçlerini destekledi hem de teknolojiyi nasıl algıladıklarına dair özgün geri bildirimler sundu.

Bu paylaşımlar, öğrencilerimizin eleştirel düşünme, teknoloji okuryazarlığı, karşılaştırma yapma ve öz değerlendirme becerilerini geliştirirken; bizim için de sınıf içi yapay zekâ uygulamalarının ne kadar etkili olduğunu gösteren gerçek veriler sağlıyor.

🟦 Zeynep (15)

Kullandığı araçlar:

ChatGPT (+), Gemini (+), MagicSchool AI (+), Knowunity (–), NotebookLM (+), Canva AI (+)

Zeynep özellikle açıklayıcı ve hızlı geri bildirim veren modelleri güçlü buldu. Knowunity ise ders çalışma alışkanlıklarına tam uymadığı için daha düşük değerlendirme aldı.

Zeynep’in yorumu:

“AI araçlarını ders çalışırken ve proje hazırlarken çok rahat kullanabiliyorum.”

🟩 Ömer Efe Nalbultan (13)

Puanlaması:

ChatGPT → 10/8

Gemini → 10/8

GLM → 10/8

Canva AI → 10/7

DeepSeek → 10/7

Microsoft Copilot → 10/4

Ömer Efe, farklı modelleri deneyerek kapsamlı bir puanlama yaptı. Özellikle ChatGPT, Gemini ve GLM’in açıklama gücünü yüksek buldu. Copilot ise verilen komutlara yeterince esnek davranmadığı için düşük puan aldı.

🟨 Ceylin (13)

Puanlaması:

ChatGPT → 8/10

Gemini → 9/10

Blackbox → 6/10

Canva AI → 7/10

Ceylin’e göre en net ve anlaşılır açıklamaları Gemini yaptı. Kod çözme aracı Blackbox ise kullanım kolaylığı bakımından daha düşük puan aldı.

🟪 Zeynep (13)

Değerlendirmesi:

Gemini (+), ChatGPT (+), Knowunity (–), Canva AI (+), Galaxy AI (+)

Üretken ve kullanımı kolay araçlara yüksek değerlendirme yapan Zeynep, Knowunity’nin içeriğini yeterince etkili bulmadığı için “–” ile işaretledi.

✨ Sonuç

Bu çalışma, yapay zekânın öğrenciler üzerindeki etkisini doğrudan gözler önüne seriyor.

Öğrencilerimiz yalnızca bu araçları kullanmakla kalmadı, kendi öğrenme modellerine göre hangisinin daha etkili olduğunu analiz etme fırsatı buldu.

📌 Bu çalışma, BİLSEM Fizik Atölyesi Yapay Zekâ Uygulamaları Programı kapsamında hazırlanmıştır.

 

Yapay Zekâ ve Fizik Öğrenimi: Cevaptan Fazlası Mümkün mü?

Geçtiğimiz hafta öğrencilerle yaptığımız bir görüşmede ortak bir gözlem öne çıktı: yapay zekâ, sözel alanlarda oldukça yardımcı olurken; fizik, matematik ve fen gibi sayısal derslerde çoğu zaman “öğretici” değil, “sonuç verici” davranıyor.

Çıkış Noktamız: Öğrenciler, YZ’nin fizik sorularında genellikle sadece doğru cevabı verdiğini; neden ve nasıl açıklamalarının ise uzun, karmaşık ya da soyut kaldığını söylüyorlar. Peki YZ’yi “cevap makinesi” olmaktan çıkarıp “düşünme ortağı”na dönüştürebilir miyiz?

Neyi Amaçlıyoruz?

Bu blog ve sınıf içi denemelerle, yapay zekâyı fizikte aktif bir öğrenme aracı hâline getirmeyi hedefliyoruz. Yani, sadece cevabı veren değil; öğrenciyi düşünmeye, sorgulamaya ve anlamaya yönlendiren bir sistem.

Nasıl Yapacağız?

• YZ destekli problem çözme senaryoları: Adım adım akıl yürütmeyi görünür kılan kısa görevler.
• Dijital simülasyonlar: Basit parametre değişimleriyle kavramların “neden–sonuç” ilişkisini deneyimlemek.
• Etkileşimli öğrenme ortamları: Öğrencinin seçimine göre farklı açıklama yolları sunan mini akışlar.

“Belki de fizikte yapay zekânın asıl gücü, cevapta değil; soruda saklıdır.”

Sınıf İçi Uygulama Örneği (Mini)

Görev: Bir tork problemi verilir. YZ’ye “sadece cevabı” sormak yerine, şu prompt kullanılır:

“Önce problemin verilerini listele. 
Sonra kullanılan formülü  açıklamasıyla yaz. 
Adımları numaralandır. 
Sonda cevabı birimle ver. 
En sonda  diye sor ve 2 farklı senaryo öner.”
  

Beklenen Kazanım: Öğrenci, YZ’yi “cevap aracı” olmaktan çıkarıp kanıt–gerekçe–sonuç hatlarını görebildiği bir öğrenme ortağı olarak kullanmayı deneyimler.

Bu yaklaşımlarla amacımız, YZ’nin sınıfta “anlam kuran” bir rol üstlenmesi ve öğrencilerin fizik öğrenimini daha anlaşılır, deneyimsel ve kalıcı hâle getirmektir.

Bu yazı, BİLSEM’de yürütülen “Fizikte Yapay Zekâ: Gizli Cevher” çalışmalarının bir parçasıdır.

Fizikte Yapay Zekâ: Öğrenmenin Yeni Boyutu

21. yüzyılın öğrenme ortamları teknolojiyle yeniden şekilleniyor. Yapay zekâ artık yalnızca bilgisayar bilimlerinin değil; fizik eğitiminin de güçlü bir parçası. Bu sayfa; BİLSEM fizik atölyesinde yürütülen projeler, yapay zekâ uygulamaları ve dijital öğrenme etkinliklerinin paylaşıldığı bir alan.

Amacımız: Öğrencilerin bilimsel düşünme becerilerini desteklerken, onları teknolojiyle üreten, sorgulayan ve yenilikçi bireyler hâline getirmek.

Yapay zekâ destekli etkinlikler, simülasyonlar, dijital deney tasarımları ve sınıf içi senaryolarla; fizik kavramlarını keşfederek, deneyerek ve oluşturarak öğrenmeyi hedefliyoruz. Kısacası, öğrenme artık sadece bir ders değil; bir deneyim.

“Öğrenme asla durmaz.” — Never stop learning because life never stops teaching.

Yakında: “Yapay Zekâ ve Fizik Öğrenimi: Cevaptan Fazlası Mümkün mü?” başlıklı yazıda, öğrencilerimizle yaptığımız görüşmelerden doğan çıkış noktamızı ve sınıfta kullanabileceğiniz pratik yaklaşımları paylaşacağız.

Bu blog, BİLSEM öğrencileriyle yürütülen “Fizikte Yapay Zekâ: Gizli Cevher” çalışmalarının dijital yansımasıdır.