Beden Eğitimi ve Spor Derslerinde Yapay Zekâ Kullanımı: Eğitimsel Uygulamalar ve Öğretim Süreci Üzerine Bir Derleme
Özet Görüntüleme: 177
/ 
PDF İndirme: 83
Anahtar Kelimeler:
Yapay Zekâ, Beden Eğitimi ve Spor, Öğretim Süreci, Eğitim Teknolojileri, Pedagojik UygulamalarÖzet
Bu derleme çalışmanın amacı, beden eğitimi ve spor derslerinde yapay zekâ kullanımına ilişkin ulusal ve uluslararası literatürü eğitimsel uygulamalar ve öğretim süreci perspektifinden incelemektir. Dijitalleşmenin hız kazanmasıyla birlikte yapay zekâ temelli uygulamalar, eğitim ortamlarında öğrenme süreçlerinin bireyselleştirilmesi, öğrenci performansının izlenmesi ve öğretim tasarımının veri temelli biçimde desteklenmesi açısından önemli bir potansiyel sunmaktadır. Ancak beden eğitimi ve spor derslerinin hareket temelli, çok boyutlu ve uygulamaya dayalı yapısı, yapay zekâ uygulamalarının bu alana özgü pedagojik bir çerçeve içerisinde ele alınmasını gerekli kılmaktadır. Çalışma kapsamında Google Scholar, DergiPark ve Ulusal Tez Merkezi veri tabanlarında yer alan hakemli dergi makaleleri ve lisansüstü tezler taranmış; beden eğitimi ve spor derslerinde yapay zekâ kullanımını ele alan çalışmalar eğitimsel uygulamalar, öğretim süreci ve pedagojik boyutlar açısından analiz edilmiştir. İncelenen çalışmalar, yapay zekâ uygulamalarının ders planlama, performans analizi, öğrenci katılımının izlenmesi, geri bildirim süreçleri ve veri temelli öğretim gibi alanlarda yoğunlaştığını göstermektedir. Literatür bulguları, yapay zekânın beden eğitimi ve spor derslerinde öğretmenin yerini alan bir unsur olmaktan ziyade, öğretim sürecini destekleyen ve zenginleştiren tamamlayıcı bir araç olarak konumlandırıldığını ortaya koymaktadır. Özellikle performans analizi, giyilebilir teknolojiler ve öğrenme analitikleri aracılığıyla elde edilen verilerin, öğretmen rehberliğinde pedagojik hedeflerle bütünleştirildiğinde öğrenme sürecine anlamlı katkılar sunduğu görülmektedir. Bununla birlikte veri güvenliği, etik kullanım ve teknolojinin amaç hâline gelmemesi gibi konuların öğretim sürecinde dikkate alınması gerektiği vurgulanmaktadır. Sonuç olarak bu derleme, beden eğitimi ve spor derslerinde yapay zekâ kullanımının pedagojik bir bakış açısıyla ele alınmasının önemini ortaya koymakta ve alandaki mevcut akademik boşluğa katkı sunmayı amaçlamaktadır. Gelecek çalışmalarda, öğretmen deneyimlerini ve sınıf içi uygulamaları merkeze alan araştırmaların artırılması önerilmektedir.
Literatür bulguları, yapay zekânın beden eğitimi ve spor derslerinde öğretmenin yerini alan bir unsur olmaktan ziyade, öğretim sürecini destekleyen ve zenginleştiren tamamlayıcı bir araç olarak konumlandırıldığını ortaya koymaktadır. Özellikle performans analizi, giyilebilir teknolojiler ve öğrenme analitikleri aracılığıyla elde edilen verilerin, öğretmen rehberliğinde pedagojik hedeflerle bütünleştirildiğinde öğrenme sürecine anlamlı katkılar sunduğu görülmektedir. Bununla birlikte veri güvenliği, etik kullanım ve teknolojinin amaç hâline gelmemesi gibi konuların öğretim sürecinde dikkate alınması gerektiği vurgulanmaktadır. Sonuç olarak bu derleme, beden eğitimi ve spor derslerinde yapay zekâ kullanımının pedagojik bir bakış açısıyla ele alınmasının önemini ortaya koymakta ve alandaki mevcut akademik boşluğa katkı sunmayı amaçlamaktadır. Gelecek çalışmalarda, öğretmen deneyimlerini ve sınıf içi uygulamaları merkeze alan araştırmaların artırılması önerilmektedir.
Referanslar
Akinwalere, S. N., & Ivanov, V. (2022). Artificial intelligence in higher education: Challenges and opportunities. Border Crossing, 12(2), 215–230. https://doi.org/10.33182/bc.v12i1.2015
Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71–88.
Atanasova, A., Marinova, N., & Iliev, K. (2022). Interaction between types of artificial intelligence. Scientific Research and Education in the Air Force, 24, 35–42. http://doi.org/10.19062/2247-3173.2022.23.4
Aykaç, N. (2018). Öğretim ilke ve yöntemleri. Pegem Akademi.
Baca, A., Dabnichki, P., Heller, M., & Kornfeind, P. (2017). Ubiquitous computing in sports: A review and analysis. Journal of Sports Sciences, 36(2), 215–229. https://doi.org/10.1080/02640414.2017.1307474
Baki, M., & Arslan, S. (2023). Impact of lesson study on pre-service primary teachers’ mathematical pedagogical content knowledge. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 54(10), 1994–2012. https://doi.org/10.1080/0020739X.2021.2022225
Ball, D. L., & Cohen, D. K. (1999). Developing practice, developing practitioners. In L. Darling-Hammond & G. Sykes (Eds.), Teaching as the learning profession: Handbook of policy and practice (pp. 3–32). Jossey-Bass.
Becker, A. S., Brown, M., Dahlstrom, E., Davis, A., DePaul, K., Diaz, V., & Pomerantz, J. (2018). Horizon report: 2018 higher education edition. EDUCAUSE.
Bell, B., & Gilbert, J. (2004). A model for achieving teacher development. In The RoutledgeFalmer reader in science education (pp. 258–278). RoutledgeFalmer.
Boydak, H. A. (2015). Öğrenme stilleri. Beyaz Yayınları.
Casey, A., Goodyear, V. A., & Armour, K. M. (2017). Digital technologies and learning in physical education: Pedagogical cases. Routledge.
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
Coşkun, F., & Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekânın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 54(3), 947–966. https://doi.org/10.30964/auebfd.916220
Ertmer, P. A., & Ottenbreit-Leftwich, A. T. (2010). Teacher technology change: How knowledge, confidence, beliefs, and culture intersect. Journal of Research on Technology in Education, 42(3), 255–284. https://doi.org/10.1080/15391523.2010.10782551
Ferguson, R. (2012). Learning analytics: Drivers, developments and challenges. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5–6), 304–317. https://doi.org/10.1504/IJTEL.2012.051816
Ferrari, R. (2015). Writing narrative style literature reviews. Medical Writing, 24(4), 230–235. https://doi.org/10.1179/2047480615Z.000000000329
Fosnot, C. T. (2013). Constructivism: Theory, perspectives, and practice (2nd ed.). Teachers College Press.
Grant, M. J., & Booth, A. (2009). A typology of reviews: An analysis of 14 review types and associated methodologies. Health Information & Libraries Journal, 26(2), 91–108. https://doi.org/10.1111/j.1471-1842.2009.00848.x
Guan, C., Mou, J., & Jiang, Z. (2020). Artificial intelligence innovation in education: A twenty-year data-driven historical analysis. International Journal of Innovation Studies, 4(4), 134–147. https://doi.org/10.1016/j.ijis.2020.09.001
Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The power of feedback. Review of Educational Research, 77(1), 81–112. https://doi.org/10.3102/003465430298487
Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(1), 1–29. https://doi.org/10.1111/ejed.12533
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
İşler, B., & Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1–11.
Kheswa, J. G., Sandlana, N., & Kwatubana, S. (2014). The need for professional development of educators: A key to improving the culture of teaching and learning. Mediterranean Journal of Social Sciences, 5(20), 2864–2871. http://dx.doi.org/10.5901/mjss.2014.v5n20p2864
Kirk, D. (2010). Physical education futures. Routledge.
Konukman, F., & Filiz, B. (2024). Turkish physical education teachers’ use of technology: Application and diffusion of technological innovations. Education Sciences, 14(6), 616. https://doi.org/10.3390/educsci14060616
Lampou, R. (2023). The integration of artificial intelligence in education: Opportunities and challenges. Review of Artificial Intelligence in Education, 5(1), 1–15. https://doi.org/10.37497/rev.artif.intell.educ.v4i00.15
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education.
Luger, G. F. (2005). Artificial intelligence: Structures and strategies for complex problem solving (5th ed.). Pearson Education.
Millî Eğitim Bakanlığı. (2024). Eğitimde yapay zekâ uygulamaları: Öğretmenler için rehber. Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü. https://yegitek.meb.gov.tr
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x
Mon, B. F., Wasfi, A., Hayajneh, M., & Slim, A. (2023). A study on the role of artificial intelligence in education. In Proceedings of the 2023 International Conference on Computing, Electronics and Communications Engineering (pp. 133–138).
Nabiyev, V., & Erümit, A. K. (2020). Yapay zekânın temelleri. In V. Nabiyev & A. K. Erümit (Eds.), Eğitimde yapay zekâ: Kuramdan uygulamaya (pp. 2–37). Pegem Akademi.
Nsoh, A. M. A., Joseph, T., & Adablanu, S. (2023). Artificial intelligence in education: Trends, opportunities and pitfalls for institutes of higher education in Ghana. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 12(2), 38–69. https://doi.org/10.47760/ijcsmc.2023.v12i02.004
OECD. (2021). Opportunities, guidelines and guardrails for effective and equitable use of artificial intelligence in education. OECD Publishing.
Özlekli, M. (2025). Beden eğitimi ve spor alanında yapay zekâ ile ilgili lisansüstü tezlerin bibliyometrik analizi. Yalova Üniversitesi Spor Bilimleri Dergisi, 4(1), 50-70. https://doi.org/10.70007/yalovaspor.1637990
Öztemel, E. (2020). Yapay zekâ ve insanlığın geleceği. In Bilişim teknolojileri ve iletişim: Birey ve toplum güvenliği (pp. 95–112).
Pérez, P., Iglesias, A., & Santos, J. M. (2020). Machine learning techniques for motion analysis in sports. Sensors, 20(22), 6406. https://doi.org/10.3390/s20226406
Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
Sarıbaş, S., & Babadağ, G. (2015). Temel eğitimin temel sorunları. Anadolu Eğitim Liderliği ve Öğretim Dergisi, 3(1), 18–34.
Siemens, G. (2013). Learning analytics: The emergence of a discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400. https://doi.org/10.1177/0002764213498851
Siemens, G., & Baker, R. S. J. d. (2012). Learning analytics and educational data mining: Towards communication and collaboration. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 252–254). https://doi.org/10.1145/2330601.2330661
Tamer, H. Y., & Övgün, B. (2020). Yapay zekâ bağlamında dijital dönüşüm ofisi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 75(2), 775–803. https://doi.org/10.33630/ausbf.691119
Timms, M. J. (2016). Letting artificial intelligence in education out of the box: Educational cobots and smart classrooms. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 701–712. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0095-y
UNESCO. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39), 1–27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Zhong, Y., Guo, K., Su, J., & Chu, S. K. W. (2022). The impact of esports participation on the development of 21st century skills in youth: A systematic review. Computers & Education, 191, 104640. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104640
Zhou, G., & Xu, J. (2017). Microteaching lesson study: An approach to prepare teacher candidates to teach science through inquiry. International Journal of Education in Mathematics, Science and Technology, 5(3), 235–245. https://doi.org/10.18404/ijemst.296039.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 Eğitimde Pedagojik Araştırmalar Dergisi
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
