Öz

Bu çalışma, yapay zekânın eğitim alanında benimsenme sürecini Rogers’ın Yeniliklerin Yayılımı Teorisi çerçevesinde ele almaktadır. Yapay zekâ teknolojilerinin öğretim süreçlerini bireyselleştirme, değerlendirmeyi destekleme ve öğretmenin iş yükünü azaltma potansiyeline sahip olduğu görülmektedir. Ancak bu teknolojilerin eğitim ortamlarına entegrasyonu, yalnızca teknik bir yenilik olarak değil; öğretmen tutumları, okul kültürü, mesleki yeterlikler ve toplumsal algı tarafından şekillenen sosyal bir süreç olarak değerlendirilmelidir. Çalışmada, yenilikçilerden geride kalanlara kadar farklı öğretmen gruplarının yapay zekâ kullanımına yönelik yaklaşımları ve sınıf içi uygulama örnekleri incelenmiştir. Sonuç olarak, yapay zekânın eğitimde etkili bir şekilde kullanılabilmesi için öğretmenlere yönelik bilinçli yönlendirme, pedagojik rehberlik ve içerik odaklı hizmet içi eğitimlerin kritik önemde olduğu vurgulanmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, eğitim teknolojileri, yeniliklerin yayılımı, öğretmen tutumları, benimseme süreci.

Abstract

This study examines the adoption of artificial intelligence (AI) in education through the framework of Rogers’ Diffusion of Innovations Theory. AI technologies have the potential to support individualized learning, assist in assessment processes, and reduce teachers’ workload. However, the integration of AI into educational environments should be understood not merely as a technical transformation but as a social process shaped by teacher attitudes, school culture, professional competencies, and broader societal perceptions. The study analyzes the approaches of different groups of teachers—from innovators to laggards—and presents examples of classroom-based AI applications. The findings emphasize that effective use of AI in education requires guided pedagogical support, professional development opportunities, and structured in-service training programs tailored to teachers’ needs.

Keywords: Artificial intelligence, educational technologies, diffusion of innovations, teacher attitudes, adoption process.

Giriş

Yapay zekâ, günümüzün en dikkat çekici ve hızlı gelişen teknolojik yeniliklerinden biridir. Bir zamanlar yalnızca bilim kurgu filmlerinde karşılaştığımız bu teknoloji, bugün cep telefonlarımızdan eğitim uygulamalarına kadar günlük yaşamın pek çok alanına nüfuz etmiştir. Sanayi, sağlık, hukuk, ulaşım, yazılım ve iletişim gibi çeşitli sektörlerde süreçlerin işleyişine yeni boyutlar kazandıran yapay zekâ, kısa sürede yaygın bir kullanım alanına ulaşmıştır.

Bu dönüşümün eğitim alanını etkilememesi elbette düşünülemez. Öğretim teknolojileri, öğrenme süreçleri, değerlendirme yöntemleri ve öğretmen–öğrenci rollerinde yapay zekâ temelli uygulamaların giderek daha fazla yer aldığı gözlenmektedir. Ancak her yeni teknolojide olduğu gibi, yapay zekânın eğitimde kullanımı konusunda da farklı yaklaşım çeşitleri ortaya çıkmaktadır: Teknolojiyi sorgulamadan her alana dâhil etmeye çalışanlar ve yapay zekâyı tamamen reddetmeyi tercih edenler gibi. Bu iki uç yaklaşım ve farklı bakış açılarını tartışmak yerine, yapay zekânın eğitimdeki benimsenme sürecini bilimsel temelli bir çerçevede değerlendirmek gerekmektedir.

Bu bağlamda, yapay zekânın eğitimde yaygınlaşmasını anlamak için Rogers’ın (2003) Yeniliklerin Yayılımı Teorisi önemli bir açıklayıcı model sunmaktadır. Bu yazıda, yapay zekânın eğitim alanında nasıl benimsendiğini, hangi kullanıcı grupları tarafından nasıl karşılandığını ve benimsenme sürecini etkileyen faktörleri Rogers’ın kuramsal yaklaşımı temelinde ele alacağım.

Yapay zekânın eğitimde nasıl yer edindiğini incelemek, yalnızca teknolojik yeniliklere uyum sağlamak açısından önemli değildir. Diğer taraftan öğretmenin rolü, öğrencinin öğrenme deneyiminde yaşanacak farklılaşmalar ve eğitim sistemlerinin geleceği bakımından da önem taşımaktadır. Bu nedenle yapay zekânın benimsenme sürecinin anlaşılması, eğitim politikalarının yönlendirilmesi ve öğretim süreçlerinin yeniden yapılandırılması açısından yol gösterici olacaktır.

Yeniliklerin Yayılımı Teorisi

Öncelikle yeniliklerin yayılımı kavramını kuramsal açıdan ele almak gerekir. Rogers’ın (2003) Yeniliklerin Yayılımı Teorisi bir yeniliğin topluma yayılmasının; yenilik, iletişim kanalları, zaman ve sosyal sistem arasındaki etkileşimle gerçekleştiğini söylemektedir. Bir yenilik yalnızca teknik bir özellik ya da teknolojik bir ürün olmanın ötesinde, psikolojik ve sosyo-kültürel bir süreçtir. Yenilik, bireylerin birbirleriyle olan iletişimleri ve toplumsal etkileşim ağları üzerinden yayılır. Bu nedenle, toplum içindeki iletişim ilişkileri, grup yapısı, kültürel normlar ve değerler yeniliğin kabul edilme hızını önemli ölçüde etkiler.

Rogers’a göre yenilikler çoğu zaman kitle iletişim araçları aracılığıyla duyulur. Ama bir yeniliğin gerçekten benimsenmesini sağlayan temel unsur bireyler arası iletişimdir. İnsanlar, bir yeniliği benimseme konusunda genellikle kendilerine benzeyen kişilerin deneyimlerine güvenirler. Bazen de toplumda yer alan görüş liderlerinden etkilenirler. Bu nedenle toplumdaki farklı bireyler ve gruplar, aynı yeniliğe karşı farklı tepkiler gösterebilir. Kimileri yeniliği hemen benimserken, kimileri zamanla veya çok geç uyum sağlar ya da tamamen reddedebilirler. Teknolojik bir yeniliğin potansiyel benimsenme hızını belirleyen temel özellik kişinin o yenilikte bir fayda ve avantaj elde edeceğini fark etmesinde saklıdır. Ayrıca yenilikle ilk karşılaşma esnasında yaşanan belirsizlik, deneyimledikçe kabullenişe veya reddedişe doğru evrilme sürecine girmektedir. Yapay zekânın da ortaya çıkması sürecinden, kullanılmasına kadar olan süreç bu çerçevede açıklanabilir.

Yapay Zekânın Yenilik Özellikleri Bakımından Yayılımı Süreci

Yapay zekâ, Rogers’ın tanımladığı anlamda teknolojik bir yeniliktir. Bireyler tarafından yeni olarak algılanmakta ve teorinin temel ilkelerinden biri olan göreli üstünlük sağlamaktadır. Bazı kullanıcılar için öğrenme süreci zor olabilir; bu karmaşıklık benimsemeyi yavaşlatabilir. Yapay zekanın yayılım sürecinde bireyler bu teknolojinin ne işe yaradığını merak edecek, nasıl kullanıldığı ve hangi alanlarda fayda sağladığı hakkında bilgi edinmeye çalışacaklardır. Bu süreç, Rogers’ın ifade ettiği yayılma özellikleriyle bağdaşmaktadır.

Yapay zekânın yayılımı da kitle iletişim araçları ve insanlar arası etkileşimler üzerinden gerçekleşmektedir. İlk aşamada yapay zekâ, medya, reklamlar, sosyal ağlar ve teknoloji firmaları aracılığıyla geniş kitlelere duyurulmuştur. Ancak bireylerin yapay zekayı gerçekten benimsemesi için kendi çevrelerinde bu teknolojiyi deneyimleyenler olmalıdır. Sonrasında yapay zekâ kolay ulaşılabilir ve denenebilir bir teknolojidir. Bu açıdan yapay zekanın yeni bir teknoloji olarak kabul görmesi ve yayılımı daha hızlı gerçekleşecektir. Örneğin, bir kişinin ChatGPT uygulamasını kullanmaya başlamasında, çoğu zaman çevresindeki bir arkadaşının olumlu deneyimi ve sonrasında bunu kendi mobil cihazında da deneyebilme kolaylığı belirleyici olmaktadır. Bu açıdan uyumluluk özelliği ile ilişkilidir.

Rogers’ın belirttiği gibi yeniliğin benimsenmesinde öznel deneyimler ve bana benzer insanlar da kullanıyorsa ben de kullanabilirim düşüncesi önemli bir rol oynar. Yapay zekâ da tam olarak bu işleyişle yayılmaktadır. Yapay zekanın faydaları görünür oldukça belirsizlik azalır ve toplumdaki kabul oranı artar.

Yapay Zekanın Benimsenme Sürecinde Kullanıcı Grupları

Yapay zekâ teknolojilerinin toplumda benimsenme sürecine baktığımız zaman, farklı kullanıcı gruplarının bu yeniliğe karşı gösterdiği tepkiler birbirinden oldukça farklı olduklarını görürüz. Yenilikçiler, yapay zekâ ortaya çıkar çıkmaz ilk deneyen grup olarak karşımıza çıkarlar. Bunlar genellikle mühendislik mesleğiyle ilgilenen veya teknoloji profesyonelleri dediğimiz kitledir. Teknik bilgi düzeyleri yüksektir, risk almaktan ve keşfetmekten çekinmezler ve sistem henüz tam olgunlaşmamış olsa bile onu kullanmaya başlarlar. Kurama göre bu grubun alt kullanıcılar arasındaki etki geçerliliği düşüktür.

Onları izleyen erken benimseyenler, toplumsal çevrelerinde görüşlerine önem verilen, yönlendirici konumda olan bireylerdir; yapay zekânın avantajlarını gördüklerinde bunu günlük yaşamlarında, iş süreçlerinde ya da kişisel üretimlerinde bilinçli bir şekilde kullanmaya başlarlar. Bu noktadaki kişiler internet fenomenleri, eğitimciler, girişimciler ve dijital içerik üreticileri bu gruba örnek gösterilebilir. Takipçilerine veya rol model oldukları kişilere anlayabilecekleri şekillerde ve ilgilerini çekebilecek örneklerle yaptıkları tanıtımlar sonucu yayılımı sağlayan temel etmen bu gruptakilerdir.

Erken çoğunluk ise daha temkinlidir; yapay zekânın işe yaradığını ve güvenilir olduğunu gözlemledikten sonra onu kullanmayı tercih eder. Bu grup için çevredeki kullanım örnekleri ve tavsiyeler yol göstericidir. 21. Yüzyıl toplumunun yapay zekâ kullanımı açısından değerlendirildiğinde büyük bir çoğunluğu bu gruba dahil edilebilir.

Geç çoğunluk ise yeniliği benimsemek için çoğu zaman sosyal baskı, yaygınlaşma ya da zorunluluk oluşmasını bekler; yapay zekâyı ancak herkes kullanmaya başladığında kullanmaya yönelir. Bu gruba ileri yaş bireyler veya teknolojiyi ihtiyaç hâlinde kullanan kullanıcılar örnek gösterilebilir.

Son olarak geride kalanlar, teknolojik yeniliklere en dirençli gruptur; yapay zekâyı gereksiz, riskli veya tehdit edici bulabilirler ve geleneksel yöntemleri tercih etmeye devam ederler.

Sonuç olarak, yapay zekânın yayılımı Rogers’ın belirttiği gibi toplumun yeniliğe yönelik farklı algı ve tutumlarına bağlı olarak kademeli şekilde gerçekleşmektedir.

Eğitimde Yapay Zekânın Benimsenmesi ve Öğretmen Tutumları

Yapay zekânın hızlı gelişimi ve yayılması süreci, eğitim alanını da doğrudan etkilemiştir. Bu durum öğretme-öğrenme süreçlerinde de yeni uygulamaların ortaya çıkmasına neden olmuştur. Ancak eğitim sistemlerinin yapısı bu teknolojinin benimsenme süreci diğer alanlara göre daha farklı ve aşamalı olarak yorumlamamızı gerektirecektir. Eğitimde yapay zekâ kullanımına yönelik tutumlar; öğretmenlerin mesleki deneyimleri, teknolojiye bakış açıları, okul kültürü ve eğitim politikaları ve son olarak otoritenin etkisi gibi unsurlarından etkilenmektedir.

Eğitimde yapay zekânın yayılımında öğretmenlerin tutumu en belirleyici kısımdır. Ancak öğretmenlerin yapay zekaya bakışı da birbirinden farklılık gösterebilir. Bunları sırasıyla tanımlamaya çalışıp eğitsel süreçlerdeki davranışlarını örneklemeye çalışalım.

Bazı öğretmenler yapay zekâyı herhangi bir otoriteye bağlı kalmaksızın deneyimlemekte yenilikçiler olarak yer alır. Bu grup, yeniliklere açık, kaynak araştıran ve mesleki gelişimi önemseyen, yeni teknolojileri denemekten keyif alan, risk almaktan çekinmeyen ve yapay zekâyı henüz çok bilinmezken bile sınıflarında kullanmaya başlayan öğretmenlerden oluşur. Yapay zekayı ders planlamada zaman kazandıran, öğrenci çalışmalarını değerlendirmede destek sunan veya öğrenmeyi bireyselleştirmeye yardım eden bir araç olarak görmektedirler. Bu sebeple yapay zekayı isteyerek sınıf içinde kullanmaktadırlar. Örneğin;

Yazılı kâğıdı değerlendirmek için yapay zekâ destekli rubrik araçlarını kullanabilirler.
Ders sunumlarında kullanılacak görselleri ya da konu özetlerini oluşturmak için yapay zekâ tabanlı içerik üretim araçlarını kullanabilirler.
Öğrencilerin eksik kazanımlarını belirleyip kişiye özel destek etkinlikleri oluşturmak için yapay zekâdan yararlanabilirler.
Ders anlatırken öğrencilerin sorduğu ek sorulara anında farklı açıklama veya görselleştirme sunmak için yapay zekâ araçlarını kullanabilirler.
Yapay zekâyı yeni öğretim yöntemleri araştırmak, akademik makale taramak ya da ders etkinliği fikirleri üretmek için kullanabilirler.
Öğrencilerin konu tekrarlarını eğlenceli hâle getirmek için yapay zekâ destekli etkileşimli quizler, kelime bulutları, kavram haritaları veya etkileşimli etkinlikler oluşturabilirler.

Onları takip eden erken benimseyen öğretmenler, genellikle okul ortamında fikirlerine danışılan, sözü dinlenen ve meslektaşlarına örnek olan kişilerdir. Yapay zekânın faydasını gözlemlediklerinde, bunu bilinçli ve planlı biçimde ders süreçlerine dahil ederler ve diğer öğretmenlere rehberlik ederler. Örneğin;

Okulda yapay zekâ araçlarının kullanımına yönelik küçük eğitimler düzenleyebilir ve meslektaşlarının bu araçları deneyimlemesine yardımcı olabilirler.
Yapay zekâ destekli ders planları ve etkinlik örneklerini toplantılarda veya okul içi paylaşım gruplarında meslektaşlarıyla paylaşabilirler.
Meslektaşları yapay zekâ ile ilgili bir sorun yaşadığında onlara çözüm önerileri sunabilirler, araç seçimi veya kullanım adımları konusunda rehberlik edebilirler.

Erken çoğunluk ise daha temkinlidir; bir yeniliğin işe yaradığını görmeden uygulamaya geçmek istemez. Bu grup, yapay zekâ araçlarının öğrenciler için somut faydalar sağladığını ve mesleki iş yükünü hafiflettiğini gördükten sonra kullanmaya başlar. Örneğin;

Aynı okulda bir öğretmenin yapay zekâ destekli yazılı değerlendirmeyi başarıyla kullandığını gördüklerinde, kendileri de benzer yöntemleri uygulamaya başlarlar.
Yapay zekâ araçlarının kullanımına ilişkin bir hizmet içi eğitim aldıktan sonra ilgi göstermeye başlarlar.
Tam sınıf uygulamasına geçmeden önce, yapay zekâyı yalnızca bir etkinlikte veya kısa bir değerlendirme sürecinde deneyimlerler.

Bunun ardından gelen geç çoğunluk, çoğu zaman çevresel baskı ya da yaygın uygulama sebebiyle yapay zekâ kullanmaya yönelir; yeniliği benimsemeleri isteyerek değil, zorunluluk veya uyum kaygısı ile gerçekleşir. Örneğin;

Okul yönetimi, sınav analizlerinin yapay zekâ destekli bir platform üzerinden yapılmasını zorunlu tutarsa bu grup da aracı kullanmaya başlar.
Yapay zekâ ile ders materyali üretmek yerine, meslektaşlarının paylaştığı hazır etkinlikleri ve çalışma kağıtlarını aynen kullanmayı tercih edebilirler.
Öğretmen, yapay zekâ aracını kendi başına keşfetmek yerine, bilişim öğretmeninin hazırladığı bir yönerge bekler. Sonra da bunu birebir takip ederek uygulama yapar. Yenilik veya özgünlük katmak için bir çaba göstermez.
Yeni bir aracı kullanmadan önce mutlaka çevresindeki meslektaşından birebir rehberlik isterler.
Yapay zekâyı yalnızca tek bir amaç için kullanırlar. Mesela sadece yazılı değerlendirmeyi öğrenirler ve burada kullanırlar.

Son olarak geride kalanlar, teknolojik yeniliklere en dirençli olan gruptur. Geleneksel yöntemlere güçlü bağlılık gösterirler ve yapay zekânın eğitimdeki rolünü gereksiz, abartılı hatta tehdit edici bulabilirler. Bu öğretmenler;

Yapay zekânın eğitimde insan etkileşimini azaltabileceğini, öğrencilerin hazır cevaba yönelmesini teşvik edebileceğini düşünebilirler.
Öğretmenlik mesleğinin değerini zayıflatabileceğinden endişelenebilirler.
Yapay zekâyı kullanmak yerine alıştıkları öğretim yöntemlerine devam etmeyi tercih ederler.

Ayrıca teknolojiyi kullanma konusunda kendine güven duymayan öğretmenlerle benimseme süreci daha yavaş ilerlemektedir. Dolayısıyla burada Rogers’ın (2003) belirttiği üzere kişiler arasındaki iletişim ve deneyim paylaşımı belki bir çare olarak düşünülebilir. Bir öğretmenin yapay zekâyı kullanarak verim elde ettiğini gören diğer meslektaşlar da olumlu yönde etkilenebilir. Bu yenilik zamanla daha geniş bir öğretmen grubuna yayılabilir.

Sonuç

Holmes, Bialik ve Fadel (2019), yapay zekânın eğitim ortamlarında kullanılmasının özellikle bireyselleştirilmiş öğrenme fırsatlarını artırdığını ve öğrencilerin öğrenme süreçlerine ilişkin anlık geri bildirim alabilmelerini mümkün kıldığını vurgulamaktadır. Bu durum, yapay zekânın öğrencilerin kendi hızlarında öğrenmelerini destekleyen önemli bir araç olabileceğini göstermektedir. Öğretmenlerin algıları, öğrencilerin ihtiyaçları, okul kültürü ve toplumsal değerler tüm süreçte etkindir. Bu nedenle yapay zekânın eğitim ortamlarına entegrasyonu, adım adım ilerleyen, deneyim ve etkileşime dayalı sosyal bir süreç olarak değerlendirilebilir. Selwyn (2019) yapay zekânın eğitim ortamlarına entegrasyonunun yalnızca teknik bir dönüşüm olmadığını vurgulamaktadır. Ona göre yapay zekâ, öğretmenlik mesleğinin anlamı, öğrenci-öğretmen ilişkilerinin niteliği ve öğrenmenin kültürel yapısıyla da doğrudan ilişkilidir. Bu nedenle yapay zekânın eğitimde kullanımı değerlendirilirken yalnızca verimlilik ve hız gibi kazanımlar değerlendirilmemelidir. Eğitimde insan faktörünün desteklenmesi de dikkate alınmalıdır.

Yapay zekânın eğitimde benimsenme süreci, bireylerin teknolojiyi nasıl algıladığı ve eğitim ortamlarının yapısı ile de yakından ilişkilidir. Öğretmenler ve öğrenciler yapay zekânın gerçek bir fayda sağladığını düşündüklerinde, iş yükünü azalttığını veya öğrenmeyi desteklediğini gördüklerinde benimseme süreci de hızlanacaktır.

Ama diğer taraftan teknolojinin karmaşık olması, kullanımının zor görünmesi ya da öğrenme kaygısı yaratması benimsemeyi yavaşlatabilir. Yapay zekânın sınıf içinde görünür ve somut başarı sonuçları vermesi, diğer öğretmenlerin bu yeniliğe yönelmesini kolaylaştırır. Ayrıca bireylerin teknolojiye yönelik tutumları, dijital okuryazarlık düzeyleri ve okuldaki bilişim teknolojileri öğretmenlerinin bu süreçte sunacağı rehberlik ve hizmet içi eğitim olanakları, yapay zekânın eğitimde ne kadar hızlı ve etkili yayılacağı üzerinde belirleyici bir rol oynayacaktır. Bu durum, Milli Eğitim Bakanlığı’nın (2024) Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları isimli raporunda da vurgulanmaktadır. Rapora göre öğretmenlere yönelik düzenli ve içerik odaklı hizmet içi eğitim programları, yapay zekâ uygulamalarının sınıf içi uygulamalarını desteklemede kritik bir rol oynamaktadır. Bu nedenle öğretmenlerin mesleki gelişim kapasitelerinin güçlendirilmesi, yapay zekânın eğitim ortamlarında benimsenme sürecini doğrudan hızlandıracaktır.

Sonuç olarak, eğitimde yapay zekânın benimsenmesi sürecini yalnızca teknolojinin yayılımı üzerinden değil, daha geniş ve pedagojik bir çerçevede değerlendirmek gerekir. Ancak bu potansiyelin gerçekleşebilmesi, yapay zekâ uygulamalarının öğretim sürecine rastlantısal değil, planlı ve bilinçli şekilde entegre edilmesine bağlıdır. Dolayısıyla yapay zekânın eğitim ortamlarına entegrasyonu kendiliğinden gerçekleşebilecek bir süreç değildir; öğretmenlerin mesleki rollerinin güçlendirilmesi, pedagojik yönlendirme süreçlerinin desteklenmesi ve teknolojinin eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirilmesi önem taşımaktadır. Yapay zekâ bilinçli ve amaçlı biçimde kullanıldığında öğrenmeyi zenginleştirir. Aksi durumda yalnızca teknik bir yenilik olarak kalabilir. Bu yüzden asıl önemli olan, teknolojinin varlığı değil, nasıl ve hangi amaçla kullanıldığıdır.

Kaynakça

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Boston, MA: Center for Curriculum Redesign.

Millî Eğitim Bakanlığı (2024). Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları Çalıştayı Raporu. Ankara: Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü (YEGİTEK).
https://yegitek.meb.gov.tr/meb_iys_dosyalar/2024_09/11104346_meb_egitimde_uyz_formu_raporu_web_28082024_tr.pdf

Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations (5th ed.). New York: Free Press.

Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.

Yeniliklerin Yayılımı Teorisine Göre Yapay Zekânın Eğitimde Benimsenmesi