Bu tedḳîḳ, üretken yapay zekâ (Generative Artificial Intelligence, GenAI) vâsıṭalarının yüksek dereceli lisans/ibtidâʾî lisansüstü bir biokimyâ dersindeki ʿilmî yazı vazîfesine idmâcını tetebbuʿ eden keşfî bir taʿlîm tedḳîḳidir. GenAI destekli yazı vazîfesi; ṭalebelerin ChatGPT, U-M GPT, U-M Maizey ve LearningClues vâsıṭalarını istiʿmâl ederek mevżûʿ geliştirmesini, prompt tertîb etmesini, 500 kelimelik AI destekli bir müsvedde hazırlamasını, menbaʿları taḥḳîḳ etmesini, müsveddeyi kendi yazılarıyla 1000 kelimelik nihâʾî metne taḥvîl etmesini ve tecrübelerini derste değerlendirmesini ihtivâ ediyordu. Fall 2024 devresinde derse 25 ṭalebe muḳayyed idi; evvel ve âḫir anketlere dâʾir taḥlîl 22 gönüllü iştirâkçinin cevâblarına istinâd etdi. Tedḳîḳ ṭalebelerin öz-beyânlarını ve açık uçlu cevâblarını tetebbuʿ etmişdir; murâḳabeli bir taʿallüm muvaffaḳiyyeti tecrübesi yahud transformer model performansı imtiḥânı değildir.

İştirâkçilerin %82'si dersden evvel GenAI vâsıṭalarını daha önce istiʿmâl etdiğini bildirdi. Ders içinde ChatGPT en ziyâde istiʿmâl olunan vâsıṭalardan biri olurken ṭalebelerin %64'ü sonraki ṭalebe zümresi için U-M GPT'yi tavṣiye etdi. Vâsıṭa istiʿmâlinde fâʾide ve evvelki aşinâlık öne çıkarken, bir vâsıṭayı istikbâle müteveccih tavṣiye etmede vazîfeye münâsebet, çıktı keyfiyyeti, iʿtimâd ve maḫfiyyet gibi miʿyârlar daha bâriz hâle geldi.

Ṭalebelerin %68'i GenAI destekli yazı vazîfesini anʿanevî yazı vazîfeleriyle muḳâyese edildiğinde umûmen müsbet değerlendirdi. İştirâkçilerin %82'si ileride GenAI yazı vâsıṭalarını istiʿmâl etmeyi taṣavvur etdiğini bildirdi. En ḳuvvetli öz-beyân kazanımları prompt engineering mahâretleri ve prompt literacy ile alâḳalı idi. Buna muḳâbil doğru bibliyografya tertîbi mühim bir müşkil olarak kaldı: ṭalebelerin %41'i kaynakçayı taṣḥîḥ etmek için prompt değişikliği yaptığını, lâkin yalnız %27'si nihâʾî AI çıktısında münâsib bir bibliyografya elde etdiğini bildirdi.

Netîcelerin tefsîrinde mühim bir ḥudûd vardır. Tedḳîḳ tek bir biokimyâ dersindeki 22 gönüllü iştirâkçiye, ekseriyyetle öz-beyân verilerine ve kısa müddetli bir yazı vazîfesine müsteniddir. Murâḳabe zümresi yahud randomize AI/murâḳabe muḳâyesesi bulunmadığından, tedḳîḳ GenAI istiʿmâlinin ṭalebelerin kimyâ bilgisini yahud akademik muvaffaḳiyyetini sebebiyyet cihetiyle artırdığını isbât etmez. Netîceler bu muʿayyen ders bağlamında ṭalebe tecrübesi, iʿtimâdı, tercihleri, prompt literacy ve aḫlâḳî farkındalıkla alâḳalı öncü temâyüllerdir.

Bu Tedḳîḳ Transformer Esâslı Modellerin Teknik Performansını mı Ölçdü?

Ḫayır. Maḳâle serlevhasında transformer esâslı modeller teʾkîd edilse de tedḳîḳin tecrübî merkezi bir büyük dil modelini taʿlîm etmek, kimyevî taḫmîn doğruluğunu ölçmek yahud muḫtelif transformer miʿmârîlerini muḳâyese etmek değildir; tedḳîḳ GenAI vâsıṭalarının bir biokimyâ yazı vazîfesindeki istiʿmâlini ve ṭalebelerin bu vâsıṭalara dâʾir tecrübe, iʿtimâd, tercih ve AI literacy öz-beyânlarını tetebbuʿ eder.

Tedḳîḳ mesʾelesi

Üretken yapay zekâ vâsıṭaları ʿilmî maʿlûmât arama, ḫulâṣa etme, yazma, fikir istihsâli ve geri bildirim alma gibi vazîfeleri teshîl edebilir. Bununla beraber ʿilmî doğruluk, uydurulmuş yahud yanlış menbaʿlar, akademik dürüstlük, veri maḫfiyyeti, önyargı ve ṭalebenin kendi tefekkür/yazma mahâretlerinin muhâfazası gibi mesʾeleler de zuhûr eder.

Bu sebeple tedḳîḳin esâs mesʾelesi “ṭalebeler GenAI istiʿmâl etmeli mi?” şeklindeki ikili suʾâlden daha vâsiʿdir. Tedḳîḳ, ṭalebelerin GenAI'yi nasıl istiʿmâl etdiğini, hangi vâsıṭaları niçün tercih etdiğini, istiʿmâlden sonra kendi mahâretlerini nasıl değerlendirdiğini ve iʿtimâd ile aḫlâḳî endîşelerin teknoloji ḳabûlünü nasıl şekillendirdiğini tetebbuʿ eder.

AI literacy bu tedḳîḳde ne maʿnâya gelir?

Tedḳîḳdeki AI literacy yalnız bir sohbet botuna suʾâl yazabilmek demek değildir. Ders tertîbinde GenAI'nin ḳuvvetli ve maḥdûd cihetlerini anlamak, müʾessir prompt tertîb etmek, AI çıktısını tenḳîdî sûretde değerlendirmek, maʿlûmât ve menbaʿları taḥḳîḳ etmek, aḫlâḳî ve akademik dürüstlük mesʾelelerini tanımak ve AI çıktısını ṭalebenin kendi ʿilmî tefekkürüyle yeniden işlemek esâs unsurlardır.

Bu usûl UNESCO AI Competencies Framework, bilgi okuryazarlığı yaklaşımları ve yapılandırmacı taʿallüm prensipleriyle irtibâṭlandırılmışdır. Ṭalebeler yalnız çıktıyı tüketmek yerine prompt tertîbi, çıktı değerlendirmesi, taḥḳîḳ, yeniden yazma ve teʾemmül merḥalelerine faʿâl sûretde iştirâk etmişdir.

Tedḳîḳ suʾâlleri

1. Akademik yazıda GenAI istiʿmâlinin ṭalebelerce idrâk olunan fâʾideleri ve müşkilâtı nelerdir?
2. Aşinâlık, istiʿmâl sühûleti ve iʿtimâd; ṭalebelerin vâsıṭa tercihi ve ileride AI istiʿmâl etme niyyetiyle nasıl alâḳalıdır?
3. GenAI destekli vazîfeden sonra ṭalebelerin öz-beyânla ölçülen iʿtimâd ve mahâretlerinde ne nevʿ değişiklikler görülmektedir?

GenAI Destekli Yazı Vazîfesi Nasıl Tertîb Edildi?

Vazîfe beş merḥaleli bir taʿallüm vetîresi idi: evvelâ GenAI ve prompt literacy hakkında tedrîs verildi, ardından ṭalebeler GenAI ile mevżûʿ üretdi, 500 kelimelik AI destekli müsvedde tertîb etdi, muhtevâyı ve menbaʿları taḥḳîḳ ederek müsveddeyi kendi yazılarıyla 1000 kelimelik nihâʾî metne taḥvîl etdi ve son merḥalede yedi daḳîḳalık takdîm ile tecrübelerini teʾemmül edip aḳrân/muʿallim geri bildirimi aldı.

1. Tedrîs merḥalesi

Kimyâ kütübhânecisi tarafından verilen giriş dersinde büyük dil modelleri ve muḫtelif GenAI vâsıṭaları tanıtıldı. Prompt literacy, GenAI'nin aḫlâḳî mesʾeleleri ve AI tarafından oluşturulan vâḳıʿa ile menbaʿların nasıl taḥḳîḳ edileceği müzâkere edildi.

2. İlk tatbîḳ

Ṭalebeler maḳâle mevżûʿu yahud yazı fikri üretmek için GenAI vâsıṭalarını istiʿmâl etdi. Bu ḳısmın maksadı AI'yi nihâʾî müʾellif olarak istiʿmâl etmekden ziyâde, fikir geliştirme ve tedḳîḳe başlangıç için etkileşim kurmak idi.

3. Genişletilmiş tatbîḳ

Ṭalebeler 500 kelimelik, metin içi atıf ve bibliyografya ihtivâ eden GenAI destekli bir müsvedde tertîb etdi. Bu vetîrede kimyâ kütübhânecisi yahud tedrîs muʿâviniyle ferdî prompt-engineering desteği alma imkânı sunuldu.

4. Taḥḳîḳ ve ṭalebe müʾellifliği

500 kelimelik AI destekli müsvedde doğrudan nihâʾî vazîfe olarak teslim edilmedi. Ṭalebeler maʿlûmâtı ve referansları kontrol etdi, metnin cereyânını ve üslûbunu taṣḥîḥ etdi, kendi yazılarını ilâve etdi ve metni taḳrîben 1000 kelimelik nihâʾî bir çalışmaya taḥvîl etdi.

5. Teʾemmül

Ṭalebeler taḳrîben yedi daḳîḳalık takdîmlerde taṣḥîḥ etdikleri maḳâleleri ve GenAI tecrübelerini sınıfla paylaştı. Aḳrân ve muʿallim geri bildirimi, son teslimden evvel muhtevâ ve menbaʿların yeniden değerlendirilmesinde istiʿmâl edildi.

Tedḳîḳde tavṣiye olunan dört GenAI vâsıṭası

Bu platform tavṣîfleri tedḳîḳin icrâ olunduğu devrede maḳâlede taʿrîf edilen vazîfeleri aksetdirir. GenAI ḫidmetleri sürʿatle değişebildiğinden, bu ḫuṣûṣiyyetler güncel ürün spesifikasyonlarının müstaḳil taḥḳîḳi gibi okunmamalıdır.

Ṭalebelerin GenAI Vâsıṭası Tercihini Hangi ʿÂmiller Teʾsîr Altında Bırakdı?

Şekil 1'e göre fiʿlî vâsıṭa istiʿmâlinde en sık zikredilen ʿâmil fâʾide (%50) iken vâsıṭa tavṣiyesinde vazîfeye münâsebet (%41) öne çıkdı; çıktı keyfiyyeti yalnız tavṣiye bağlamında %36 ile bârizleşdi, iʿtimâd ise istiʿmâlde %14 ve tavṣiyede %23 nisbetinde kodlandı.

Bu yüzdeler açık uçlu cevâbların kodlanan kategorileridir ve tek bir mecbûrî tercih dağılımı gibi cemʿ edilmemelidir. Aynı ṭalebenin cevâbı birden ziyâde gerekçeyi ihtivâ edebilir.

İstiʿmâl ile tavṣiye niçün aynı değildi?

ChatGPT ṭalebelerin evvelden en aşinâ olduğu vâsıṭa idi ve ders içi/dışı istiʿmâlde kuvvetle tercih edildi. Lâkin ṭalebeler sonraki ṭalebe zümreleri için U-M GPT'yi daha ziyâde tavṣiye etdi. Müʾellifler bu farkı, gündelik istiʿmâl davranışı ile istikbâle müteveccih tavṣiye ḳarârında değerlendirilen iʿtimâd, maḫfiyyet, çıktı keyfiyyeti ve vazîfeye münâsebet arasındaki farkla îzâḥ eder.

Bu netîce “U-M GPT'nin ʿilmî doğruluğu ChatGPT'den yüksektir” maʿnâsına gelmez. Tedḳîḳ iki sistemin aynı suʾâllere verdiği cevâbları murâḳabeli bir benchmark ile muḳâyese etmemişdir. Netîce ṭalebe tercihi ve idrâkiyle alâḳalıdır.

Maḫfiyyet niçün mühim idi?

Maḳâlede U-M GPT ve U-M Maizey'nin University of Michigan muḥîṭinde kullanıcı girdilerinin model taʿlîmi için yeniden istiʿmâl edilmemesi ve şahṣî maʿlûmâtın hâricî taraflara ifşâ edilmemesi üzere tertîb olunmuş müʾessesî maḫfiyyet ḫuṣûṣiyyetleri teʾkîd edilmişdir. Ṭalebelerin bilḫâṣṣa daha yüksek akademik risk idrâk edilen essay-generation vazîfelerinde U-M GPT'ye yönelmesi, müʾelliflerce iʿtimâd ve risk ḳabûlü bağlamında müzâkere edilmişdir.

Aşinâlık ne ḳadar mühim idi?

Dersden evvel iştirâkçilerin %82'si daha önce GenAI istiʿmâl etdiğini, %68'i ise mevcûd bir ChatGPT hesabı bulunduğunu bildirdi. ChatGPT'ye yüksek aşinâlık, vâsıṭanın ders içinde ve dışında sık istiʿmâline refâḳat etdi. Bununla beraber ṭalebeler istikbâle müteveccih vâsıṭa tavṣiyesinde aşinâlıkdan ziyâde vazîfeye münâsebet, keyfiyyet, fâʾide ve iʿtimâdı öne çıkardı.

Tedḳîḳin Usûlü ve Netîceleri

Ders ve numûne

Tedḳîḳ University of Michigan'da Fall 2024 devresinde icrâ olunan “Nucleic Acids Biochemistry—The RNA (and DNA) World Within” serlevhalı Biol/Chem 455/505 dersinde gerçekleştirildi. Ders yüksek dereceli lisans ve ibtidâʾî lisansüstü ṭalebeleri ihtivâ ediyordu.

Son ankete iştirâk için iki ilâve puan verilmiş ve bu, nihâʾî ders notunun taḳrîben %1'ine muḳâbil gelmişdir. Ankete iştirâk gönüllü olarak taʿrîf edilmişdir.

Numûnenin akademik taḳsîmi

Lisans ṭalebelerinin ekserisi son sınıf ve üçüncü sınıf derecesinde idi. Sekiz ṭalebe Biomolecular Sciences, yedi ṭalebe Biochemistry sahasında taḥṣîl görüyordu; bir lisans ṭalebesi Chemistry ana dalında idi. Beş lisansüstü ṭalebenin üçü chemical biology, biri inorganic chemistry ve biri organic chemistry sahasında idi.

Bu taḳsîm, özgün serlevhadaki “Graduate Education” ifâdesine rağmen tetebbuʿ edilen sınıfın ekseriyyetinin lisans ṭalebelerinden mürekkeb olduğunu gösterir.

Veri cemʿi

Araştırmacılar kapalı ve açık uçlu suʾâlleri ihtivâ eden evvel ve âḫir anket istiʿmâl etdi. Anketler 2023'de icrâ olunan evvelki pilot tedḳîḳde denenmiş ve ṭalebe geri bildirimlerine göre geliştirilmişdi.

Kapalı uçlu suʾâller tavṣîfî kemiyet taḥlîliyle değerlendirildi. Açık uçlu cevâblar indüktif kodlama usûlüyle sınıflandırıldı.

Kodlayıcılar arası iʿtimâd

Az sayıda muḥtemel cevâb kategorisi bulunan kodlarda iḫtilâflar müzâkere ile ḥall edildi. Daha geniş kategori kümelerinde iki kodlayıcı arasındaki iʿtimâdı değerlendirmek için Cohen's kappa (κ) istiʿmâl edildi.

Tedḳîḳ κ ≥ 0,70 ḳıymetini ḳabûl edilebilir ittifâḳ için eşik olarak istiʿmâl etdi. κ ḳıymetinin 0,70'in altında kaldığı baʿżı kodlama kategorilerinde kodlama usûlü yeniden gözden geçirildi, müstaḳil kodlama tekrarlandı ve iʿtimâd yeniden değerlendirildi.

İḥṣâʾî yaklaşım

Tedḳîḳin küçük ve keşfî numûnesi sebebiyle taḥlîller tavṣîfî sûretde tertîb edildi. Müʾellifler bu taḥlîllerin iḥṣâʾî taʿmîm maksadı taşımadığını ṣarâḥaten belirtir. Tavṣîfî taḥlîller SPSS version 30 ile icrâ edildi.

Dersden evvel ve ders içindeki GenAI istiʿmâli

Ders içi istiʿmâl, bilgisayar kodu oluşturma hâricinde ṭalebelerin dersden evvelki intizârlarının çoğunu aşmışdır. En büyük değişikliklerden biri outline tertîbindedir: dersden evvel istiʿmâl %18 iken ders içinde %91'e çıkmışdır.

Umûmî ṭalebe tecrübesi

Ṭalebelerin %68'i GenAI destekli yazı vazîfesini anʿanevî yazı vazîfelerine nisbetle umûmen müsbet, %32'si menfî değerlendirdi.

Maʿlûmât arama, müsbet tecrübe bildiren ṭalebelerle en ḳuvvetli sûretde beraber görülen istiʿmâl sahalarından biri idi. Buna muḳâbil outline tertîbi, fikir üretme, GenAI esâslı 500 kelimelik essay oluşturma ve edebiyyât tetebbuʿu gibi vazîfelerde menfî tecrübe bildiren ṭalebe nisbetinin daha yüksek olduğu alt zümreler bulunuyordu.

Bu muḳâyeseler sebebî değildir. Meselâ “outline tertîbi menfî tecrübeye sebeb oldu” netîcesi bu verilerden çıkarılamaz; yalnız iki öz-beyân kategorisinin aynı ṭalebelerde beraber görülme temâyülü raporlanmaktadır.

Öz-iʿtimâd ve bilgi kazanımları

Şekil 2, ṭalebelerin GenAI ile etkileşime dâʾir öz-beyân iʿtimâd ve bilgi kazanımlarını gösterir. En büyük terakkî prompt-engineering mahâretlerine iʿtimâd ve prompt literacy bilgisinde görülmüşdür.

GenAI bias'ını tanıma, mekanizmalarını anlama ve baʿżı aḫlâḳî sahalar daha düşük kazanım bildirilen başlıklardır. Müʾellifler bunun bir ḳısmını ṭalebelerin bu sahalarda evvelden bilgi sahibi olmasıyla, bir ḳısmını ise dersin bu mevżûʿlara maḥdûd tatbîḳ ayırmasıyla îzâḥ eder.

Şekil 2'nin ana maḳâledeki grafiğinde kesin orta ḳıymetlerin cümlesi sayı etiketiyle verilmediğinden Verianla bu sütunların irtifâʿından yeni kesin ḳıymet üretmemektedir.

İleride GenAI istiʿmâl etme niyyeti

Ṭalebelerin 18'i (%82) ileride GenAI yazı vâsıṭalarını istiʿmâl etmeyi taṣavvur etdiğini bildirdi. İleride istiʿmâl niyyeti bildiren ṭalebelerin %78'i GenAI destekli vazîfeyle umûmen müsbet, %22'si ise menfî tecrübe yaşamışdı.

Müsbet tecrübe yaşayan ṭalebelerin %93'ü ileride GenAI istiʿmâl etmeyi taṣavvur etdiğini belirtdi. Başlangıçda GenAI istiʿmâl etmek istemediğini söyleyen dört ṭalebenin yarısı ders sonunda ileride istiʿmâli düşündüğünü bildirdi.

Prompt literacy

Ṭalebelerin %82'si prompt-engineering mahâretlerinde terakkî idrâk etdiğini bildirdi. Açık uçlu cevâblarda prompt literacy'yi vazîfenin en ḳıymetli kazanımlarından biri olarak seçen ṭalebeler de vardı.

Tedḳîḳin mühim tedrîs mesajlarından biri, iyi bir prompt tertîbinin tek seferlik emir yazma işi olmadığıdır. Ṭalebelerin çoğu istenen biçim, menbaʿ, tafṣîl derecesi yahud kapsamı teʾmîn edebilmek için ilk promptlarını değiştirmek mecbûriyyetinde kaldı.

Prompt değişikliklerinin muvaffaḳiyyeti

Bu cedvel prompt değiştiren ṭalebelerin muvaffaḳiyyet nisbetini bire bir taḥavvül iḥtimâli olarak göstermez. Şekil 4'ün iki seri yüzdesi muḫtelif anket cevâblarını ḫulâṣa eder. Bununla beraber bibliyografya, ṭalebelerin GenAI çıktısında en müşkil taḥḳîḳ sahalarından biri olarak ṣarîḥ sûretde öne çıkmaktadır.

ʿİlmî doğruluğa dâʾir ṭalebe değerlendirmesi

Ṭalebeler GenAI tarafından oluşturulan essay'lerin ʿilmî doğruluğunu vasat 3,2/5 olarak puanladı. Miḳyâs 1 = “highly inaccurate” ile 5 = “highly accurate” arasında taʿrîf edilmişdi. Müʾellifler bu netîceyi GenAI çıktılarında menbaʿ ve muhtevâ taḥḳîḳinin hâlâ lâzım olduğunu gösteren bir bulgu olarak müzâkere eder.

Ṭalebe endîşeleri nasıl değişdi?

Cedveldeki ilk iki yüzde sütunu aynı suʾâlin iki zamân noktasındaki doğrudan prevalans ölçümü değildir. Birinci sütun dersden evvel belirtilen endîşeleri, ikinci sütun ise ders sırasındaki menfî tecrübelerde belirtilen kategorileri temsîl eder. Bu sebeple meselâ %82 ve %27 ḳıymetleri doğrudan “intihâl endîşesi %82'den %27'ye düşdü” sûretinde tefsîr edilemez. Değişimin istikâmeti ayrı Q19 maddesindeki medyan kategoriyle verilmişdir ve intihâl endîşesi için bu istikâmet artışdır.

İbdâʿiyyet endîşesi

Baʿżı ṭalebeler GenAI tarafından tavṣiye olunan lisân ve yazı biçiminin kendi üslûblarını teʾsîr edebileceğini, bir defʿa AI tarafından oluşturulmuş numûne metin gördükden sonra bundan müstaḳil yazmanın müşkil olabileceğini ifâde etdi. Müʾellifler 2023'den 2024'e ṭalebe tavrında yalnız verimlilik ve merakdan GenAI'nin ḥudûdlarını, taḥḳîḳ ihtiyâcını ve ibdâʿiyyet üzerindeki muḥtemel teʾsîrlerini daha tenḳîdî değerlendiren bir istikâmete dikkat çeker.

Fall 2023 ve Fall 2024 muḫtelif ṭalebe cohortlarıdır. Bu sebeple seneler arasındaki yüzdeler aynı ferdlerde zamân içinde vâḳiʿ olmuş longitudinal değişim olarak tefsîr edilmemelidir.

2023 ve 2024 arasındaki keşfî muḳâyese

2024'de GenAI destekli vazîfe hakkında umûmen menfî tecrübe bildiren ṭalebelerin nisbeti %32 iken evvelki 2023 tedḳîḳinde %22 idi. Gelecek derslerde GenAI yerine disiplin mevżûʿlarına daha ziyâde odaklanılmasını tavṣiye edenlerin nisbeti ise %9'dan %27'ye yükselmişdi.

Müʾellifler bu değişimi ṭalebelerin GenAI'yi daha tenḳîdî ve ḥaḳîḳate muṭâbıḳ sûretde değerlendirmeye başlamasıyla irtibâṭlandırır. Lâkin bu, iki sene arasında murâḳabeli yahud eşleştirilmiş bir cohort tecrübesi değildir.

Tedḳîḳin ḳuvvetli cihetleri

• GenAI istiʿmâlini doğrudan kimyâ/biokimyâ mevżûʿ tedrîsine yerleştirmesi.
• Yalnız istiʿmâl tekerrürünü değil, fâʾide, aşinâlık, iʿtimâd, maḫfiyyet, vazîfeye münâsebet ve çıktı keyfiyyeti gibi ḳabûl ʿâmillerini tetebbuʿ etmesi.
• Kapalı uçlu kemiyet cevâblarını açık uçlu ṭalebe mütâlaʿalarıyla beraber değerlendirmesi.
• Keyfiyyet kodlamasında Cohen's κ ile kodlayıcılar arası iʿtimâdı kontrol etmesi.
• AI tarafından oluşturulan metnin taḥḳîḳini ve ṭalebenin kendi yazısıyla yeniden işlenmesini vazîfenin mecbûrî ḳısmı hâline getirmesi.
• Prompt literacy'yi aḫlâḳî farkındalık ve bilgi taḥḳîḳiyle beraber ele alması.

Tedḳîḳin ḥudûdları

• Tek bir University of Michigan biokimyâ dersine müsteniddir.
• Taḥlîle yalnız 22 ṭalebe iştirâk etmişdir.
• İştirâk gönüllüdür ve GenAI'ye daha alâḳadar ṭalebelerin seçilim yanlılığı oluşturması mümkündür.
• Esâs veri menbaʿı öz-beyân anketleridir; raporlanan iʿtimâd yahud bilgi artışı fiʿlî davranış yahud objektif taʿallüm artışıyla aynı değildir.
• Murâḳabe zümresi yokdur.
• AI istiʿmâl eden ve etmeyen ṭalebeler randomize edilmemişdir.
• Vazîfe kısa müddetli ve maḥdûd kapsamlıdır; uzun devre mahâret kazanımı değerlendirilmemişdir.
• İştirâkçiler yüksek dereceli lisans ve ibtidâʾî lisansüstü ṭalebelerdir; diğer taʿlîm seviyelerine doğrudan taʿmîm edilemez.
• Muḫtelif GenAI vâsıṭalarının cevâb doğruluğu standart müşterek bir benchmark üzerinden muḳâyese edilmemişdir.

Tedḳîḳin desteklediği netîceler

• Bu ders bağlamında ṭalebelerin ekserisi GenAI ile daha ziyâde etkileşim kurmuşdur.
• Ṭalebeler prompt-engineering iʿtimâdı ve prompt literacy'de öz-beyân artışı bildirmişdir.
• Ṭalebelerin ekserisi ileride GenAI yazı vâsıṭalarını istiʿmâl etmeyi taṣavvur etmektedir.
• Vâsıṭa istiʿmâlinde fâʾide ve aşinâlık; vâsıṭa tavṣiyesinde vazîfeye münâsebet, keyfiyyet, iʿtimâd ve maḫfiyyet mühim ʿâmillerdir.
• Bibliyografya doğruluğu ve kâfî muhtevâ derinliği GenAI destekli ʿilmî yazıda mühim müşkilât olmaya devâm etmişdir.
• Ṭalebeler GenAI'nin aḫlâḳî, muḥîṭî, akademik dürüstlük ve ibdâʿiyyet teʾsîrleri hakkında tenḳîdî endîşeler geliştirmişdir.

Tedḳîḳin desteklemediği netîceler

• GenAI'nin ṭalebelerin biokimyâ bilgisini sebebiyyet cihetiyle artırdığı isbât edilmemişdir.
• GenAI istiʿmâlinin imtiḥân yahud laboratuvar performansını artırdığı ölçülmemişdir.
• U-M GPT'nin ChatGPT'den teknik olarak daha doğru olduğu gösterilmemişdir.
• ChatGPT'nin U-M GPT'den taʿlîm bakımından daha müʾessir olduğu gösterilmemişdir.
• Ṭalebelerin öz-beyân iʿtimâd artışı objektif mahâret puanına müsâvî değildir.
• Netîceler bütün kimyâ ṭalebelerine yahud bütün dârülfünûnlara taʿmîm edilemez.
• Maḳâle yeni bir transformer modeli geliştirmemiş yahud transformer miʿmârîlerinin kimyevî vazîfe performansını benchmark etmemişdir.

Aḫlâḳ heyʾeti ve maʿlûmâtlandırılmış rıżâ

University of Michigan Health Sciences and Behavioral Sciences Institutional Review Board tedḳîḳin IRB murâḳabesinden muʿâf olduğuna ḳarâr verdi. Protokol numarası HUM00245013'dür. Tedḳîḳe iştirâk eden bütün eşḫâṣdan maʿlûmâtlandırılmış rıżâ alınmışdır.

Menâfiʿ teʿârużu

University of Michigan, tedḳîḳde istiʿmâl olunan teknolojilerden biriyle alâḳalı LearningClues üzerinde mâlî menfaʿate mâlikdir. Kevyn Collins-Thompson bu teknolojilerden birinin müşterek mûcidi ve LearningClues, Inc.'in cüzʾî mâlikidir. İştirâkçilere bu menâfiʿ teʿârużu bildirilmiş, Collins-Thompson maʿlûmâtlandırılmış rıżâ vetîresine doğrudan iştirâk etmemiş ve University of Michigan Institutional Conflict of Interest Committee tarafından 3 Nisan 2024'de bir menâfiʿ teʿârużu idâre planı tasdîḳ edilmişdir.

İstikbâl tedḳîḳleri

Müʾellifler daha büyük numûnelerle taḥḳîḳ yapılmasını, AI ile ve AI olmadan bilgi okuryazarlığının muḳâyesesini, GenAI'nin uzun devre taʿallüm ve mahâret inkişâfına teʾsîrinin değerlendirilmesini, akademik dürüstlük davranışlarının daha doğrudan tetebbuʿunu ve muḫtelif disiplinleri ihtivâ eden çalışmalar yürütülmesini tavṣiye eder.

Menbaʿ ve Usûl Ḳaydı

Özgün çalışma: Integrating AI Literacy in Chemistry Graduate Education: Harnessing the Power of Transformer-Based Models.

Müʾellifler: Yulia V. Sevryugina; Kevyn Collins-Thompson; Nils G. Walter.

Mesʾûl müʾellif: Yulia V. Sevryugina.

Müʾessese 1: Taubman Health Sciences Library, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.

Müʾessese 2: School of Information, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.

Müʾessese 3: Department of Electrical Engineering and Computer Science, College of Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.

Müʾessese 4: Department of Chemistry, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.

Mecmûʿa: AI in Education.

Nâşir: MDPI, Basel, Switzerland.

Cild / sayı / maḳâle: 2(2), 14.

DOI: 10.3390/aieduc2020014.

Maḳâle nevʿi: Hakemli Article; küçük numûneli, keşfî/proof-of-concept taʿlîm tedḳîḳi.

Târîḫler: Alınma 15 Ocak 2026; revizyon 07 Mart 2026; ḳabûl 13 Nisan 2026; neşr 04 Mayıs 2026.

Ruhṣat: Creative Commons Attribution (CC BY).

Tedḳîḳ devri: Fall 2024.

Ders: Biol/Chem 455/505 — Nucleic Acids Biochemistry—The RNA (and DNA) World Within.

Numûne: Derse muḳayyed 25 ṭalebe; taḥlîlde 22 gönüllü ṭalebe (%88 cevâb nisbeti).

Serlevha–numûne ḳaydı: Özgün serlevha “Graduate Education” ifâdesini istiʿmâl etmektedir, lâkin taḥlîl zümresinin yalnız 5'i (%23) lisansüstü ṭalebedir; bâḳî iştirâkçiler lisans ṭalebeleridir. Bu sebeple netîceler yalnız lisansüstü ṭalebe numûnesi olarak taʿrîf edilmemelidir.

Veri cemʿi: Evvel ve âḫir anket; kapalı ve açık uçlu suʾâller.

Kemiyet taḥlîli: Tavṣîfî taḥlîl; SPSS version 30.

Keyfiyyet taḥlîli: İndüktif kodlama; münâsib kategorilerde iki kodlayıcı için Cohen's κ; ḳabûl edilebilir ittifâḳ eşiği κ ≥ 0,70.

Aḫlâḳ: University of Michigan Health Sciences and Behavioral Sciences Institutional Review Board; IRB oversight'dan muʿâf, HUM00245013.

Rıżâ: Bütün iştirâkçilerden maʿlûmâtlandırılmış rıżâ alınmışdır.

Finansman: Center for Academic Innovation at the University of Michigan, Ann Arbor.

Veri vüṣûlü: Menbaʿın Data Availability Statement ḳısmı Chemistry Librarian Lecture menbaʿına atıf yapmaktadır. Supplementary Materials içinde bibliyometrik taḥlîl, vazîfe taʿlîmâtı, anket vâsıṭası, veri taḥlîli çalışma ṣaḥîfesi, Figure S1 ve Tables S1–S15 bulunduğu belirtilmektedir. Maḳâle ferdî seviyede ḫâm ṭalebe anket cevâblarının açık veri kümesi olarak neşr edildiğini belirtmemektedir.

Menâfiʿ teʿârużu: University of Michigan'ın LearningClues, Inc. üzerinde mâlî menfaʿati vardır. Kevyn Collins-Thompson alâḳalı teknolojilerden birinin müşterek mûcidi ve LearningClues, Inc.'in cüzʾî mâlikidir. University of Michigan tarafından menâfiʿ teʿârużu idâre planı tatbîḳ edilmişdir.

Müʾellif katkıları: Kavramsallaşdırma Yulia V. Sevryugina ve Nils G. Walter; metodoloji Yulia V. Sevryugina, Kevyn Collins-Thompson ve Nils G. Walter; yazılım Kevyn Collins-Thompson; doğrulama ve biçimsel taḥlîl Yulia V. Sevryugina; menbaʿlar üç müʾellif; özgün taslak Yulia V. Sevryugina; gözden geçirme/taṣḥîḥ üç müʾellif; görselleştirme ve nezâret Yulia V. Sevryugina; proje idâresi Yulia V. Sevryugina ve Nils G. Walter; finansman istiḥṣâli üç müʾellif tarafından yürütülmüşdür.

Esâs usûlî ḥudûd: Tek ders, 22 iştirâkçi, gönüllü iştirâk, öz-beyân ağırlıklı veri, kısa müddet ve murâḳabe zümresinin bulunmaması netîcelerin sebebî ve geniş cemʿiyyete taʿmîm olunabilir tefsîrini ḥudûdlandırır.

Şekil 1 tefsîr ḳaydı: Maḳâlenin ḫulâṣası iʿtimâdı bilḫâṣṣa ḳuvvetli bir miʿyâr olarak teʾkîd etmektedir. Bununla beraber ana metin ve Şekil 1'de vâsıṭa tavṣiyesi için en sık kodlanan ʿâmil vazîfeye münâsebet (%41), ardından çıktı keyfiyyeti (%36), fâʾide ve iʿtimâd (%23'er) olarak görünür. Bu sebeple iʿtimâd merkezî bir ʿâmildir, lâkin Şekil 1'de tek başına en yüksek sayısal tavṣiye kategorisi değildir.

Platform sürümü ḳaydı: Maḳâlenin ChatGPT, U-M GPT, U-M Maizey ve LearningClues ḫuṣûṣiyyetlerine dâʾir tavṣîfleri tedḳîḳ devrine âʾiddir. Sürʿatle değişen GenAI ürünlerinin güncel ḫuṣûṣiyyetleri olarak taʿmîm edilmemelidir.

Verianla yeniden anlatım ḳaydı: Bu metin özgün çalışmanın tam tercümesi değildir. Tedḳîḳ suʾâlleri, taʿlîm müdâḫalesi, ṭalebe numûnesi, anket usûlü, kodlama yaklaşımı, grafik ve cedvel verileri, netîceler, ḥudûdlar, aḫlâḳî maʿlûmât ve menâfiʿ teʿârużu muhâfaza edilerek müstaḳil Osmanlı Türkçesi ʿilmî öğrenme tabakası oluşturulmuşdur. Ṭalebe doğrudan iḳtibâsları yeniden neşr edilmemiş; muhtevâları yalnız ʿilmî bulgu seviyesinde îzâḥ edilmişdir.