close
ÜYE OL menu Anasayfa Blog Etkinlikler ÜYE OL
3
Tüm Blog Yazıları
06/01/2026 Halit Metin Şahin

Eğitimde Yapay Zeka: Öğrencilere Kişisel Ders Planı Oluşturan Sistem

Bu blogta, öğrenciye özel ders planı üreten bir yapay zekâ sistemini en az bileşenle nasıl kuracağınızı anlatıyoruz: tanılama, içerik etiketleme, planlama ve ölçüm sonrası güncelleme adımlarıyla birlikte.

Kısacası hedefimiz şu: Öğrencinin çalışmasını rastgelelikten çıkarıp odaklı, ölçülebilir ve kendini güncelleyebilen bir düzene oturtmak.


Yapay zekâ ile kişiselleştirilmiş ders planının faydaları

  • Daha yüksek verim: Zaman, en çok gelişim sağlayan eksiklere ayrılır; gereksiz tekrar azalır.
  • Daha net odak: Öğrenci her gün ne yapacağını bilir; belirsizlik ve erteleme azalır.
  • Ölçülebilir ilerleme: Kısa ölçümlerle gelişim görünür olur; plan veriye göre güncellenir.
  • Daha iyi kaynak kullanımı: İçerikler beceri / zorluk / süre etiketleriyle doğru sırada kullanılır.
  • Öğretmen/koç için kolay takip: Kim nerede zorlanıyor hızlı görülür; müdahale daha hedefli olur.

En küçük sistem

  1. Kazanım / alt beceri haritası
  2. Tanılama testi → öğrenci profili nasıl
  3. Etiketlenmiş içerik havuzu
  4. Planlayıcı
  5. Uyarlama

Adım adım kurulum

1) Kazanım haritası çıkar

  • Konuyu 15–25 alt beceriye böl.
  • Her beceri için şunları yaz: ön koşul, tipik hata, ölçme biçimi.

2) 15–25 soruluk tanılama testi oluştur

  • Her soru bir alt beceri etiketi taşısın.
  • Çıktı: beceri bazlı doğruluk + hata türü.

3) İçerik kütüphanesini etiketle

Her içerik için minimum etiket:

  • alt beceri, zorluk (1–5), süre (dk), içerik türü (okuma/video/soru/pratik), ön koşul

4) Planı üret

Plan kuralları:

  • Ön koşul zayıfsa önce onu koy.
  • Her gün 5–10 dakika kısa tekrar ekle.
  • Her 3–4 günde bir kısa ölçüm planla.

5) Ölçüm sonrası planı güncelle

  • %60’ın altı: zorluğu düşür + daha çok örnek + temele dönüş
  • %60–80 arası: rotayı koru + tekrar yoğunluğunu artır
  • %80 ve üzeri: zorluğu artır + karışık sorular ekle

En verimli yapay zekâ seçimi

  • Plan üretme + yeniden yazma: ChatGPT, Claude veya Gemini.
  • Kural: Tek araçla başlayın; süreç oturunca ikinci aracı sadece düzenleme/kalite için ekleyin.

Tek Prompt: Her seviyede kişiye özel ders planı üret

Aşağıdaki yönerge, seviye bazlı ayrı şablonlar kullanmadan çalışır. Planı; hedef, zaman, başlangıç verisi ve kaynaklara göre üretir. Veri yoksa önce mini tanılama hazırlar.

(Kullanıcının köşeli parantez içindeki alanları doldurması gerekir.)

Rolün: Öğretim tasarımcısı + öğrenme koçu.
Amaç: Aşağıdaki bilgilere göre KİŞİYE ÖZEL, uygulanabilir ve uyarlanabilir bir ders planı üretmek.

ÖNEMLİ KURAL: Eksik bilgi varsa önce EN FAZLA 7 net soru sor. Kullanıcı cevap vermeden plan üretme.
Kullanıcı “bilgim yok, sen varsay” derse makul varsayımlar yap ve varsayımlarını açıkça listele.

GİRDİ (kullanıcıdan al / yoksa sor):
1) Konu / ders alanı: [ ... ]
2) Hedef: [örn. sınav puanı, konu hâkimiyeti, proje teslimi, yetkinlik kazanımı]
3) Zaman kısıtı: [günde __ dk, haftada __ gün, toplam __ hafta]
4) Başlangıç durumu: [kısa tanım]
   - elindeki kanıtlar: [son sınav/quiz sonucu, örnek yanlışlar, notlar, çalışma geçmişi] (yoksa “yok”)
5) Öğrenme tercihleri ve kısıtlar:
   - tercih edilen yöntemler: [vıdeo/okuma/soru/pratik/proje/karma]
   - kaçınmak istedikleri: [ ... ]
   - dikkat/odak, motivasyon, özel ihtiyaç notu (varsa): [ ... ]
6) Kaynaklar: [kitap linki, notlar, soru bankası, ders içeriği] (yoksa “sen öner”)
7) Ölçme tercihi: [kısa sınav/ödev/proje/sözlü/karma] (yoksa “en uygununu seç”)

ÇIKTI FORMATIN (kesinlikle bu sırayla yaz):
A) 10 satırı geçmeyen “Plan özeti”
B) “Tanılama”
   - kullanıcıda veri yoksa: 12–20 soruluk mini tanılama hazırla
   - veri varsa: veriden “güçlü alanlar / zayıf alanlar / hata türleri” çıkar
C) “Kazanım haritası”
   - konuyu 12–25 alt beceriye böl
   - her alt beceri için: kısa amaç + ön koşul(lar) + tipik hata + başarı ölçütü
D) “Ders planı” (takvim)
   - toplam süreye göre haftalık ve günlük plan çıkar
   - her gün: hedef alt beceri, görevler, süre dağılımı, kaynak/aktivite, 5–10 dk kısa tekrar
   - her 3–4 günde bir “Kısa ölçüm” ekle
   - tablo formatında da ver. Sütunlar:
     Gün/Tarih | Hedef alt beceri | Görevler | Süre dağılımı | Kaynak/Aktivite | 5–10 dk kısa tekrar | Kısa ölçüm (var/yok + içerik)
E) “Uyarlama kuralları”
   - Kısa ölçüm sonrası plan nasıl güncellenecek? (düşük/orta/yüksek başarı senaryoları)
   - tempo ayarı: süre az/çok geldiğinde ne değişecek?
F) “Kalite kontrol”
   - plan ön koşullara uyuyor mu?
   - zorluk artışı kademeli mi?
   - tekrar yeterli mi?
   - gereksiz yoğunluk var mı? 3 düzeltme önerisi ver
G) “Takip şablonu”
   - kullanıcının dolduracağı 7 günlük takip tablosu ver (tarih, süre, doğruluk, zorlandığım yer, not)

STİL KURALLARI:
- Profesyonel, net, gereksiz süs yok.
- Paragraflar kısa, maddelemeler bol.
- Varsayım yaptıysan “Varsayımlar” başlığında yaz.
- Güvenlik: Öğrenci verisiyle ilgili gizlilik/etik uyarısını 2 cümleyle ekle.

Bu yaklaşımın gücü “çok çalıştırmasında” değil; doğru şeyi, doğru sırayla, doğru ölçümle yaptırmasında. Öğrenci ne yapacağını net görür, koç/öğretmen ilerlemeyi veriye dayalı izler, plan ise sonuçlara göre güncellenir.

CampusAi
info@campusai.com.tr

Copyright © 2026 Campus AI info@campusai.com.tr

Hakkımızda

Dernek Tüzüğü KVKK Yasal Bilgilendirme Üniversite Yapay Zeka Kulüpleri, Yapay Zeka Araştırmaları, İnovasyon Ve Girişimcilik Derneği | 06-160-128

Dernek

Etkinlikler Bloglar
1