10. Sınıf İçin Yapay Zeka Destekli Etkinlik: Matematik, Fizik, Edebiyat ve Tarih'ten 4 Hazır Örnek

Önce kötü haber: Türkiye'de yaklaşık bin lise öğrencisiyle yapılan bir saha deneyinde, sıradan bir ChatGPT arayüzüyle alıştırma yapan öğrenciler alıştırma sırasında %48 daha iyi not aldı ama yapay zekâ elden alınınca, hiç yapay zekâ kullanmayan arkadaşlarından %17 daha kötü sonuç aldı. Sebep basit: cevabı hazır kopyalamışlardı. Aynı deneyde "ipucu veren" şekilde ayarlanmış bir öğretmen-botu kullanan grupta bu zarar büyük ölçüde ortadan kalktı (Bastani ve ark., PNAS 2025).

İyi haber: yapay zekâyı cevap veren değil sorgulanacak bir kaynak yaparsanız fark ediliyor. Aşağıdaki dört etkinlik bu mantıkla kurulu; her biri tek ekran ve projeksiyonla uygulanabilir. Genel sekiz etkinlik için kademe kademe rehberimize bakabilirsiniz.

1) Matematik: "Yanlış çözümü bul" (20 dk)

Konu örneği: ikinci dereceden denklemler. Konuyu kendi ünitenize göre değiştirin.

• Yapay zekâdan bir denklemi çözmesini ama bir adımda bilerek hata yapmasını isteyin.
• Öğrenciler ikişerli gruplar halinde çözümü satır satır kontrol edip hatayı bulur ve neden hata olduğunu yazar.
• Doğru çözüm tahtada yazılır; hatanın en çok hangi adımda aranıp bulunduğu konuşulur.

Komut: "x² − 5x + 6 = 0 denklemini adım adım çöz. Çözümün tam bir adımında mantık hatası yap ama hangi adım olduğunu söyleme; cevabın sonunda ayrı bir satırda hatanın yerini yaz."

Neden işe yarıyor? Cebir öğrencileriyle yapılan çalışmalar, doğru ve yanlış çözümlü örnekleri birlikte inceleyen öğrencilerin daha iyi öğrendiğini gösteriyor (Booth ve ark., 2013).

2) Fizik: "Önce sen tahmin et" (25 dk)

Konu örneği: kaldırma kuvveti.

• Tahtaya bir durum yazın: "Aynı kütleli iki cisimden biri suda batıyor, biri yüzüyor. Neden?"
• Öğrenciler 2 dakika kâğıda kendi tahminlerini yazar. Sonra aynı soru yapay zekâya sorulur.
• Sınıf, yapay zekânın açıklamasını kendi tahminleriyle ve ders kitabıyla karşılaştırır; uyuşmayan yeri işaretler.

Komut: "Kaldırma kuvvetini 10. sınıf öğrencisine anlatır gibi açıkla ama formül verme; sonunda öğrencilerin sık yaptığı iki yanlış anlamayı yaz."

Dikkat: Yapay zekânın sıraladığı "sık yanlışlar" listesini ders kitabıyla siz doğrulayın.

3) Edebiyat: "Karşı yorum" (30 dk)

Konu örneği: işlediğiniz bir hikâye ya da şiir.

• Öğrenci eseri okur ve kendi yorumunu 3-4 cümleyle yazar.
• Yapay zekâdan aynı eser için bir yorum ve buna zıt bir yorum istenir.
• Öğrenci üç yorumu metindeki dizelere ya da cümlelere dayanarak puanlar; metinle desteklenmeyeni eler.

Komut: "Şu şiir için iki farklı yorum yaz: biri umutlu, biri karamsar. Her yorumu şiirden iki dizeyle destekle."

İyi yorumun ölçüsü "kim söyledi" değil, "metinde nereden çıkıyor" olur. Yapay zekâ, geri bildirimde de fena değil ama insan öğretmenin yerini tutmuyor: ABD'de 6-12. sınıf öğrencilerinin 200 tarih kompozisyonuna verilen geri bildirimlerde ChatGPT 5 üzerinden 3,6, uzman insanlar 4,0 aldı (Steiss ve ark., 2024).

4) Tarih: "İki kaynak, iki anlatı" (25 dk)

Konu örneği: İstanbul'un fethi.

• Yapay zekâdan olayı iki farklı bakış açısından anlatan iki kısa metin isteyin.
• Öğrenciler her metinde "kim anlatıyor, neye vurgu yapıyor, neyi atlıyor?" sorularına cevap arar.
• Sonra ders kitabı ya da bir akademik kaynakla karşılaştırılır; yapay zekânın hangi iddiası doğrulanamadı?

Komut: "İstanbul'un fethini bir Osmanlı kronikçisinin ve bir Bizanslı tarihçinin ağzından 100'er kelimeyle anlat; hangi ifadelerin kaynak gerektirdiğini sonda belirt."

Uygulama için üç ipucu

• Önce deneyin: Aynı komutu derse girmeden bir kez çalıştırın.
• Cevabı değil süreci puanlayın: Öğrencinin bulduğu hata ya da gerekçe, nota yansıyan kısım olsun.
• Yaş ve hesap kuralları: Kullandığınız aracın yaş sınırını kontrol edin; öğrenci hesabı gerekmeyecek şekilde öğretmen ekranından uygulayın.

Sonuç

Dört etkinliğin ortak noktası: yapay zekâ önce konuşuyor, ama son sözü öğrenci ve öğretmen söylüyor. Bu sırayı korumak, deneyde zarar gören grupla yarar gören grup arasındaki farkın ta kendisi. Hangi ders için hazır etkinlik istediğinizi yorumlarda yazın, sıradaki yazılara ekleyelim.

Kaynaklar: Bastani ve ark. (2025), Generative AI without guardrails can harm learning, PNAS · Booth ve ark. (2013), Learning and Instruction · Steiss ve ark. (2024) üzerine Hechinger Report