Skip to main content

Araştırma·

3.624 öğrencinin 145 ülkede bir yapay zeka öğretmenle gerçekte ne yaptığı

Öğrencilerin seçtiği formatlar, yükledikleri dosyalar ve her iki cevabın da neden teknolojiden daha eski olduğu üzerine on aylık kullanım verisi.

Her yapay zeka çalışma aracı aynı vaatle satılır: öğrenmenin sürükleyici, oyunlaştırılmış ve üretilmiş hale gelmek üzere olduğu. Biz bu şeyleri üretiyoruz. Ayrıca yaklaşık otuz altı tanesini tek bir ekrana koyup insanların seçmesine izin verdiğimizde, 145 ülkedeki 3.624 öğrencinin ne yaptığını izledik.

Bilgi kartlarını seçtiler.

Bulgu 1: 27 format arasından öğrenciler en eski ikisini seçti

On ay boyunca öğrenciler 902 çalışma materyali oluşturdu. Sürükleyici 3D dünyalar, etkileşimli oyunlar, üretilmiş video, podcastler, canlı yapay zeka dersleri, sınav simülatörleri ve daha fazlası arasından seçim yapabildiler. Bilgi kartları ve zihin haritaları, oluşturulan her şeyin %51'ini oluşturuyor. Sürükleyici veya oyun formatlarının tamamı birleştiğinde %7,5'i buluyor.

902 ÜRETİLEN ÇALIŞMA MATERYALİNİN PAYI Bilgi Kartları %32,0 226 öğrenci Zihin Haritası %18,8 128 öğrenci Ses %10,4 35 öğrenci Etkileşimli ders %9,5 72 öğrenci 3D dünya (gelişmiş) %4,2 36 öğrenci 22 diğer format %24,9 225 öğe en eski iki çalışma tekniği = %51

Bilgi kartları ve zihin haritaları bu sayfadaki her teknolojiden daha eski. Yine de kazanıyorlar. En az 30 öğrencinin ürettiği formatlar ayrı gösterilmiştir; diğer 22'si gruplandı.

Hindistan, çalışma materyali üreten yeterince öğrencisi olduğu için tek başına raporlanabilen tek ülke ve bilgi kartları orada da birinci sırada.

Bulgu 2: öğrencilerin bir yapay zekaya verdiklerinin dörtte biri bir fotoğraf

Yüklenen 4.643 dosyadan 1.090'ı görsel. Belge değil: fotoğraf. Bir ders kitabının sayfası, silinmeden önceki bir beyaz tahta, elle yazılmış bir soru seti, öğretmenin bastığı bir çalışma sayfası.

4.643 YÜKLEMENİN GERÇEKTE NE OLDUĞU PDF %60,7 FOTOĞRAF %23,5 DOCX %6,1 · PPTX %7,9 · diğer her şey %1,9 267 öğrenciden 1.090 fotoğraf kişi başı ortalama 4; en yoğun beş kişi %7'sini oluşturuyor

Kamera rulosu bir çalışma aracıdır. Çoğu yazılım hâlâ bir dosya seçiciyi varsayıyor.

Bu, birkaç aykırı örnek değil, yaygın bir davranıştır: fotoğraflar 267 ayrı öğrenciden geliyor, kişi başı ortalama dört tane, ve en yoğun beş yükleyici toplamın yalnızca %7'sini oluşturuyor. Yine de sınırı tam olarak belirtmekte fayda var: bu 267 öğrenci, herhangi bir şey yükleyen 1.587 kişinin %16,8'idir. Doğru iddia, yüklemelerin %23'ünün fotoğraf olduğudur, öğrencilerin %23'ünün fotoğraf çektiği değil.

Bize göre bunun anlamı

İki bulgu da aynı yöne işaret ediyor. Öğrenciler yeni bir ortam istemiyor. Çok eski bir ortamı, önlerinde ne varsa ondan, daha hızlı sunulmuş şekilde istiyorlar.

Bu, 3D dünyalar inşa eden bir şirket için rahatsız edici bir sonuç, ama yine de yayımlıyoruz; çünkü alternatif okuma daha kötü: sektörün var olmayan bir öğrenci için üretmeye devam etmesi. Ölçebildiğimiz talep, sıradan bir şey için; bir sınıfta otuz saniye önce çekilmiş bir fotoğraftan anında üretilen bir şey için.

Bu alanda üretim yapan herkese sunabileceğimiz iki çıkarım var. Birincisi, görsel girdi bir erişilebilirlik özelliği veya olsa iyi olur türünden bir şey değil; bu verilere göre girdi hacminizin dörtte birine yakın bir kısmını oluşturuyor ve yalnızca belge kabul eden bir araç bu davranışa karşı görünmez kalıyor. İkincisi, yenilik talep ile aynı şey değil. Bir lansman videosunda iyi görünen formatlar, kullanıcılarımızın en az ürettiği formatlar.

Yöntem

  • Popülasyon. iTutor'un herkese açık platformunda, kayıt bölgesine göre 145 ülkeye yayılan 3.624 bireysel hesap. Personel, dahili, test ve demo hesapları ile silinmesini isteyen hesaplar hariç tutulmuştur.
  • Zaman aralığı. 3 Kasım 2025'ten 27 Ağustos 2026'ya kadar, her iki tarih dahil. Tüm rakamlar bu dönem boyunca kümülatiftir.
  • Bulgu 1, 27 farklı formatta üretilen 902 çalışma materyalini sayar. Her biri, yukarıdaki popülasyondaki bir öğrencinin talep ettiği bir materyaldir; hariç tutulan hesapların ve herkese açık platform dışındaki okul ve şirket hesaplarının ürettiği materyaller sayılmaz.
  • Bulgu 2, alım sırasında tespit edilen dosya türüne göre sınıflandırılan 4.643 yüklenen dosyayı sayar. "Fotoğraflar", kamera görüntülerini ve ekran görüntülerini kapsayan görsel sınıfı anlamına gelir; bu ikisini ayıramıyoruz ve rakam, kesinlikle "kamera fotoğrafları" değil "görseller" olarak okunmalıdır.
  • Gizleme. 30 öğrenciden küçük hiçbir grup ayrı olarak raporlanmaz. Bulgu 1'de bu, ayrı gösterilen beş formatı ve çalışma materyali üreten 30 veya daha fazla öğrencisi olan tek ülke olan Hindistan'ı bırakır.
  • Anonimlik. Her rakam toplu bir sayımdır. Hiçbir birey, kurum, belge veya mesaj tanımlanmaz ve bu raporu hazırlamak için hiçbir kullanıcı içeriği okunmamıştır.
  • Bunun size söyleyemeyeceği şey. Bunlar öğrencilerin rastgele bir örneklemi değil, iTutor'un kullanıcılarıdır; bir yapay zeka çalışma aracı seçen kişiler genel olarak öğrencileri temsil etmez. Örneklem mütevazıdır ve dağıtımımızın olduğu pazarlara doğru eğilimlidir. Yönü bilgilendirici olarak, kesin yüzdeleri ise bu popülasyona özgü olarak değerlendirin.

BUNU ALINTILAYIN

iTutor (2026). 3.624 öğrencinin 145 ülkede bir yapay zeka öğretmenle gerçekte ne yaptığı. https://itutor.study/how-students-use-ai adresinden alınmıştır.

Bunu her yıl aynı adreste tekrarlamayı planlıyoruz; böylece rakamlar zaman içinde karşılaştırılabilir. Bu alanda araştırma yapıyorsanız ve yayımlamadığımız toplu verilerden bir kesit istiyorsanız, bize yazın.

Düzeltme, 10 Ekim 2026: bu raporun ilk sürümü, yöntemi dışarıda bırakıldıklarını söylese de personel ve test hesaplarının ürettiği çalışma materyallerini de saymıştı. Yukarıdaki rakamlar bunları hariç tutar. Ana bulgular geçerliliğini koruyor; bilgi kartları ve zihin haritalarının payı %44'ten %51'e yükseldi.