Yapay zekâ sohbet robotlarının eğitimde kullanımına yönelik bir inceleme

Bu çalışma, yapay zekâ sohbet robotlarının eğitimde kullanımına ilişkin akademik literatürü bibliyometrik analiz ve sistematik literatür taraması yöntemlerini kullanarak bütüncül bir bakış açısıyla incelemeyi amaçlamaktadır. Web of Science üzerinden yürütülen araştırmada bibliyometrik analiz aşamasında 2021 ile 2025 yılları arasındaki 2026 makale, sistematik literatür taraması aşamasında ise PRISMA protokolü çerçevesinde seçilen 39 makale analiz edilmiştir. Bibliyometrik verileri görselleştirme esnasında VOSviewer yazılımından yararlanılmıştır. Bibliyometrik analizden elde edilen bulgular; eğitimde sohbet robotlarına yönelik yayın sayısının 2022 yılından itibaren hızla arttığını ortaya koymaktadır. En fazla yayın yapan dergiler sırasıyla 184 makale ile Education and Information Technologies ve 135 makale ile Computers and Education: Artificial Intelligence olmuştur. En çok atıf alan makale akademik dürüstlük ve intihal sorunlarını ele alan Cotton ve diğerlerinin çalışmasıdır. Yazar analizinde en üretken isim 16 makale ile Dragan Gasevic, en yüksek atıf değerine sahip yazar ise 1.402 toplam atıfla Thomas K.F. Chiu'dur. Türkiye en çok atıf alan ülke sıralamasında beşinci sırada yer almaktadır. Kurum sıralamasında Hong Kong Eğitim Üniversitesi öne çıkmaktadır. Akademik üretimin Uzak Doğu Asya özellikle de Hong Kong ve Tayvan merkezli olduğu görülmektedir. Sistematik literatür taramasında incelenen 39 makalenin metodolojik özellikleri değerlendirildiğinde; araştırma yöntemi açısından karma ve nicel yöntemin 17'şer makale ile eşit ağırlıkta öne çıktığı, nitel yöntemin ise 5 makale ile sınırlı kaldığı görülmektedir. Örneklemin büyük çoğunluğunu 26 makale ile yükseköğretim öğrencileri oluştururken örneklem büyüklükleri genellikle 51 ile 100 kişi aralığında yoğunlaşmaktadır. Örneklem seçiminde ise 16 makalede kullanılan uygun örnekleme en sık tercih edilen yöntemdir. Veri toplamada 24 makale ile nicel araçlar baskınken veri analizinde ise nicel çıkarımsal analiz en yaygın istatistiksel teknik olarak öne çıkmaktadır. Sistematik literatür taramasından elde edilen bulgular; sohbet robotlarının öğrenci ve öğretmen motivasyonunu olumlu yönde etkilediğini, bireyselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunduğunu ve geri bildirim süreçlerine önemli katkılar sağladığını göstermektedir. Bununla birlikte akademik dürüstlük, yapay zekâ halüsinasyonları ve etkileşim güçlükleri en kritik sorun alanları olarak tespit edilmiştir. Araştırma sonuçları, sohbet robotlarının geleneksel eğitim yöntemlerinin yerini almaktan ziyade onları destekleyen stratejik bir pedagojik araç olarak konumlandırılması gerektiğine işaret etmektedir. Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, Sohbet robotu, Eğitim teknolojileri, Bibliyometrik analiz, Sistematik literatür taraması

This study aims to examine the academic literature on the use of artificial intelligence chatbots in education from a comprehensive perspective using bibliometric analysis and systematic literature review methods. In the research conducted via Web of Science, 2026 articles published between 2021 and 2025 were analyzed during the bibliometric analysis phase, while 39 articles selected in accordance with the PRISMA protocol were analyzed during the systematic literature review phase. The VOSviewer software was utilized to visualize the bibliometric data. Findings from the bibliometric analysis reveal that the number of publications on chatbots in education has increased rapidly since 2022. The journals with the highest number of publications were Education and Information Technologies (184 articles) and Computers and Education: Artificial Intelligence (135 articles). The most influential article is the study by Cotton et al., which addresses issues of academic integrity and plagiarism. In the author analysis, the most productive author is Dragan Gasevic with 16 articles, while the author with the highest citation impact is Thomas K.F. Chiu with a total of 1,402 citations. Turkey ranks fifth in the citation country rankings. In the institutional rankings, the Hong Kong Institute of Education stands out. It is observed that academic production is centered in East Asia, particularly in Hong Kong and Taiwan. When evaluating the methodological characteristics of the 39 articles examined in the systematic literature review, it is observed that mixed methods and quantitative methods each stand out equally with 17 articles, while qualitative methods are limited to 5 articles. While higher education students constitute the vast majority of the sample with 26 articles, sample sizes generally concentrate in the range of 51 to 100 participants. Regarding sample selection, convenience sampling used in 16 articles was the most frequently preferred method. While quantitative tools dominated data collection in 24 articles, quantitative inferential analysis emerged as the most common statistical technique in data analysis. Findings from the systematic literature review indicate that chatbots positively influence student and teacher motivation, provide personalized learning experiences, and make significant contributions to feedback processes. However, academic integrity, AI hallucinations, and interaction difficulties have been identified as the most critical problem areas. The research findings suggest that chatbots should be positioned as a strategic pedagogical tool that complements traditional educational methods rather than replacing them. Keywords: Artificial intelligence, Chatbot, Educational technology, Bibliometric analysis, Systematic literature review