Sınav sonrası soru analizini yapay zekâyla yapmak

Elif Hanım 6. sınıf matematik öğretmeni. Kesirler ünitesinin yazılı sınavını 28 öğrenciyle yaptı, kâğıtları okudu, notları girdi. Yine de aklındaki soru duruyor: Sınıf tam olarak nerede takıldı? Kâğıtları tek tek karıştırıp yanlışları saymak bütün akşamını alıyor. Bu iş için soru analizi yapılabilir.

Bu derste öğrenci adı içermeyen bir sonuç tablosu hazırlayacak, tabloyu yapay zekâya verip sınıfın hangi kazanımda zorlandığını bulacak ve bir telafi etkinliği planı çıkaracaksınız. Yapay zekâ size öneri sunar; hangi öneriyi uygulayacağınıza siz karar verirsiniz.

Aklınıza bir soru mu takıldı?

Sorunuzu ya da aradığınız konuyu yazın Ders bul

Bu derste neler öğreneceksiniz?

• Öğrenci adı ve numarası içermeyen, soru bazlı bir sınav sonuç tablosu hazırlayabilirsiniz.
• Madde güçlüğünü (item difficulty) hesaplayıp yorumlayabilirsiniz.
• Yapay zekâdan yanlış şıklara bakarak olası kavram yanılgılarını (misconception) listelemesini isteyebilirsiniz.
• Çıkan önerileri kendi gözleminizle sınayıp 15 dakikalık bir telafi etkinliği planına dönüştürebilirsiniz.

Önce veriyi hazırlayın: ad yok, numara yok

Sınav sonrası analiz zaten sizin göreviniz. MEB’in yazılı sınavlara ilişkin sıkça sorulan sorular belgesine göre her sınavdan sonra öğrenci, sınıf ve okul genelinde ortak öğrenme eksiklikleri belirlenir ve öğrencilere geri bildirim verilir. Yapay zekâ bu işi sizin yerinize yapmaz; yalnızca sayıları okumanıza yardım eder.

Yapay zekâya vereceğiniz tabloda şunlar bulunmalı: soru numarası, kazanım, doğru ve yanlış sayısı, çoktan seçmeli sorularda her şıkkı kaç kişinin işaretlediği. Şunlar bulunmamalı: öğrenci adı, soyadı, okul numarası ve kâğıt fotoğrafı.

Bunun nedeni gizliliktir. KVKK’nın üretken yapay zekâ rehberi, kullanıcıların istemlerinde paylaştığı kişisel verilerin açığa çıkma riskine dikkat çeker. MEB’in öğretmenlere yönelik yapay zekâ rehberi de mahremiyeti ve veri güvenliğini etik ilkeler arasında sayar. UNESCO’nun eğitimde üretken yapay zekâ rehberi ise kullanıcı verisinin gizliliğinin korunmasını ve insan merkezli bir yaklaşımı öne çıkarır. Yalnızca sayılardan oluşan bir tablo bu riski büyük ölçüde azaltır. Sınıfınız çok küçükse, örneğin sekiz öğrenciyse, tek bir çocuğun tablodan tanınabileceğini de düşünün; böyle durumda şık dağılımını paylaşmak yerine yalnızca doğru ve yanlış sayılarını verin.

MEB’in 23 Ekim 2025 tarihli haberine göre Yapay Zekâ Uygulamaları Etik Kurulu Yönergesi yürürlüğe girdi ve okullarda yapay zekâ kullanan öğretmenlerin Etik Beyan Formu doldurması öngörülüyor. Formun okulunuzda nasıl uygulandığını okul müdürlüğünüzden öğrenin.

Soru analizinde madde güçlüğü nedir?

Madde güçlüğü (item difficulty), bir soruyu doğru yanıtlayan öğrencilerin oranıdır. Hesabı basit: Doğru yanıtlayanların sayısını sınava girenlerin sayısına bölersiniz. 28 öğrenciden 10’u bir soruyu doğru yaptıysa değer yaklaşık 0,36 olur. Değer küçüldükçe soru zorlaşır, büyüdükçe kolaylaşır.

Bu sayı tek başına bir hüküm değildir. Düşük değer, sorunun öğrenciler için zor olduğunu gösterir; nedeni öğretimde, sorunun yazılışında ya da şıklarda olabilir. Yapay zekâ nedeni bilemez, yalnızca olasılıkları sıralayabilir. Dil modelleri hesap hatası da yapabilir; bu yüzden en düşük iki sorunun değerini kendiniz de hesaplayın.

Yanlış şıklardan kavram yanılgısı çıkarmak

Çoktan seçmeli bir sorunun yanlış şıkları rastgele yazılmaz; her biri tipik bir yanlış düşünceyi temsil eder. Bir yanlış şık doğru şıktan daha çok işaretlendiyse sınıfta ortak bir kavram yanılgısı olabilir.

Yapay zekâya soruyu, şıkları ve şık dağılımını verirseniz her yanlış şıkkın hangi düşünce hatasından doğmuş olabileceğini sorabilirsiniz. Bu bir tahmindir. Doğrulamanın yolu, sınıfta iki üç öğrenciye “Bu şıkkı neden seçtin?” diye sormak ya da kâğıtlardaki çözümlere bakmaktır.

Adım adım uygulama

1. Sınav sonuçlarınızı soru bazlı bir tabloya dönüştürün: soru numarası, kazanım, doğru sayısı, yanlış sayısı, çoktan seçmeliyse her şıkkın işaretlenme sayısı. Tamam sayılması için: Tabloda öğrenci adı, soyadı ve okul numarası yok.
2. Her sorunun metnini ve şıklarını ayrı bir yere yazın; doğru şıkkı işaretleyin. Tamam sayılması için: Hiçbir satırda öğrenci cevabı ya da el yazısı örneği yok.
3. Güçlü komuttaki kalıbı kendi sınavınıza uyarlayıp yapay zekâya gönderin.
4. En düşük iki sorunun madde güçlüğünü hesap makinesiyle kendiniz de bulun. Tamam sayılması için: Sizin sonucunuzla yapay zekânın sonucu aynı.
5. Yanlış şık açıklamalarını sınıf gözleminizle karşılaştırın ve en az iki öğrenciye şıkkı neden seçtiklerini sorun. Tamam sayılması için: Her açıklama için “doğrulandı”, “doğrulanmadı” ya da “belirsiz” notunuz var.
6. Doğrulanan yanılgı için telafi planını son haline getirin. Tamam sayılması için: Planda kazanım, süre, malzeme ve etkinlik sonunda sorulacak bir kontrol sorusu yazıyor.

Sık yapılan hatalar

• Tabloya öğrenci adı ya da numarası koymak. Sayılar yeterlidir; kimlik gerekmez.
• Yapay zekânın yanılgı tahminini kesin neden saymak. Tahmin, öğrencilerle konuşarak doğrulanana kadar yalnızca bir hipotezdir.
• Hesabı kontrol etmeden sonuca güvenmek. Yanlış hesaplanmış bir madde güçlüğü, yanlış kazanıma telafi yaptırır.

Kendinizi deneyin

Kaynaklar

• MEB: Yazılı Sınavlara Yönelik Sıkça Sorulan Sorular (Türkçe)
• MEB: Öğretmenler için yapay zekâ destekli eğitim rehberi hazırlandı (Türkçe)
• MEB: Yapay Zekâ Uygulamaları Etik Kurulu Yönergesi yayımlandı (Türkçe)
• KVKK: Üretken Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi (15 Soruda) (Türkçe)
• UNESCO: Guidance for generative AI in education and research (İngilizce)

Son kontrol: 12 Kasım 2026. Bu bilgi 12.11.2026 tarihli kaynaklara dayanır; durum değişebilir.

Kaynak: yzdersleri.com/ders/yazili-sinav-sonrasi-soru-analizi-yapay-zeka/ · Yapay Zeka Dersleri