Nature Dergisi, ChatGPT'nin Eğitimdeki Faydalarını İddia Eden Araştırmayı Geri Çekti

Nature, ChatGPT Eğitim Araştırmasını Geri Çekti

Nature dergisi, yapay zekanın öğrenci öğrenme performansına olumlu katkı sağladığını iddia eden bir araştırmayı geriye çekti. Araştırma, "The effect of ChatGPT on students’ learning performance, learning perception, and higher-order thinking: insights from a meta-analysis" başlığını taşıyordu ve Mayıs 2024'te yayınlanmıştı.

Meta-analiz Yöntemiyle Hazırlanan Araştırma

Çin'in Hangzhou Normal Üniversitesi'nden araştırmacılar Jin Wang ve Wenxiang Fan tarafından hazırlanan çalışma, Kasım 2022 ile Şubat 2025 arasında yayınlanan 51 araştırmanın verilerini bir araya getiren bir meta-analizdi. Makale, ChatGPT'nin öğrenci performansı, algısı ve yüksek düzeyli düşünme becerileri üzerinde büyük veya orta düzeyde olumlu etki gösterdiğini iddia ediyordu.

Editörler, Analizdeki Güvenilirliği Kaybetti

Nature dergisinin yayınladığı geri çekme notunda, "Editör, meta-analizdeki tutarsızlıklar nedeniyle makalenin geçerliliğine olan güveni kaybettiğini" belirtti. Editörler, yazarların geri çekme süreciyle ilgili yazışmalara yanıt vermediğini de ekledi. Araştırmacılardan ise henüz bir açıklama gelmedi.

Sosyal Medyada Hızla Yayılan Araştırma

Edinburgh Üniversitesi'nde dijital eğitim alanında kıdemli öğretim görevlisi olan Ben Williamson, araştırmanın yayınlandığı ilk günlerde dikkatini çektiğini ve sosyal medyada hızla yayıldığını belirtti. LinkedIn ve diğer platformlarda paylaşılan makale, ChatGPT'nin eğitimdeki faydalarına dair ilk somut kanıt olarak sunuldu. Bir ay içinde çevrimiçi erişim sayısı 400 bini aşarken, X ve Bluesky gibi platformlarda yüzlerce kez paylaşıldı. Williamson, "Etkili kişilerin AI destekli eğitim savunuculuğunda kullanması, makalenin yaygınlaşmasına katkı sağladı" dedi.

Metodolojik Sorunlar Ortaya Çıktı

Nature'ın geri çekme notunda detay verilmezken, 2025 yılında "European Journal of Education Policy and Practice" dergisinde yayınlanan bir çalışma, Wang ve Fan'ın kullandığı yöntemin sıkça hatalı olduğunu ortaya koydu. İlkkka Tuomi tarafından yazılan "What counts as evidence in AI ED: Towards Science-for-Policy 3.0" başlıklı makale, AI destekli eğitim araştırmalarındaki metodolojik ve kavramsal sorunlara dikkat çekti.

Tuomi, meta-analizlerde yer alan araştırmaların kalitesinin değişken olduğunu ve verilerin AI'nın öğrenme çıktılarını iyileştirdiğine dair kanıt sunmadığını belirtti. "Analizdeki çalışmaların heterojenliği, niceliksel sonuçların anlamını yitirmesine neden oluyor" ifadesini kullandı.

Benzer Sorunlar Taşıyan Diğer Çalışmalar da Risk Altında

Tuomi, Wang ve Fan'ın araştırmasıyla benzer metodolojik sorunlara sahip başka viral çalışmaların da olduğunu vurguladı. Bu durum, AI destekli eğitim araştırmalarının güvenilirliği konusunda ciddi endişeler doğuruyor.