Examining the Learning Outcomes of the 2024 5th Grade Science Curriculum According to the Revised Bloom’s Taxonomy and Comparison with Artificial Intelligence
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Abstract
The purpose of this study is to compare the classifications that researchers and artificial intelligence must make in terms of the Cognitive Process Dimension and the Knowledge Dimension of the updated Revised Bloom’s Taxonomy in order to analyze the learning outcomes of the 2024 5th Grade Science Curriculum. The document analysis method, a qualitative research design, was employed in this study. 28 learning outcomes of the 2024-redesigned science curriculum for fifth grade were analyzed in this study. Two faculty members with expertise in scientific education first classified these learning outcomes independently, and then they came to a consensus to finish the classification. Artificial intelligence later categorized the learning outcomes according to both the knowledge and cognitive process dimensions. Consequently, both dimentions were used to compare the researchers’ categorization with the artificial intelligence’s classification. The results showed that the authors and artificial intelligence categorized 18 outcomes in terms of the cognitive process dimension and 22 outcomes in terms of the knowledge dimension in the same dimension. It is evident that artificial intelligence classifies learning outcomes in a manner comparable to that of the authors, but it also classifies learning outcomes that share some similar expressions across several dimensions. It is recommended that professionals in the field verify the analysis of learning outcomes in science curricula and other artificial intelligence studies.
Downloads
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Artificial Intelligence, Learning Outcomes, Revised Bloom’s Taxonomy, Science Curriculum
No funding sources declared.
Ak, B., & Köse, M. (2024). 2024 Fen bilimleri dersi öğretim programı hakkında öğretmen görüşlerinin incelenmesi. Akademik Platform Eğitim ve Değişim Dergisi, 7(2), 132–169. DOI: https://doi.org/10.55150/apjec.1582677
Aksoy, H., & Ünsal, Y. (2019). 2013 ve 2017 yılları fen bilimleri dersi öğretim programlarının fizik konuları bağlamında; içerik ve ünite organizasyonu bakımından karşılaştırılması. Gazi Eğitim Bilimleri Dergisi, 5(3), 1–19. DOI: https://doi.org/110.30855/gjes.2019.05.03.001
Aktay, S., Gök, S., & Uzunoğlu, D. (2023). ChatGPT in education. Türk Akademik Yayınlar Dergisi, 7(2), 378–406. DOI: https://doi.org/10.29329/tayjournal.2023.543.03
Altın, M. (2024). Program geliştirmede yapay zekâya bakış. In M. Korucuk (Ed.), Eğitimin temellerine bakış: Program geliştirme – yeni yaklaşımlar (1. baskı, ss. 25–45). Efe Akademi. DOI: https://doi.org/10.59617/efepub2024135
Anderson, L. W. (Ed.), Krathwohl, D. R. (Ed.), Airasian, P. W., Cruikshank, K. A., Mayer, R. E., Pintrich, P. R., Raths, J., & Wittrock, M. C. (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives (Complete edition). New York: Longman.
Arif, T., Munaf, U., & Ul-Haque, I. (2023). The future of medical education and research: Is ChatGPT a blessing or blight in disguise? Medical Education Online, 28(1), 1–2. DOI: https://doi.org/10.1080/10872981.2023.2181052
Artut, S. (2019). Yapay zekâ olgusunun güncel sanat çalışmalarındaki açılımları. İnsan ve İnsan, 6(22), 767–783. DOI: https://doi.org/10.29224/insanveinsan.478162
Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27–40. DOI: https://doi.org/10.3316/QRJ0902027
Coşkun, F., & Gülleroğlu, H. (2021). Yapay zekânın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 54(3), 947–966. DOI: https://doi.org/10.30964/auebfd.916220
Coşkun, S., Bulut, M., Çınar, H., Şahin, H., Bulut, Ö., Yılmaz, Ö., Yılmaz, M., & Akgün, H. (2025). Evaluation of the 2024 human rights, citizenship, and democracy curriculum outcomes based on Bloom’s taxonomy. International Journal of Scholars in Education, 8(1), 1–10. DOI: https://doi.org/10.52134/ueader.1655577
Demirtaş, Z., Tutkun, Ö. F., Arslan, S., & Erdoğan, D. (2015). Revize Bloom taksonomisinin genel yapısı: Gerekçeler ve değişiklikler. International Journal of Social Science, (32), 57–62.
Doğanay, A., & Sarı, M. (2008). Öğretim amaçlarının belirlenmesi, ifade edilmesi ve uygun içeriğin seçimi. A. Doğanay (Ed.), Öğretim ilke ve yöntemleri (2. Baskı). Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.
Göçen, G., & Kabaran, H. (2013). Ortaöğretim 9. sınıf fizik dersi öğretim programlarının tarihsel süreç içerisinde karşılaştırmalı olarak incelenmesi. Fen Bilimleri Öğretimi Dergisi, 1(2), 147–157.
İnce, G. (2017). İnsanlığın yapay zekâ ile imtihanı. İstanbul Teknik Üniversitesi Vakfı Dergisi, 14–17.
Keray, B., & Yılmaz, E. (2012). Söyleşi metinleri yoluyla sekizinci sınıf öğrencilerinin soru sorma becerilerinin yenilenmiş Bloom taksonomisine göre incelenmesi. SAÜ Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 2(2), 20–31. DOI: https://doi.org/10.19126/suje.65794
Krathwohl, D. R. (2002). A revision of Bloom’s taxonomy: An overview. Theory Into Practice, 41(4), 212–218. DOI: https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2
Kutlucan, E., & Seferoğlu, S. (2024). Eğitimde yapay zekâ kullanımı: ChatGPT’nin KEFE ve PEST analizi. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 22(2), 1059–1083. DOI: https://doi.org/10.37217/tebd.1368821
Kutlusoy, Z. (2019). Yapay zekâ ve gelecek. İstanbul: Doğu Kitabevi.
Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook (2nd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.
Mhlanga, D. (2023). Open AI in education, the responsible and ethical use of ChatGPT towards lifelong learning. In FinTech and artificial intelligence for sustainable development: The role of smart technologies in achieving development goals (pp. 387–409). Springer Nature Switzerland. DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4354422
Milli Eğitim Bakanlığı [MEB]. (2018). Fen bilimleri dersi öğretim programı. Ankara: Talim ve Terbiye Kurulu Başkanlığı.
Milli Eğitim Bakanlığı [MEB]. (2024a). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli fen bilimleri dersi (3, 4, 5, 6, 7 ve 8. sınıflar) öğretim programı. Ankara: Milli Eğitim Bakanlığı Yayınları.
Milli Eğitim Bakanlığı [MEB]. (2024b). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli öğretim programları ortak metni. Ankara: Milli Eğitim Bakanlığı Yayınları.
Ramos, L., Lin, H., & Romero, R. (2023). Beware of references when using ChatGPT as a source of information to write scientific articles. American Journal of Obstetrics and Gynecology, 229(3), 356–357. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajog.2023.04.004
Sönmez, V. (2010). Program geliştirmede öğretmen el kitabı (16. Baskı). Ankara: Anı Yayıncılık.
Sönmez, V., & Alacapınar, F. (2016). Örneklendirilmiş bilimsel araştırma yöntemleri. Ankara: Anı Yayıncılık.
Sözcü, U., & Aydınözü, D. (2019). 9. sınıf coğrafya dersi öğretim programı kazanımlarının yenilenmiş Bloom taksonomisine göre analizi. Doğu Coğrafya Dergisi, 24(42), 41–50. DOI: https://doi.org/10.17295/ataunidcd.635053
Turgut, M. F., & Baykul, Y. (2012). Eğitimde ölçme ve değerlendirme (4. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
Türk Dil Kurumu [TDK]. (2025). Çevrimiçi sözlük. https://sozluk.gov.tr Uğraş, M. (2024). Okul öncesi eğitimde ChatGPT kullanımının değerlendirilmesi: Öğretmen perspektifleri. Eğitim ve İnsani Bilimler Dergisi, 15(30), 387–414. DOI: https://doi.org/10.58689/eibd.1537337
Yaralı, D. (2024). Temel yaşam becerileri dersi öğretim programı (I–II) kazanımlarının yenilenmiş Bloom taksonomisine göre incelenmesi. Sosyal Bilimler Ekev Akademi Dergisi, (99), 74–98. DOI: https://doi.org/10.17753/sosekev.1499408
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.