2026-03-262026-03-26https://hdl.handle.net/20.500.14901/1233Büyük veri kavramının ortaya çıkması ve teknolojik ilerlemelerin hızlanmasıyla, yapay zekâ uygulamaları kısa zamanda küresel ölçekte yaygınlık kazanmıştır. Bu doğrultuda, yapay zekânın öğrenme ve öğrenim faaliyetlerini yenilikçi bir biçimde dönüştürme ve öğrenim ile ilgili süregelen problemlere çözüm sunabilme potansiyeli taşıdığı kabul edilmektedir. Günümüzde yapay zekanın gelişmesi ve eğitim sürecine dahil olması kaçınılmazdır. Akademide özellikle lisans düzeyinde, öğrencilerin öğrenme motivasyonun sürdürülebilirliği ve başarısı kritik bir unsur hâline gelmiştir. Yapay zekânın sunduğu olanaklar, lisans öğrencilerinin öğrenme motivasyonunu destekleyen yenilikçi ve etkileşimli öğrenme modellerinin geliştirilmesine olanak sağlamaktadır. Öğrenme motivasyonu, yalnızca öğrencilerin öğrenme sürecine aktif biçimde katılmaları değil, aynı zamanda öğrencilerin yeni bilgi ve beceriler edinmeye, kendilerini geliştirmeye ve edindikleri bilgileri farklı bağlamlarda kullanmaya yönelik ilgilerini kapsamaktadır. Öğrenme motivasyonunu, öğrencilerin akademik sorumluluklarını yerine getirebilmeleri için gereklidir. Yapılan çalışmalarda öğrenme motivasyonu yüksek olan öğrencilerin akademik başarılarının da yüksek olduğu görülmüştür. Öğrencilerin öğrenme hedeflerini gerçekleştirmede, akranları tarafından sunulan akademik destek mekanizmalarının da önemli olduğu bilinmektedir. Akran desteği, öğrencilerin motivasyonlarını pekiştirerek akademik performanslarını olumlu yönde etkileyen önemli bir unsur olarak değerlendirilmektedir. Bu araştırmanın amacı, üniversite öğrencilerinin öğrenme motivasyonlarını artırmada yapay zekâ ve akademik akran desteğinin etkisini ve farklılığının araştırmaktır. Araştırmada, hem akran desteğinin köklü etkilerini hem de yapay zekâ uygulamalarının hızla gelişen potansiyelini birleştirerek, öğrenci motivasyonunu çok yönlü bir perspektiften ele alacaktır. Araştırma kapsamında, Erzurum ilinde öğrenim görmekte olan üniversite öğrencilerinden toplanan veriler SPSS 21 ve AMOS paket programlarıyla analiz edilecektir. Araştırma Erzurum'da bulunan iki farklı üniversitede uygulanacaktır. Araştırmada, Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) yapılacak olup değişkenlerin birbirleri ile ilişkisinin diğer değişkenler üzerindeki etkisinin tespitine yönelik araştırma sorularına yönelik çoklu regresyon analizi yapılacaktır. Araştırma sonuçları ile, rehberlik yapma ve kendine özgü rehberlik yöntem becerilerini geliştirmede yapay zekâ teknolojilerini ve akademik akran desteğini tercih edip edilmeme durumları incelenecektir. Bununla birlikte, üniversite kurumlarına öğrencilerin akademik motivasyonlarını artırmaya yönelik öneriler sunulacaktır.With the emergence of the concept of big data and the acceleration of technological advancements, artificial intelligence applications have quickly gained widespread acceptance on a global scale. Consequently, it is recognized that artificial intelligence holds the potential to transform learning and learning activities in innovative ways and offer solutions to persistent learning-related problems. Today, the development and integration of artificial intelligence into the educational process is inevitable. In academia, especially at the undergraduate level, the sustainability and success of students' learning motivation has become a critical factor. The opportunities offered by artificial intelligence enable the development of innovative and interactive learning models that support undergraduate students' learning motivation. Learning motivation encompasses not only students' active participation in the learning process but also their interest in acquiring new knowledge and skills, self-improvement, and applying the acquired knowledge in different contexts. Learning motivation is essential for students to fulfill their academic responsibilities. Studies have shown that students with high learning motivation also achieve higher academic success. It is known that academic support mechanisms provided by their peers are also important in students' achievement of their learning goals. Peer support is considered a significant factor that reinforces students' motivation and positively impacts their academic performance. The purpose of this research is to investigate the impact and differences between artificial intelligence and academic peer support in increasing university students' learning motivation. This research will combine both the well-established effects of peer support and the rapidly developing potential of artificial intelligence applications, addressing student motivation from a multifaceted perspective. Data collected from university students studying in Erzurum will be analyzed using SPSS 21 and AMOS software packages. The research will be implemented at two different universities in Erzurum. Confirmatory Factor Analysis (CFA) will be conducted in the research, and multiple regression analysis will be conducted to address the research questions to determine the impact of the relationship between variables on other variables. The research results will examine whether artificial intelligence technologies and academic peer support are preferred in mentoring and developing unique mentoring method skills. Furthermore, recommendations will be offered to university institutions to increase students' academic motivation.