YAPAY ZEKÂ VE DİJİTAL SANAT TEKNOLOJİLERİ BAĞLAMINDA GELENEKSEL SANAT EĞİTİMİ SAHNELERİNİN DÖNÜŞÜMÜ: MÜZİK EĞİTİMİ VE GÖRSEL SANATLAR EĞİTİMİ ÜZERİNE KARŞILAŞTIRMALI BİR GÖRSEL ANALİZ

Creative Commons License

Kayserili M. S., SATIR U. K., Güney M.

The Turkish Online Journal of Design, Art and Communication, cilt.16, sa.3, ss.1885-1896, 2026 (TRDizin)

Özet

Bu çalışma, müzik eğitimi ve görsel sanatlar eğitimi alanlarında geleneksel sanat eğitimi sahnelerinin yapay zekâ ve dijital sanat teknolojileri bağlamında nasıl yeniden temsil edildiğini incelemektedir. Araştırma, karşılaştırmalı görsel kültür analizi deseniyle yürütülmüştür. Veri korpusu, açık erişimli dört geleneksel sanat eseri ile bu sahnelerin çağdaş karşılıkları olarak araştırmacı tarafından üretilen dört yapay zekâ görselinden oluşmaktadır. Analizde ikonografik/ikonolojik çözümleme ile sosyal göstergebilimsel görsel analiz birlikte kullanılmıştır. Bulgular, her iki alanda da geleneksel pedagojik yapının öğretmen merkezli, yüz yüze ve beceri aktarımına dayalı olduğunu göstermektedir. Ancak yapay zekâ temsillerinde bu yapı, ekranlar, dijital arayüzler ve veri temelli sistemler aracılığıyla yeniden kurulmaktadır. Görsel sanatlar eğitiminde dönüşüm daha çok imge üretimi ve dijital yaratım üzerinden; müzik eğitiminde ise performansın izlenmesi, geri bildirim ve değerlendirme süreçleri üzerinden görünür olmaktadır. Sonuç olarak çalışma, yapay zekânın sanat eğitiminde pedagojik rolleri ve yaratıcı süreçleri yeniden biçimlendirdiğini ortaya koymaktadır.
This study examines how traditional art education scenes in music education and visual arts education are re-represented in the context of artificial intelligence and digital art technologies. The research was conducted using a comparative visual culture analysis design. The data corpus consisted of four open-access traditional artworks and four AI-generated visuals produced by the researcher as contemporary counterparts of these scenes. Iconographic/iconological analysis and social semiotic visual analysis were used together. The findings show that, in both fields, the traditional pedagogical structure is teacher-centered, face-to-face, and based on skill transfer. However, in AI-generated representations, this structure is reconfigured through screens, digital interfaces, and data-driven systems. In visual arts education, the transformation becomes visible mainly through image production and digital creativity, whereas in music education it appears through performance monitoring, feedback, and evaluation processes. As a result, the study demonstrates that AI reshapes pedagogical roles and creative processes in art education rather than functioning merely as a technical tool.