Bu kitap bölümü, fen eğitiminde yapay zekanın (YZ) kullanımı üzerine kapsamlı bir değerlendirme sunmaktadır. Geleneksel fen öğretim yöntemlerinin, öğrencilerin farklı öğrenme hızları ve ihtiyaçlarına yeterince yanıt verememesi, uluslararası ölçekli başarı uçurumlarına yol açarken (örneğin, TIMSS 2019 verileri), YZ destekli uygulamalar öğrenme sürecinde kişiselleştirilmiş ve veriye dayalı yaklaşımlar sunmaktadır. Bölümde, kişiselleştirilmiş öğrenme platformları, sanal laboratuvarlar, akıllı öğretim sistemleri ve otomatik değerlendirme ile geri bildirim sistemleri detaylı şekilde incelenmektedir. Kişiselleştirilmiş sistemler, öğrencinin güçlü ve zayıf yönlerini tespit ederek, eksik konulara yönelik ek materyaller sunar; sanal laboratuvarlar, fiziksel sınıf olanaklarının kısıtlı olduğu durumlarda deneysel öğrenme imkânı sağlar. Akıllı öğretim sistemleri, öğrencilerin problem çözme adımlarını takip ederek anlık geribildirim verirken, otomatik değerlendirme araçları öğretmenlerin iş yükünü hafifletir ve öğrenme döngüsünü hızlandırır. Ayrıca, YZ’nin pedagojik etkileri; öğretmen rolünün bilgi aktarımından öğrenme kolaylaştırıcısına evrilmesi, öğrenci motivasyonunun artırılması ve kavramların somutlaştırılması gibi faydalarla desteklenmektedir. Bununla birlikte, veri gizliliği, algoritmik önyargı ve erişim eşitsizlikleri gibi etik meseleler de ele alınmıştır. Sonuç olarak, bu bölüm, fen eğitiminde YZ’nin sunduğu dönüşümün, teknolojik ve pedagojik yaklaşımların uyumlu bir şekilde geliştirilmesiyle, daha kapsayıcı ve etkili öğrenme ortamlarının oluşturulabileceğini savunmaktadır.