Türkçe Öğretmeni Adaylarının Yapay Zekâ Kaygıları ile Beceri Öğretimi Yeterlilikleri Arasında İlişki

Abstract

Bu araştırma, Türkçe öğretmeni adaylarının yapay zekâya ilişkin kaygı düzeyleri ile beceri öğretimi yeterlilik algıları arasındaki ilişkiyi incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma, nicel yöntemle ilişkisel tarama modeli kullanılarak yürütülmüştür. Veriler, Yapay Zekâ Kaygı Ölçeği ile Öğretmenlerin Beceri Öğretimi Yeterlik Algısı Ölçeği kullanılarak toplanmış; bu ölçekler Google Form aracılığıyla hazırlanarak Türkiye’nin Batı’sında yer alan bir devlet üniversitesinin Türkçe Eğitimi Ana Bilim Dalında öğrenim gören 142 öğretmen adayına uygulanmıştır. Verilerin analizinde SPSS 22.0 programı kullanılmıştır. Araştırma bulguları doğrultusunda, öğretmen adaylarının yapay zekâya ilişkin genel kaygı düzeylerinin orta düzeyde, beceri öğretimi yeterlilik algılarının ise yüksek düzeyde olduğu belirlenmiştir. Yapay zekâ kaygısının alt boyutlarında özellikle “Sosyoteknik Körlük” ön plana çıkarken, “Beceri Öğretimi Yeterliliğinde” en yüksek ortalama “İletişim” Becerisi” alanındadır. Yapay zekâ kaygı düzeyi ile beceri öğretimi yeterliliği arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunamamış; aynı şekilde yapay zeka kaygısının, yeterlilik algısı üzerinde anlamlı bir yordayıcı olmadığı tespit edilmiştir. Öte yandan, demografik değişkenler incelendiğinde, kadın adayların beceri öğretimi yeterlilik düzeylerinin erkek adaylara göre anlamlı şekilde daha yüksek ve sınıf düzeyine göre ise “Sosyoteknik Körlük” boyutunda dördüncü sınıf lehine anlamlı bir fark olduğu ortaya çıkmıştır.

Keywords

• Yapay zekâ kaygısı
• Beceri öğretimi yeterliliği
• Türkçe öğretmeni adayları
• Öğretmen eğitimi

The Relationship Between Turkish Teacher Candidates' Concerns About Artificial Intelligence and Their Competence in Teaching Skills

Abstract

This study aims to examine the relationship between Turkish pre-service teachers’ anxiety levels regarding artificial intelligence (AI) and their perceptions of competence in skill instruction. The research was conducted using a quantitative method within the framework of the relational survey model. Data were collected through the Artificial Intelligence Anxiety Scale and the Skill Teaching Competency Scale. These scales were prepared via Google Forms and administered to 142 pre-service Turkish teachers studying at the Faculty of Education of a public university located in western Turkey. The collected data were analyzed using the SPSS 22.0 statistical software. According to the findings, participants demonstrated a moderate level of anxiety toward AI and a high level of perceived competency in skill instruction. Among the sub-dimensions of AI anxiety, Socio-Technical Blindness stood out as the most prominent concern, while Communication Skills ranked highest in the skill teaching competencies. No statistically significant relationship was found between AI anxiety and Skill İnstruction Competency, nor was AI anxiety a significant predictor of teaching competency. In terms of demographic variables, female candidates reported significantly higher levels of teaching competency than their male counterparts. Additionally, senior students exhibited higher levels of socio-technical blindness compared to lower-year students.

Keywords

• Artificial intelligence anxiety
• Skill teaching competency
• Turkish pre-service teacher
• Teacher education

References

1. Akkaya, B., Özkan, A., & Özkan, H. (2021). Yapay zekâ kaygı (YZK) ölçeği: Türkçeye uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 1125–1146. https://dergipark.org.tr/tr/pub/alanyaakademik/issue/62638/833668
2. Banaz, E. (2024). Türkçe öğretmenlerinin yapay zekâ kaygılarının incelenmesi. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(48), 35-58. https://doi.org/10.14520/adyusbd.1542238
3. Banaz, E., & Demirel, O. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlıklarının farklı değişkenlere göre incelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi (60), 1516-1529. https://doi.org/10.53444/deubefd.1461048
4. Beyazhançer, R., & Demir, B. (2024). Matematik öğretmen adaylarının muhakeme becerileri öğretimi öz-yeterlilikleri. EKEV Akademi Dergisi (99), 349-362. https://doi.org/10.17753/sosekev.1478232
5. Calo, R. (2017). Artificial intelligence policy: A primer and roadmap. UCDL Rev., 51, 399. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3015350
6. Çeli̇k, S. (2020). Öğretmenleri̇n beceri̇ öğreti̇mi̇ yeterli̇k algıları i̇le ölçme ve değerlendi̇rme yeterli̇k algıları arasındaki̇ i̇li̇şki̇. [Yayımlanmamış Doktora Tezi]. Gazi Üniversitesi.
7. Çelik, S., & Çetin, Ş. (2020). Öğretmenlerin beceri öğretimi yeterlilik algısını belirlemeye yönelik bir ölçek geliştirme çalışması. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 18(2), 545–570. https://doi.org/10.37217/tebd.763487
8. Çetin, M., & Aktaş, A. (2021). Yapay zekâ ve eğitimde gelecek senaryoları. OPUS International Journal of Society Researches, 18 (Eğitim Bilimleri Özel Sayısı), 4225-4268. https://doi.org/10.26466/opus.911444

9. Çetin, O., Çalışkan, E., & Menzi, N. (2012). Öğretmen adaylarının teknoloji yeterlilikleri ile teknolojiye yönelik tutumları arasındaki ilişki. İlköğretim Online, 11(2), 273-291. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ilkonline/issue/8589/106733
10. Çetinkaya, S., & Tabak, S. (2019). Öğretmen adaylarının eğitim programı okuryazarlık yeterlilikleri. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 38(1), 296-309. https://doi.org/10.7822/omuefd.535482
11. Demirel, Ö. (2012). Eğitimde program geliştirme: Kuramdan uygulamaya (19. baskı). Pegem Akademi.
12. Duman, D., & Koç, M. (2024). Critical thinking tendencies, teaching competencies and implementation levels of Turkish language teachers. SDU International Journal of Educational Studies, 11(2), 66-83. https://doi.org/10.33710/sduijes.1461361
13. Dunlosky, J., Rawson, K. A., Marsh, E. J., Nathan, M. J., & Willingham, D. T. (2013). Improving students’ learning with effective learning techniques. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4–58.
14. Falebita, O. (2024). Evaluating artificial intelligence anxiety among pre-service teachers in university teacher education programs. Journal of Mathematics Instruction, Social Research and Opinion, 4(1), 1–16. https://doi.org/10.58421/misro.v4i1.309
15. Garcia, E. (2019, 10 Ağustos). The use of artificial intelligence (AI) in education [Blog yazısı].https://www.openaccessgovernment.org/artificial-intelligence-ai-in-education/66346/
16. Gökensel Okta, P., & İnce, N. (2025). Beslenme ve diyetetik bölümü öğrencilerinin yapay zekâ teknolojisine yönelik kaygı seviyesinin incelenmesi. Ases Ulusal Sosyal Bilimler Dergisi, 5(1), 645–652. . https://doi.org/10.5281/zenodo.15721194
17. Güneş, F. (2007). Türkçe öğretimi ve zihinsel yapılandırma. Nobel Yayınları.
18. Hodges, B. D. (2020). Ones and zeros: Medical education and theory in the age of intelligent machines. Medical education, 54(8), 691-693. https://doi.org/10.1111/medu.14149
19. Johnson, D. G., & Verdicchio, M. (2017). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267-2270. https://doi.org/10.1002/asi.23867
20. Karacaoğlu, Ö. C. (2008). Öğretmenlerin yeterlilik algıları. Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Eğitim Fakültesi Dergisi, 5(1), 70-97.
21. Karasar, N. (2013). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar, ilkeler, teknikler (25. baskı). Nobel Yayın Dağıtım.
22. Koehler, M. J., & Mishra, P. (2009). What is technological pedagogical content knowledge (TPACK)? Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 9(1), 60–70. https://www.learntechlib.org/primary/p/29544/
23. McCarthy, J. (2004). What is artificial intelligence? Stanford University. http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.pdf
24. Millî Eğitim Bakanlığı [MEB]. (2017). Öğretmenlik mesleği genel yeterlilikleri. ÖYGM
25. Owoc M. L., Sawicka A., & Weichbroth P. (2021). Artificial intelligence technologies in education: Benefits, challenges and strategies of implementation. In M. L Owoc, & M. Pondel (Eds.), Artificial intelligence for knowledge management (Vol. 599, pp. 37–58). Springer.
26. Öztırak, M. (2023). A Study on the ımpact of artificial ıntelligence anxiety on the ınnovation-oriented behaviours of employees. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 10(2), 267-286. https://doi.org/10.17541/optimum.1255576
27. Özusta, Ş. (1995). Çocuklar için durumluk-sürekli kaygı envanteri uyarlama, geçerlilik ve güvenirlilik çalışması. Türk Psikoloji Dergisi, 10(34), 32-44.
28. Pirim, A. G. H. (2006). Yapay zekâ. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 1(1), 81-93. https://doi.org/10.19168/jyu.72783
29. Remian, D. (2019). Augmenting education: Ethical considerations for incorporating artificial intelligence in education. [Unpublished master thesis]. University of Massachusetts Boston. https://scholarworks.umb.edu/instruction_capstone/52
30. Rodway, P., & Schepman, A. (2023). The impact of adopting AI educational technologies on projected course satisfaction in university students. Computers and Education: Artificial Intelligence. 5, 100150. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100150
31. Rouhiainen, L. (2019, 14 Ekim). How AI and data could personalize higher education [Blog yazısı]. https://hbr.org/2019/10/how-ai-and-data-could-personalize-higher-education
32. Sayılı, E. B., & Akman, Y. (2025). Öğretmenlerin değişime direnç algıları ile yapay zekâ kaygıları arasındaki ilişkinin incelenmesi. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 23(1), 541-558. https://doi.org/10.37217/tebd.1577046
33. Selwyn, N. (2016). Education and technology: Key issues and debates (2nd ed.). Bloomsbury Publishing. Şahin, M. (2019). Korku, kaygı ve kaygı (anksiyete) bozuklukları. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 6(10), 117-135.
34. Tabachnick, B., G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (sixth ed.) Pearson.
35. Takıl, N., Erden, N. K., & Sarı, A. B. (2022). Farklı meslek grubu adaylarının yapay zekâ teknolojisine yönelik kaygı seviyesinin incelenmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25(48) 343-353. https://doi.org/10.31795/baunsobed.1165386
36. Terzi, R. (2020). An adaptation of artificial ıntelligence anxiety scale into Turkish: Reliability and validity study. International Online Journal of Education and Teaching, 7(4), 1501-1515. https://iojet.org/index.php/IOJET/article/view/1031
37. Türk Dil Kurumu [TDK]. (2019). Türkçe sözlük. https://sozluk.gov.tr/
38. Uludağ, D., Soyer, M., & Ceyhan, S. (2024). Dijital iyi oluşun yapay zekâ kaygısı ve iş tatmini üzerindeki etkisi: Akademisyenler üzerine bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 15(44), 1165-1180. https://doi.org/10.21076/vizyoner.1465081
39. Varol, B. (2025). Artificial intelligence anxiety in nursing students: The impact of self-efficacy. CIN: Computers, Informatics, Nursing 43(6):e01250, https://doi.org/10.1097/CIN.0000000000001250
40. Voogt, J., Erstad, O., Dede, C., & Mishra, P. (2013). Challenges to learning and schooling in the digital networked world of the 21st century. Journal of Computer Assisted Learning, 29(5), 403–413. https://doi.org/10.1111/jcal.12029
41. Wang, Y. Y., & Wang, Y. S. (2019). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619-634. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887
42. Wang, Y. M., Wei, C. L., Lin, H. H., Wang, S. C., & Wang, Y. S. (2022). What drives students’ AI learning behavior: a perspective of AI anxiety. Interactive Learning Environments, 32(6), 2584–2600. https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2153147
43. Wang, Y. M., Wei, C. L., Lin, H. H., Wang, S. C., & Wang, Y. S. (2022). What drives students’ AI learning behavior: a perspective of AI anxiety. Interactive Learning Environments, 32(6), 2584–2600. https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2153147