University Students’ Experiences with ChatGPT 3,5: Fairy Tale Variants Written with Artificial Intelligence

Year 2024, Issue: 14, 1040 - 1055, 29.02.2024

Bilge Gök , Fahri Temizyürek , Özlem Baş

https://doi.org/10.51531/korkutataturkiyat.1417206

Abstract

This study, which was designed in qualitative research design to answer the question of what kind of messages the new variants of classical fairy tales written by university students by giving instructions to Chat GPT 3.5 Artificial Intelligence Program, contains, is a holistic single case study. The study group is limited to 20 participants studying at the faculty of education in a state university in Ankara. The formation of the study group was realized on the basis of volunteerism with convenience sampling. The participants gave commands to the Chat GPT 3.5 chat engine to rewrite the classic fairy tales of their choice in different dimensions. The texts obtained were subjected to content analysis and all data were analyzed by two researchers. As a result of the research, five new themes were revealed in the classic fairy tales rewritten by Artificial Intelligence. In this context, the main characters of the fairy tales assume the role of mediators in human-nature relations, fairy tale heroes develop social skills and events in which social values come to the fore. It also emphasizes gender equality roles. Another theme that emerges in artificial intelligence variants is the differences between generations, symbolically revealing the change in the way children and young people of today’s society view life.

Keywords

Artificial intelligence, fairy tale variants, university students

Üniversite Öğrencilerinin ChatGPT 3,5 Deneyimleri: Yapay Zekâyla Yazılmış Masal Varyantları

Abstract

Üniversite öğrencileri tarafından ChatGPT 3,5 Yapay Zekâ Programına yönerge verilerek yazdırılmış klasik masalların yeni varyantları nasıl mesajlar içermektedir sorusuna cevap aramak amacıyla nitel araştırma deseninde tasarlanan bu çalışma bir bütüncül tek durum çalışmasıdır. Çalışma grubu Ankara’da bir devlet üniversitesinde eğitim fakültesinde öğrenim gören 20 katılımcı ile sınırlıdır. Çalışma grubunun oluşturulması kolay ulaşılabilir örnekleme ile gönüllülük esasına dayalı gerçekleşmiştir. Katılımcılar ChatGPT 3,5 sohbet motoruna kendi seçtikleri klasik masalların farklı boyutlarda yeniden yazılması yönünde komut vermiştir. Elde edilen metinler içerik analizine tabii tutulmuş olup bütün veriler iki araştırmacı tarafından elde analiz edilmiştir. Araştırma sonucunda Yapay Zekânın yeniden yazdığı klasik masallarda beş yeni tema ortaya çıkarılmıştır. Bu bağlamda masalların ana karakterleri insan doğa ilişkilerinde arabulucu rolü üstlenir, masal kahramanlarının sosyal becerileri gelişir ve masallarda toplumsal değerlerin ön plana çıktığı olaylar yaşanır. Ayrıca masallar toplumsal cinsiyet eşitliği rollerini vurgular. Yapay zekâ varyantlarında ortaya çıkan diğer bir tema da kuşaklar arası farklar olarak günümüz toplumunun çocukları ve gençlerinin hayata bakış tarzlarının değişimini sembolik olarak ortaya koyar.

Keywords

yapay zeka, masal varyantı, üniversite öğrencisi

References

• Aksoy, H. (2023). Folklor ve Gelenek Kavramlarına Chatgpt”nin Yazdığı Masallar Üzerinden Bakmak. Korkut Ata Türkiyat Araştırmaları Dergisi (Özel Sayı 1 (Cumhuriyetin 100. Yılına), 524-536.
• Alam, A. (2021, November). Possibilities and Apprehensions in The Landscape of Artificial İntelligence in Education. In 2021 International Conference on Computational Intelligence and Computing Applications (ICCICA) (pp. 1-8). IEEE.
• Albacete, P., Jordan, P., Katz, S., Chounta, I.-A., ve McLaren, B. M. (2019). The Impact of Student Model Updates on Contingent Scaffolding in A Natural-Language Tutoring System. In International Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 37–47).
• Arslan, K. (2020). Eğitimde Yapay Zekâ ve Uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
• Aşık, F., Yıldız, A., Kılınç, S., Aytekin, N., Adalı, R. ve Kurnaz, K. (2023). Yapay Zekânın Eğitime Etkileri. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 10(98), 2100–2107.
• Beaulac, C., ve Rosenthal, J. S. (2019). Predicting University Students’ Academic Success and Major Using Random Forests. Research in Higher Education, 60, 1048-1064.
• Becker, S. A., Brown, M., Dahlstrom, E., Davis, A., DePaul, K., Diaz, V. ve Pomerantz, J. (2018). Horizon Report 2018 Higher Education Edition Brought to You by EDUCAUSE (pp. 1-54). EDUCAUSE.
• Chopra, K. (2019). Indian Shopper Motivation to Use Artificial İntelligence: Generating Vroom’s Expectancy Theory Of Motivation Using Grounded Theory Approach. International Journal of Retail & Distribution Management, 47(3), 331-347.
• Copeland, B. J. (2000). Narrow Versus Wide Mechanism: Including A Re-Examination of Turing’s Views on The Mind-Machine İssue. The Journal of Philosophy, 97(1), 5-32.
• Cotton, D. R., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2023). Chatting and Cheating: Ensuring Academic İntegrity in the Era of Chatgpt. Innovations in Education and Teaching International, 1-12.
• Delello, J. A. (2014). Insights From Pre-Service Teachers Using Science-Based Augmented Reality. Journal of Computers in Education, 1(4), 295-311.
• Fraenkel, J., Wallen, N., & Hyun, H. (2018). How To Design And Evaluate Research İn Education (10th) ed.). McGraw-Hill.
• Gay, L. R., Mills, G. E., & Airasian, P. W. (2012). Educational Research: Competencies for Analysis And Applications. Pearson.
• Holstein, K., McLaren, B. M., & Aleven, V. (2018a). Student Learning Benefits of A Mixed-Reality Teacher Awareness Tool in AI-Enhanced Classrooms. International Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 154–168).
• Holstein, K., Hong, G., Tegene, M., McLaren, B. M., & Aleven, V. (2018b). The Classroom As A Dashboard: Co-Designing Wearable Cognitive Augmentation For K12 Teachers. The 8th international conference on learning Analytics and knowledge (pp. 79–88).
• Huh, S. (2023). Are Chatgpt’s Knowledge and İnterpretation Ability Comparable to Those of Medical Students in Korea for Taking A Parasitology Examination?: A Descriptive Study. Journal of Educational Evaluation for Health Professions, 20(1), 1-13.
• Ilıcak, N. G., ve Çinko, K. (2021). Yapay Zekânın Yarattığı Masal: Prenses İle Tilki. Uluslararası Türkçe Edebiyat Kültür Eğitim (Teke) Dergisi, 10(2), 703-719.
• İnal, G. (2021). Yapay Zeka, Veri Madenciliği ve Büyük Veri Kavramlarına Karşı Okul Yöneticilerinin Algılarının Belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Akdeniz Üniversitesi.
• Kellner, D. (2002). New Media and New Literacies: Reconstructing Education for the New. The handbook of new media, 90-104.
• Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative Data Analysis: An Expanded Sourcebook. Sage.
• Morgan, J. (2019). Yesterday’s Tomorrow Today: Turing, Searle and the Contested Significance of Artificial İntelligence, ss. 82–137 in AlAmoudi, I. & Morgan, J. (eds) Realist Responses to Post-Human Society. London: Routledge.
• Nabiyev, V. V. (2012). Yapay Zekâ: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi. Seçkin Yayıncılık.
• Ouyang, K., Cheng, B. H., Lam, W., ve Parker, S. K. (2019). Enjoy Your Evening, Be Proactive Tomorrow: How Off-Job Experiences Shape Daily Proactivity. Journal of Applied Psychology, 104(8), 1003–1019.
• Patton, M. Q. (2002). Two Decades Of Developments in Qualitative İnquiry: A Personal, Experiential Perspective. Qualitative Social Work, 1(3), 261-283.
• Perez-Lopez, D., ve Contero, M. (2013). Delivering Educational Multimed Contents Through An Augmented Reality Application: A Case Study on İts Impact on Knowledge Acquisition and Retention. Turkish Online Journal of Educational Technology, 12(4), 19-28.
• Sarıgül, K. (2022). Yabancı Dil Olarak Türkçe Öğretiminde ve Öğreniminde Kullanılabilecek Yapay Zekâ Uygulamaları. Türk Dili ve Kültür Araştırmaları, 104.
• Sarıgül, K. (2021). Yabancı Dil Öğrenme Yönetim Sistemi Tasarımı Önerisi. Rumelide Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, (Ö10), 127-142.
• Strauss, A., ve Corbin, J. (1990). Basics of Qualitative Research. Sage publications.
• Şen, E. (2023, September). Türkçenin Köken Dili, Anadili, Yabancı Dil Olarak Öğretiminde Yapay Zekâ Araçları. In International Symposium on Teaching Turkish as A Heritage and Foreign Language (p. 35).
• Tang, K. Y., Chang, C. Y., ve Hwang, G. J. (2023). Trends in Artificial İntelligence-Supported E-Learning: A Systematic Review and Co-Citation Network Analysis (1998–2019). Interactive Learning Environments, 31(4), 2134-2152.
• Tufekci, Z. (2015). Algorithmic Harms Beyond Facebook and Google: Emergent Challenges of Computational Agency. Colorado Technology Law Journal, 13(2), 203-218.
• Uçar, S. (2023). Eğitimde Yapay Zekâ Dönemi: Chatgpt Kullanımın Faydaları ve Olası Zorlukları. Karabatak, S. & Karabatak, M. (Ed.). Eğitim & Bilim 2023 –III-. Efe Akademi Yayınları.
• Wang X, Gong Z, Wang G, Jia J, Xu Y, Zhao J, et al. (2023). ChatGPT Performs on the Chinese National Medical Licensing Examination. Journal Med. Syst., 47(1), 86.
• Yin, R. (1984). Case Study Research. Sage Publications.
• Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., ve Gouverneur, F. (2019). Systematic Review Of Research On Artificial İntelligence Applications İn Higher Education–Where Are The Educators?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27.
• Zileli, E. N. (2023). Yabancı Dil Olarak Türkçe Öğreniminde Chatgpt Örneği. Uluslararası Karamanoğlu Mehmetbey Eğitim Araştırmaları Dergisi, 5(1), 42-51.