Investigation of Faculty of Education Students' Views on Artificial Intelligence

Year 2025, Volume: 15 Issue: 2, 101 - 122, 31.07.2025

Şeyma Nur Singil Mutlu , Serap Nur Duman

Abstract

This research aims to examine the views of undergraduate students in Faculty of Education towards artificial intelligence in general and the use of artificial intelligence in education. Case study method was used in the research. The study group of the research consists of 117 undergraduate students studying in the departments of Elementary Mathematics, Social Studies, and Turkish Language Teaching. The study group was selected from the students of a university located in Central Anatolia using the criterion sampling method. Within the scope of the research, a structured interview form consisting of 12 questions was used as a data collection tool. The data obtained from the interviews with the students were analyzed by descriptive analysis method and visualized with MAXQDA 24 program. According to the findings of the study, undergraduate students of Faculty of Education define artificial intelligence as a homework preparation tool in general. The participants stated that they mostly use artificial intelligence in education because the applications provide easy access to information. The artificial intelligence tool frequently used by the participants was determined as ChatGPT. According to the students, factors such as artificial intelligence applications making people lazy and preventing original ideas are classified as facts that may harm education. The criteria that the participants pay attention to when using artificial intelligence are that the applications provide detailed explanations and are free of charge. Finally, within the scope of the research, the undergraduate students of Faculty of Education made suggestions such as including the use of artificial intelligence in the courses, conducting studies to increase the technology skills of prospective teachers, providing information or training to prospective teachers on the qualified use of technology, etc. By analyzing the findings obtained from the research, incentives, and training should be provided and increased for pre-service teachers to use artificial intelligence in education.

Keywords

Faculty of education , artificial intelligence in education , pre-service teachers , qualitative research.

EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN YAPAY ZEKAYA YÖNELİK GÖRÜŞLERİNİN İNCELENMESİ

Abstract

Bu araştırma, eğitim fakültesindeki lisans öğrencilerinin genel olarak yapay zekaya ve yapay zekanın eğitimde kullanılmasına yönelik görüşlerin incelenmesini amaçlamaktadır. Araştırmada durum çalışması yöntemi kullanılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu İlköğretim Matematik, Sosyal Bilgiler ve Türkçe Öğretmenliği bölümlerinde okuyan 117 lisans öğrencisi oluşturmaktadır. Araştırmanın çalışma grubu, İç Anadolu’da yer alan bir üniversitenin öğrencileri arasından ölçüt örnekleme yöntemi kullanılarak seçilmiştir. Araştırma kapsamında veri toplama aracı olarak, 12 sorudan oluşan yapılandırılmış görüşme formu kullanılmıştır. Öğrencilerle yapılan görüşmeler sonucunda elde edilen veriler betimsel analiz yöntemi ile analiz edilerek MAXQDA 24 programı ile görselleştirilmiştir. Araştırmanın bulgularına göre; eğitim fakültesi lisans öğrencileri yapay zekayı genel olarak ödev hazırlama aracı olarak tanımlamaktadırlar. Katılımcılar eğitimde yapay zekayı ise uygulamaların çoğunlukla bilgiye kolay erişim sağladıklarından dolayı kullandıklarını belirtmişlerdir. Katılımcıların sıklıkla kullandığı yapay zekâ aracı ChatGPT olarak belirlenmiştir. Öğrencilere göre yapay zekâ uygulamalarının kişileri tembelleştirmesi ve özgün fikirleri engellemesi gibi etmenler eğitimi zarara götürecek olgular olarak sınıflandırılmaktadır. Katılımcıların yapay zekâ kullanırken dikkat ettikleri ölçütler ise uygulamanın ayrıntılı açıklamalar vermesi ve ücretsiz olması şeklinde belirlenmiştir. Son olarak araştırma kapmasında; dersler sürecinde yapay zekâ kullanımına yer verilmesi, öğretmen adaylarının teknoloji becerilerinin artırılmasına yönelik çalışmalar yapılması, teknolojinin nitelikli kullanılmasına yönelik öğretmen adaylarına bilgi veya eğitimlerin verilmesi gibi önerilere ulaşılmıştır. Araştırmadan elde edilen bulguların analizi ve incelenmesiyle, yapay zekanın eğitimde kullanılmasına yönelik teşviğin artırılması ve öğretmen adaylarına yönelik eğitimlerin verilmesi gerekmektedir.

Keywords

Eğitim fakültesi , eğitimde yapay zekâ , öğretmen adayları , nitel araştırma.

References

• Abbas, N., Ali, I., Manzoor, R., Hussain, T., & Hussaini, M. H. A. (2023). Role of artificial intelligence tools in enhancing students' educational performance at higher levels. Journal of Artificial Intelligence, Machine Learning and Neural Network (JAIMLNN) ISSN, 3, 2799-1172. https://doi.org/10.55529/jaimlnn.35.36.49
• Aktay, S., Gök, S., & Uzunoğlu, D. (2023). ChatGPT in education. Türk Akademik Yayınlar Dergisi (TAY Journal), 7(2), 378-406. DOI: 10.29329/tayjournal.2023.543.03
• Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
• 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
• Başkaya, F., & Karacan, H. (2022). Yapay zekâ tabanlı sistemlerin kişisel veri mahremiyeti üzerine etkisi: Sohbet robotları üzerine inceleme. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 15(4), 481-491. https://doi.org/10.17671/gazibtd.1053803
• Bayraktar, B., Gülderen, S., Akça, S., & Serin, E. (2023). Yapay zekâ teknolojilerinin eğitimde kullanımına yönelik öğretmen görüşleri. Ulusal Eğitim Dergisi, 3(11), 2012-2030.
• Bisdas, S., Topriceanu, C.-C., Zakrzewska, Z., Irimia, A.-V., Shakallis, L., Subhash, J., Casapu, M.-M., Leon-Rojas, J., Pinto dos Santos, D., Andrews, D. M., Zeicu, C., Bouhuwaish, A. M., Lestari, A. N., Abu-Ismail, L., Sadiq, A. S., Khamees, A., Mohammed, K. M. G., Williams, E., Omran, A. I., … & Ebrahim, E. H. (2021). Artificial intelligence in medicine: A multinational multi-center survey on the medical and dental students’ perception. Frontiers in Public Health, 9, 795284. https://doi.org/10.3389/fpubh.2021.795284
• Bostrom, N., & Yudkowsky, E. (2018). The ethics of artificial intelligence. In Artificial intelligence, safety and security (pp. 57-69). Chapman and Hall/CRC.
• Brooks, R. A. (1991). Intelligence without representation. Artificial intelligence, 47(1-3), 139-159. https://doi.org/10.1016/0004-3702(91)90053-M
• Büyüköztürk, Ş., Akgün, Ö. E., Demirel, F., Karadeniz, Ş., & Çakmak, E. K. (2015). Eğitimde bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem Akademi.
• Çam, M. B., Çelik, N. C., Güntepe, E. T., & Durukan, Ü. G. (2021). Öğretmen adaylarının yapay zekâ teknolojileri ile ilgili farkındalıklarının belirlenmesi. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(48), 263-285.
• Cellan-Jones, R. (2014, 2 Aralık). Stephen Hawking warns artificial intelligence could end mankind. BBC News. https://www.bbc.com/news/technology-30290540
• Chan, C. K. Y., & Hu, W. (2023). Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 20-43. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8
• Chatterjee, S., & Bhattacharjee, K. K. (2020). Adoption of artificial intelligence in higher education: A quantitative analysis using structural equation modeling. Education and Information Technologies, 25, 3443-3463. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10159-7
• Coşkun, F., & Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekânın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 54(3), 947-966. https://doi.org/10.30964/auebfd.916220
• Creswell, J. W. (2013). Nitel araştırma yöntemleri-Qualitative research method. M. Bütün & SB Demir, Trans. (Eds.). Siyasal Kitapevi.
• Demir Dülger, E., & Gümüşeli, A. İ. (2023). Okul müdürleri ve öğretmenlerin eğitimde yapay zekâ kullanılmasına ilişkin görüşleri. ISPEC International Journal of Social Sciences & Humanities, 7(1), 133-153. https://doi.org/10.5281/zenodo.7766578
• Erol Şahin, A. N. (2024). Tarih öğretiminde üretken yapay zekâ: öğretmen adaylarının algıları ve endişeleri. X. Uluslararası Tarih Eğitimi Sempozyumu (Utes 2024), 36-49.
• Fitria, T. N. (2021). Artificial intelligence (AI) in education: Using AI tools for teaching and learning process. In Prosiding Seminar Nasional & Call for Paper STIE AAS, 4(1), 134-147.
• Johnston, H., Wells, R. F., Shanks, E. M., Boey, T., & Parsons, B. N. (2024). Student perspectives on the use of generative artificial intelligence technologies in higher education. International Journal for Educational Integrity, 20(1), 2. https://doi.org/10.1007/s40979-024-00149-4
• Khare, K., Stewart, B., & Khare, A. (2018). Artificial intelligence and student experience: An institutional perspective. IAFOR Journal of Education, 6(3), 63-78. http://dx.doi.org/10.22492/ije.6.3.04
• Lo, C. K. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature. Education Sciences, 13(4), 410-424. https://doi.org/10.3390/educsci13040410
• Luckin, R., & Holmes, W. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. UCL Knowledge Lab. Mart, M., & Kaya, G. (2024). Okul öncesi öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumları ve yapay zekâ okur yazarlığı arasındaki ilişkinin incelenmesi. Edutech Research, 2(1), 91-109.
• McMillan, J. H. (2000). Educational research: Fundamentals for the consumer (3rd ed.) Longman.
• Miles, M. B. & Huberman, A. M. (2015). Nitel veri analizi (S. Akbaba Altun & A. Ersoy, Çev. Ed.). Pegem Akademi.
• Müller, V. C. (2016). Risks of artificial intelligence. Boca Raton, FL: Chapman & Hall.
• Nabiyev, V., & Erümit, A. K. (2020). Yapay zekanın temelleri. V. Nabiyev ve A. K. Erümit (Ed.), Eğitimde yapay zekâ kuramdan uygulamaya içinde (ss. 2-37), Pegem Akademi Yayınları.
• Nikolic, S., Sandison, C., Haque, R., Daniel, S., Grundy, S., Belkina, M., Lyden, S., Hassan, G. M. & Neal, P. (2024). ChatGPT, Copilot, Gemini, SciSpace and Wolfram versus higher education assessments: an updated multi-institutional study of the academic integrity impacts of Generative Artificial Intelligence (GenAI) on assessment, teaching and learning in engineering. Australasian Journal of Engineering Education, 29(2), 126-153. https://doi.org/10.1080/22054952.2024.2372154
• Olatunde-Aiyedun, T. G., & Hamma, H. (2023). Impact of Artificial Intelligence (AI) on lecturers' proficiency levels in MS PowerPoint, Canva and Gamma in Nigeria. Horizon: Journal of Humanity and Artificial Intelligence, 2(8), 1-16.
• Popenici, S. A., & Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 22(12). DOI: 10.1186/s41039-017-0062-8.
• Rogerson, A. M., & McCarthy, G. (2017). Using Internet based paraphrasing tools: Original work, patchwriting or facilitated plagiarism?. International Journal for Educational Integrity, 13, 1-15. https://doi.org/10.1007/s40979-016-0013-y
• Russel, S., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence - a modern approach. Pearson Education.
• Sallam, M. (2023). The utility of ChatGPT as an example of large language models in healthcare education, research and practice: Systematic review on the future perspectives and potential limitations. MedRxiv, 2023-02.
• Stefan, A. D., ve Sharon, K. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 1, 3-13. DOI: 10.1186/s41039-017-0062-8.
• Taşçı, G., & Çelebi, M. (2020). Eğitimde yeni bir paradigma:“Yükseköğretimde yapay zekâ”. OPUS International Journal of Society Research, 16(29), 2346-2370. https://doi.org/10.26466/opus.747634
• Tossell, C. C., Tenhundfeld, N. L., Momen, A., Cooley, K., & de Visser, E. J. (2024). Student perceptions of ChatGPT use in a college essay assignment: Implications for learning, grading, and trust in artificial intelligence. IEEE Transactions on Learning Technologies, 17, 1069-1081. DOI: 10.1109/TLT.2024.3355015.
• UNESCO (2017). Data Revolution to measure equity in education for SDGs #CIES2017.3 Mar 2017.://www.iiep.unesco.org/en/data-revolution-measure-equity-education-sdgs-cies2017-3886
• Uygun, D. (2024). Teachers' perspectives on artificial intelligence in education. Advances in Mobile Learning Educational Research, 4(1), 931-939. https://doi.org/10.25082/AMLER.2024.01.005
• Yeşilyurt, S., Dündar, R., & Aydın, M. (2024). Sosyal bilgiler eğitimi alanında lisansüstü eğitimini sürdüren öğrencilerin yapay zekâ hakkındaki görüşleri. Asya Studies-Academic Social Studies/Akademik Sosyal Araştırmalar, 8(27), 1-14. https://doi.org/10.31455/asya.1406649
• Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2006). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (6. Baskı). Seçkin Yayıncılık.
• Yin, R. K. (1984). Case study research: Design and methods. Sage.