DETERMINING TEACHER CANDIDATES’ AWARENESS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES

Year 2021, Volume: 18 Issue: 48, 263 - 285, 31.12.2021

Meryem Bilge Çam , Nur Cihan Çelik , Ebru Turan Güntepe , Ümmü Gülsüm Durukan

Abstract

The aim of this study is to reveal teacher candidates' thoughts and awareness about artificial intelligence technologies (AITs). This study was carried out the case study method which aims to describe the current situation is used. The study group consisted of 34 third grade science teacher candidates and 34 third grade computer and instructional technology teacher. The data collection tool is a form of seven open-ended questions prepared by researchers. Data obtained from the form were analyzed by content analysis. The answers to the open-ended questions were coded under common themes and presented with their frequency values. Within the findings, it was seen that the teacher candidates had awareness of AITs. While teacher candidates defined artificial intelligence as a structure, created on the basis of human intelligence, teacher candidates in computer and instructional technologies emphasized that artificial intelligence is a learning technology as well as this definition. In addition, the teacher candidates mentioned that AITs can be widely used in our daily lives in the fields of medical and education. They stated that these technologies can be used in the education and training process for lecturing, realizing in-class teaching practices, supporting the teacher, evaluating students individually and eliminating their deficiencies.

Keywords

Artificial intelligence technologies, Awareness, Teacher candidate

ÖĞRETMEN ADAYLARININ YAPAY ZEKÂ TEKNOLOJİLERİ İLE İLGİLİ FARKINDALIKLARININ BELİRLENMESİ

Abstract

Bu çalışmanın amacı, öğretmen adaylarının yapay zekâ teknolojileri ile ilgili düşüncelerini ve farkındalıklarını ortaya çıkarmaktır. Çalışma, mevcut durumu betimlemeyi amaçlayan özel durum yöntemi ile yürütülmüştür. Çalışma grubunu bir devlet üniversitesinin eğitim fakültesinde üçüncü sınıfta öğrenim gören 34 fen bilgisi ile 34 bilgisayar ve öğretim teknolojileri eğitimi öğretmen adayı olmak üzere toplam 68 öğretmen adayı oluşturmaktadır. Veri toplama aracı olarak araştırmacılar tarafından hazırlanan ve dokuz açık uçlu sorudan oluşan bir form kullanılmıştır. Formdan elde edilen veriler içerik analizi ile analiz edilmiştir. Açık uçlu sorulara verilen cevaplar kodlanarak ortak temalar altında frekans değerleriyle birlikte sunulmuştur. Elde edilen bulgular çerçevesinde, öğretmen adaylarının yapay zekâ teknolojilerine yönelik farkındalıklara sahip oldukları görülmüştür. Öğretmen adayları yapay zekâyı insan zekâsını temel alarak oluşturulmuş bir yapı olarak tanımlarken, bilgisayar ve öğretim teknolojileri eğitimi öğretmen adayları bu tanımlamanın yanı sıra yapay zekânın öğrenebilen bir teknoloji olduğunu da vurgulamışlardır. Ayrıca, öğretmen adayları yapay zekâ teknolojilerinin günlük hayatımızda tıp ve eğitim alanlarında çokça kullanılabileceğine değinmiştir. Bu teknolojilerin ders anlatma, sınıf içi öğretim uygulamalarını gerçekleştirme, öğretmeni destekleme, öğrencileri bireysel olarak değerlendirme ve eksiklerini giderme amacıyla eğitim-öğretim sürecinde kullanılabileceğini ifade etmişlerdir.

Keywords

Yapay zeka teknolojileri, Farkındalık, Öğretmen Adayı

References

• Adalı, E. (2017). Yapay zekâ. İnsanlaşan makineler ve yapay zekâ. İstanbul Teknik Üniversitesi Vakfı Yayınları, s. 8-13.
• Atasoy, S. (2012). Yapay sinir ağları ve sinirsel bulanık ağlar ile insan kaynaklarında performans yönetimi modellenmesi (Tez No. 322637). [Yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.
• Aydın, Ş. E. (2017). Yapay zekâ teknolojisi (yapay zekâların dünü bugünü yarını). Yüksek Lisans Dönem Projesi, Çukurova Üniversitesi, Adana.
• https://www.academia.edu/35714946/YAPAY_ZEK%C3%82_TEKNOLOJ%C4%B0S%C4%B0 (15.08.2020). Balaban, M. E., ve Kartal, E. (2015). Veri madenciliği ve makine öğrenmesi. Çağlayan Kitabevi.
• Becker, A. S., Brown, M., Dahlstrom, E., Davis, A., DePaul, K., Diaz, V. & Pomerantz, J. (2018). Horizon Report: 2018 Higher Education. Louisville, CO: EDUCASE.
• Bughin, J., Hazan, E., Ramaswamy, S., Chui, M., Allas, T., Dahlström, P., Henke, N., & Trench, M. (2017). Artificial intelligence: The next digital frontier? Edited by McKinsey Global Institute.
• https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx (11.12.2020).
• Çelebi, V., ve İnal, A. (2019). Yapay zekâ bağlamında etik problemi. Journal of International Social Research, 12(66), 651-666. http://dx.doi.org/10.17719/jisr.2019.3614
• Cellan-Jones, R. (2014). Stephen Hawking warns artificial intelligence could end mankind. BBC News. http://www.bbc.com/news/technology-30290540 (25.01.2021)
• Çepni, S. (2010). Araştırma ve proje çalışmalarına giriş (5. baskı). Celepler Matbaacılık.
• Chatterjee, S., & Bhattacharjee, K. K. (2020). Adoption of artificial intelligence in higher education: A quantitative analysis using structural equation modelling. Education and Information Technologies, 25(5), 3443-3463. doi:10.1007/s10639-020-10159-7
• Chiacchio, F., Petropoulos, G., & Pichler, D. (2018). The impact of industrial robots on EU employment and wages: A local labour market approach. Bruegel Working Paper, Issue 2, 1-33. http://hdl.handle.net/10419/207001
• Cibaroğlu, M. O., ve Yalçinkaya, B. (2019). Belge ve arşiv yönetimi süreçlerinde büyük veri analitiği ve yapay zekâ uygulamaları. Bilgi Yönetimi, 2(1), 44-58.
• Cohen, L., Manion, L. & Morrison, K. (2007). Research methods in education (5th ed.). Routledge Falmer.
• Coppin, B. (2004). Artificial intelligence illuminated. Junes and Bartlett Publishers.
• Elmas, Ç. (2003). Bulanık mantık denetleyiciler. Seçkin Yayıncılık.
• Erdoğdu, M. M., ve Karaca, C. (2017). The fourth industrial revolution and a possible robot tax. In İ. Berksoy, İK. Dane, ve M. Popović (Edl.), Institutions & economic policies: Effects on social justice, employment, environmental protection & growth (pp. 103-122), IJOPEC Publication.
• Kaku, M. (2016). Geleceğin fiziği. Y. Saraç Oymak ve H. Oymak (Çev.). ODTÜ Geliştirme Vakfı Yayıncılık.
• Kazu, İ. Y., ve Özdemir, O. (2009). Öğrencilerin bireysel özelliklerinin yapay zeka ile belirlenmesi (Bulanık mantık örneği). Akademik Bilişim, 11-13.
• Khare, K., Stewart, B., & Khare, A. (2018). Artificial intelligence and the student experience: An institutional perspective. IAFOR Journal of Education, 6(3), 63-78. http://dx.doi.org/10.22492/ije.6.3.04
• Kılıçer, K. (2011). Bilgisayar ve öğretim teknolojileri eğitimi öğretmen adaylarının bireysel yenilikçilik profilleri (Tez No. 286820). [Doktora tezi, Anadolu Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.
• Kış, A. (2019). Eğitimde Yapay Zeka. İçinde 14. Uluslararası Eğitim Yönetimi Kongresi (2-4 Mayıs 2019) Tam Metin Bildiri Kitabı (ss. 197-202).
• Kumar, V., Rajan, B., Venkatesan, R., & Lecinski, J. (2019). Understanding the role of artificial intelligence in personalized engagement marketing. California Management Review, 61(4), 135-155. http://dx.doi.org/10.1177/0008125619859317.
• Luckin, R. (2017). Towards artificial intelligencebased assessment systems. Nature Human Behaviour, 1(3), 1-3. http://dx.doi.org/ 10.1038/s41562-016-0028.
• McArthur, D., Lewis, M., & Bishary, M. (2005). The roles of artificial intelligence in education: Current progress and future prospects. Journal of Educational Technology, 1(4), 42-80. http://dx.doi.org/ 10.26634/jet.1.4.972.
• Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook. Sage Pbc.
• Nabiyev, V. ve Erümit, A. K. (2020). Yapay zekanın temelleri. İçinde V. Nabiyev ve A. K. Erümit (Edl.), Eğitimde yapay zeka kuramdan uygulamaya (ss. 2-37), Pegem Akademi Yayınları.
• Nabiyev, V. (2012). Yapay zeka: İnsan-bilgisayar etkileşimi. Seçkin Yayıncılık. Öztuna, B. (2017). Endüstri 4.0 (dördüncü sanayi devrimi) ile çalışma yaşamının geleceği. Gece Kitaplığı.
• 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). https://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8
• Sheikh, S. (2020). Understanding the role of artificial intelligence and its future social impact. IGI Global.
• Sönmez, Ö.F. (2020). Öğrenme aracı olarak medya okuryazarlığı ve eğitimi. İçinde E. Koçoğlu, ve Ö. Akman (Edl.), Medya okuryazarlığı eğitimi (ss.179-190), Pegem Akademi Yayınları.
• Tamer, H. Y., ve Övgün, B. (2020). Yapay zeka bağlamında dijital dönüşüm ofisi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 75(2), 775-803.
• Taşçı, G. ve Çelebi, M. (2020). Eğitimde yeni bir paradigma: Yükseköğretimde yapay zekâ. OPUS–Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 16(29), 2346-2370. https://doi.org/10.26466/opus.747634
• Tekgüç, U. ve Adalıer, A. (2019). Eğitimde derin öğrenme ve uygulamaları. İçinde A. Şişman, H. F., Odabaşi, ve B. Akkoyunlu (Edl.), Eğitim Teknolojisi Okumaları (ss.243-260), Pegem Akademi Yayınları.
• Williams, R., Won Park, H & Breazeal, C. (2019). A is for artificial intelligence: The impact of artificial intelligence activities on young children's perceptions of robots. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human
• Factors in Computing Systems (p. 1-11), ACM. https://doi.org/10.1145/3290605.3300677
• Yıldırım, A., ve Şimşek, H. (2011). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Seçkin Yayıncılık.
• Yılmaz, İ. (2012). Personel planlamada norm kadro hesabı için bir yapay zekâ uygulaması. (Tez No. 387319). [Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.
• Yin, R.K. (2009). Case study methods: Design and methods (4. Baskı). Sage Pbc.