Yapay Zekâ Eğitiminin Öğretmenlerin Okuryazarlık ve Algı Düzeyleri Üzerindeki Etkisi: TÜBİTAK 4005 Projesi Örneği
Abstract
Bu araştırmanın amacı, öğretmenlere yönelik düzenlenen yapay zekâ eğitiminin, öğretmenlerin yapay zekâ okuryazarlığı düzeyleriyle eğitimde yapay zekâ kullanımına ilişkin algıları üzerindeki etkisini incelemektir. Çalışma, TÜBİTAK 4005 Bilim ve Toplum Yenilikçi Eğitim Uygulamaları Programı kapsamında yürütülen “Yapay Zekâ Okuryazarlığı: Eğitimde Büyük Dil Modeli Uygulamaları” adlı proje çerçevesinde gerçekleştirilmiştir. Çalışma grubunu, ortaokullarda görev yapan 15’i fen bilimleri ve 15’i matematik olmak üzere 30 öğretmen oluşturmaktadır. Katılımcılar, beş gün süren ve toplam 55 saatlik bir eğitim programına katılmıştır. Bu program kapsamında öğretmenlere yapay zekânın temel kavramları, büyük dil modellerinin eğitimdeki uygulama alanları, ölçme ve değerlendirmede yapay zekâ kullanımı, etik ilkeler ve sınıf içi etkinlik örnekleri uygulamalı olarak sunulmuştur. Veriler, eğitim öncesi ve sonrası uygulanan “Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği” ile “Eğitimde Yapay Zekâ Kullanımına İlişkin Algı Ölçeği” aracılığıyla toplanmıştır. Bulgular, yapay zekâ eğitiminin öğretmenlerin yapay zekâ okuryazarlığı düzeylerinde ve eğitimde yapay zekâ kullanımına yönelik algılarında anlamlı bir artış sağladığını göstermektedir. Öğretmen görüşleri, yapay zekânın öğretim sürecinde verimliliği artırma, öğrenci motivasyonunu destekleme ve dijital yeterliklerle uyum sağlama açısından önemli bir potansiyele sahip olduğunu ortaya koymuştur. Bununla birlikte katılımcılar, etik ihlaller, veri güvenliği, aşırı bağımlılık ve bilgi doğruluğu gibi konularda dikkatli olunması gerektiğini vurgulamıştır.
Keywords
References
- Adiguzel, T., Kaya, M. H., & Cansu, F. K. (2023). Revolutionizing education with AI: Exploring the transformative potential of ChatGPT. Contemporary Educational Technology, 15(3), ep429. https://doi.org/10.30935/cedtech/13152
- Akgun, S. & Greenhow, C. (2022). Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K–12 settings. AI and Ethics, 2(3), 431–440. https://doi.org/10.1007/s43681-021-00096-7
- Albannai, B. (2019). Comparative study of HVAC and HVDC transmission systems with proposed machine learning algorithms for fault location detection. (Doktora Tezi). https://search.proquest.com/openview/d49d99debd32da48f7f4c896b716e2e4/1?pq-origsite= gscholar&cbl=18750&diss=y sayfasından erişilmiştir.
- Alexander, B., Becker, S. A., Cummins, M., & Giesinger, C. H. (2017). Digital literacy in higher education, Part II: An NMC horizon project strategic brief. The New Media Consortium. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED593904.pdf sayfasından erişilmiştir.
- Allen, L. K. & Kendeou, P. (2024). ED-AI Lit: An Interdisciplinary framework for AI literacy in education. Policy Insights from the Behavioral and Brain Sciences, 11(1), 3-10. https://doi.org/10.1177/23727322231220339
- Büyüköztürk, Ş., Kılıç-Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Demirel, F., & Karadeniz, Ş. (2015). Bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem.
- Cetindamar, D., Kitto, K., Wu, M., Zhang, Y., Abedin, B., & Knight, S. (2022). Explicating AI literacy of employees at digital workplaces. IEEE Transactions on Engineering Management, 71, 810-823. https://doi.org/10.1109/TEM.2021.3138503
- Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264-75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Teacher Education and Professional Development of Educators, STEM Education
Journal Section
Research Article
Early Pub Date
August 27, 2026
Publication Date
August 30, 2026
Submission Date
November 4, 2025
Acceptance Date
April 30, 2026
Published in Issue
Year 2026 Volume: 24 Number: 2