ÖĞRETMEN ADAYLARININ YAPAY ZEKÂYA YÖNELİK TUTUMLARININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ

Year 2025, Volume: 9 Issue: 2, 168 - 191, 20.07.2025

Özkan Saatçioğlu , Eda Topsakal

Abstract

Bu araştırmada öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik genel tutumları farklı değişkenler açısından incelenerek mevcut durumun ortaya konulması amaçlanmaktadır. Çalışma kapsamında Selçuk Üniversitesi Eğitim Fakültesinin dört farklı lisans programının çeşitli sınıf düzeylerinde öğrenim görmekte olan öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumlarının cinsiyet, yaş, sınıf düzeyi ve bölüm değişkenleri açısından farklılaşıp farklılaşmadığı araştırılmaktadır. Araştırmada nicel araştırma yaklaşımına dayalı tarama modellerinden betimsel tarama modeli dikkate alınmaktadır. Uygun örnekleme yoluyla ulaşılan araştırmanın örneklemini Selçuk Üniversitesi Eğitim Fakültesi’nden 246 lisans öğrencisi oluşturmaktadır. Araştırmada Schepman ve Rodway (2020) tarafından geliştirilen, Kaya vd. (2022) tarafından Türk kültürüne uyarlanan "Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutum Ölçeği" kullanılmıştır. Verilerin analizi sürecinde bağımsız değişkenleri betimlemek amacıyla tanımlayıcı istatistiklerden yüzde (%), frekans (f) hesaplanmıştır. Ayrıca, araştırmada öğretmen adaylarının cinsiyet, yaş, sınıf düzeyi ve bölüm değişkenlerine göre yapay zekâya yönelik tutumlarını belirlemek amacıyla ikili grup karşılaştırmalarında Bağımsız örneklemler t-testi ile Mann Whitney-U testi, ikiden fazla grupların karşılaştırılmasında ise Tek Yönlü ANOVA ile Kruskall Wallis H testi kullanılmıştır. Araştırma bulgularına göre, hem yapay zekâya yönelik “olumlu tutum” hem de “olumsuz tutum” alt boyutları için öğretmen adaylarının genel olarak orta düzeyde tutuma sahip oldukları ve puanların heterojen dağıldığı anlaşılmıştır. Ayrıca her iki alt boyut için de öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutum puanları cinsiyet, yaş grubu, sınıf düzeyi ve bölümlere göre istatistiksel olarak manidar bir farklılık göstermemiştir.

Keywords

Yapay Zekâya Yönelik Tutum , Cinsiyet , Sınıf Düzeyi , Bölüm , Yaş

AN INVESTIGATION OF PRESERVICE TEACHERS’ ATTITUDES TOWARD ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN TERMS OF VARIOUS VARIABLES

Abstract

This study aims to reveal the current state by examining prospective teachers’ general attitudes toward artificial intelligence (AI) in terms of various variables. Within the scope of the study, it is investigated whether the attitudes of prospective teachers studying at different grade levels in four undergraduate programs at Selçuk University Faculty of Education differ according to gender, age, grade level, and department variables. The research is based on the descriptive survey model, one of the quantitative research approaches. The sample of the study, determined through convenience sampling, consists of 246 undergraduate students from the Faculty of Education at Selçuk University. The "General Attitude Toward Artificial Intelligence Scale," developed by Schepman and Rodway (2020) and adapted to Turkish culture by Kaya et al. (2022), was used in the study. During the data analysis process, descriptive statistics such as percentage (%) and frequency (f) were calculated to describe the independent variables. Additionally, to determine whether attitudes toward AI differed by gender, age, grade level, and department, Independent Samples t-Test and Mann Whitney U-Test were employed for comparisons between two groups, while One-Way ANOVA and Kruskal-Wallis H Test were used for comparisons involving more than two groups. According to the findings, prospective teachers generally exhibited a moderate level of attitude toward both the "positive attitude" and "negative attitude" sub-dimensions of AI, with scores showing a heterogeneous distribution. Moreover, attitude scores for both sub-dimensions did not show any statistically significant differences based on gender, age group, grade level, or department.

Keywords

Attitude Toward Artificial İntelligence , Gender , Grade Level , Department , Age

References

• Acem, Y., Arslantaş, K., Bişirici, M., & Erdoğan, K. (2024). Öğretmenlerin eğitimde yapay zekâ kullanımına yönelik tutumlarının incelenmesi [Investigation of teachers' attitudes towards the use of ‎artificial intelligence in education]. Education and Social Sciences, 1(2), 12-23. https://ijtess.com/index.php/pub/article/view/21
• Acet, İ., Şensiz, N., Bilir, S., Ciğerci, Ü., Çirişoğlu, M., & Yeşil, S. (2024). İlkokul öğretmenlerinin yapay zekâya ilişkin tutumlarının çeşitli değişkenler açısından incelenmesi: Kastamonu örneği [An examination of primary school teachers' attitudes towards artificial intelligence in relation to various variables: The case of Kastamonu]. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 11(112), 2055-2062.https://doi.org/10.5281/zenodo.14028429
• Akdeniz, M., & Özdinç, F. (2021). Eğitimde yapay zekâ konusunda türkiye adresli çalışmaların incelenmesi [Examination of Turkey addressing studies regarding artificial intelligence in education]. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(1): 912-932. https://doi.org/10.33711/yyuefd.938734
• Aksakal, Taşkıran, Ş., Emre, İ., & Özbek, M. (2024). Sınıf öğretmenlerinin yapay zekâya ilişkin tutumlarının belirlenmesi [Determining classroom teachers' attitudes towards artificial intelligence]. Eğitimde Yeni Yaklaşımlar Dergisi, 7(1), 1-13. https://dergipark.org.tr/en/pub/eyyad/issue/85880/1436081
• Aksekili, E., & Kan, A. (2024). Öğretmenlerin eğitimde yapay zekâ kullanımına yönelik tutum ölçeği geliştirme: Geçerlik ve güvenirlik çalışması [Teachers’ use of artificial intelligence in education developing an attitude scale towards: Validity and reliability study]. 21. Yüzyılda Eğitim ve Toplum, 13(39), 525-542. https://dergipark.org.tr/en/pub/egitimvetoplum/issue/89829/1471276
• Al-Zahrani, A. M., & Alasmari, T. M. (2024). Exploring the impact of artificial intelligence on higher education: The dynamics of ethical, social, and educational implications. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), 1-12. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03432-4
• Arık, G., & Seferoğlu, S.S. (2020). Eğitimde yapay zekâ çalışmaları: Araştırma eğilimleri, karşılaşılan zorluklar ve çözüm önerileri [Studies on artificial intelligence in education: Research trends, challenges, and recommendations]. In V. Nabiyev & A. K. Erümit (Eds.), Eğitimde yapay zekâ kuramdan uygulamaya [Artificial ıntelligence in education: From theory to practice] (pp. 260-280). Ankara: Pegem Yayıncılık
• Arıkanoğlu, M., & Yaman Lesinger, F. Y. (2024). Okul öncesi öğretmenlerinin yapay zekâya yönelik tutumlarının belirlenmesi (KKTC örneği) [Determination of preschool teachers’ attitudes towards artificial intelligence (trnc example)]. International Journal of Su-Ay Development Association (IJOSDA), 3(2), 80-91. https://dergipark.org.tr/en/pub/ijosda/issue/89847/1613172
• Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları [Artificial intelligence and applicatıons in education]. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88. https://dergipark.org.tr/en/pub/baebd/issue/55426/690058
• Avcı, H. E., & Günay, U. İ. (2024). Sosyal bilgiler öğretmen adaylarının yapay zekâ tutumları: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi örneği [Attitudes of social studies techer candidates towards artificial intelligence: The case of Çanakkale Onsekiz Mart University ]. Route Educational & Social Science Journal, 11(4), 162-172. https://doi.org/10.17121/ressjournal.3567
• Banaz, E., & Maden, S. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ tutumlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi[An investigation of Turkish pre-service teachers’atitudes towards artificial intelligence in terms of different variables ]. Trakya Eğitim Dergisi, 14(2), 1173-1180. https://doi.org/10.24315/tred.1430419
• Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E. K., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2016). Bilimsel araştırma yöntemleri [Scientific research methods] (21. baskı). Pegem Akademi Yayınları.
• 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, 3443-3463. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10159-7 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
• Chiu, T. K. (2021). A holistic approach to the design of artificial intelligence (AI) education for K-12 schools. TechTrends, 65(5), 796-807. https://doi.org/10.1007/s11528-021-00637-1 Chiu, T. K. F., Xia, Q., Zhou, X., Chai, C. S., & Cheng, M. (2022). Systematic literature review on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100118, https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118
• Chu, H., Hwang, G., Tu, Y., & Yang, K. (2022). Roles and research trends of artifcial intelligence in higher education: A systematic review of the top 50 most-cited articles. Australasian Journal of Educational Technology, 38(3), 22–42. https://ajet.org.au/index.php/AJET/article/view/7526
• Cruz-Jesus, F., Castelli, M., Oliveira, T., Mendes, R., Nunes, C., Sa-Velho, M., & Rosa Louro, A. (2020). Using artificial ıntelligence methods to assess academic achievement in public high schools of a european union country. Heliyon, 6(6), 1-11. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04081 Çetin, M., & Aktaş, A. (2021). Yapay zekâ ve eğitimde gelecek senaryoları [Artificial intelligence and future scenarios in education]. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 18(Eğitim Bilimleri Özel Sayısı), 4225-4268. https://doi.org/10.26466/opus.911444
• Duarte, F. (2024). Number of ChatGPT Users (Mon 2024). Retrieved from https://explodingtopics.com/blog/chatgpt-users
• Edwards, B. I., & Cheok, A. D. (2018). Why not robot teachers: Artificial intelligence for addressing teacher shortage. Applied Artificial Intelligence, 32(4), 345-360. https://doi.org/10.1080/08839514. 2018.1464286
• Eker, C., & Halıcı Gürbüz, S. (2024). Matematik öğretmenlerinin matematik dersinde yapay zekâ kullanımına yönelik yeterlilik algıları [Mathematics teachers’ perceptions of competence regarding the use of artificial intelligence in mathematics lessons]. Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Dergisi, 7(7), 513-528. https://doi.org/10.26677/TR1010.2024.1425
• Eti, H. S. (2025). Yükseköğretimde yapay zekâ: Öğrenci tutumları ve akademisyen görüşleri [Artificial intelligence in higher education: Student attitudes and academician perspectives]. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 10(26), 132-153. https://doi.org/10.25204/iktisad.1588001
• Ferikoğlu, D., & Akgün, E. (2022). Öğretmenlerin yapay zekâ farkındalığının araştırılması: Bir ölçek geliştirme çalışması. Malezya Çevrimiçi Eğitim Teknolojisi Dergisi , 10 (3), 215–231. https://doi.org/10.52380/mojet.2022.10.3.407
• Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3th ed.). SAGE Publications.
• Fosso Wamba, S., Bawack, R., Guthrie, C., Queiroz, M., & Carillo, K. (2021). Are we preparing for a good AI society? A bibliometric review and research agenda. Technological Forecasting and Social Change, 164. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120482
• Gliner, J. A., Morgan, G. A., & Leech, N. L. (2017). Research methods in applied settings: An integrated approach to design and analysis (3th ed.). Routledge.
• Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 5-14. https://doi.org/10.1177/0008125619864925
• Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis (5th ed.). Prentice-Hall.
• Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning (1st ed.). Center for Curriculum Redesign. Hwang, G. J., Xie, H., Wah, B. W., & Gašević, D. (2020). Vision, challenges, roles and research issues of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100001. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001 Işık, A. D. (2014). Eğitimde okul ve teknoloji [School and technology in education]. Pegem Akademi. İmamoğlu Akman, G., & Akman, Y. (2025). Eğitim inançları ve yapay zekâ: Öğretmen adayları üzerine bir araştırma [Educational beliefs and artifical intelligence: A study on pre-service teachers]. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 16(1), 911-928. https://doi.org/10.51460/baebd.1601530
• İşler, B., & Kılıç, M. Y. (2021). Eğitimde Yapay Zekâ Kullanımı ve Gelişimi [The use and development of artificial intelligence in education]. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1): 1-11. https://dergipark.org.tr/en/pub/ejnm/issue/58097/738221
• Jiang, Y., Li, X., Luo, H., Yin, S., & Kaynak, O. (2022). Quo vadis artificial intelligence?. Discover Artifcial Intelligence, 2(4), 1-19. https://doi.org/10.1007/s44163-022-00022-8
• Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1993). LISREL 8: Structural equation modeling with the SIMPLIS command language. Scientific Software International.
• Kalafat, Ö. (2024). Eğitim ve yapay zekâ [Education and artificial intelligence]. In M. Bilen (Ed.), Yapay zekânın değiştirdiği dinamikler [The dynamics changed by artificial intelligence] (pp. 89-102). Eğitim yayınevi.
• Karakaya, İ. (2014). Bilimsel araştırma yöntemleri [Scientific research methods]. In A. Tanrıöğen (Ed.), Bilimsel araştırma yöntemleri [Scientific research methods] (pp. 57-83). Anı Yayıncılık.
• Karakoç Keskin, E. (2023). Yapay zekâ sohbet robotu chatgpt ve türkiye internet gündeminde oluşturduğu temalar [Ai chatbot chapgpt and the themes it creates on Turkey’s internet Aagenda]. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 7(2), 114-131. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ejnm/issue/77129/1266798
• Kaya, F., Aydın, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., & Demir Kaya, M. (2022). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes towards artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction. 40(2), 497–514. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
• Kırkar, D., & Buzlukçu, C. (2024). Turizm eğitimi alan lisans öğrencilerinin yapay zekâya yönelik genel tutumlarının belirlenmesi [Determining the general attitudes of undergraduate students studying tourism towards artificial intelligence]. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 8(3): 205-216. https://tutad.org/index.php/tutad/article/view/708
• Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). Guilford Press.
• Krenn, M., Pollice, R., Guo, S. Y., Aldeghi, M., Cervera-Lierta, A., Friederich, P., Gomes, G. D. P., Häse, F., Jinich, A., Nigam, A. K., Yao, Z., & Aspuru-Guzik, A. (2022). On scientific understanding with artificial intelligence. Nature Reviews Physics, 4(12), 761-769. https://www.nature.com/articles/s42254-022-00518-3
• Kum, Ö. (2023). Grafik tasarım bölümü öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumları (Tokat ili örneği) [The attitudes of graphic design students towards artificial intelligence (The sample of Tokat province)]. EKEV Akademi Dergisi, (96), 172-181. https://doi.org/10.17753/sosekev.1381995 Laupichler, M. C., Aster, A., Schirch, J., & Raupach, T. (2022). Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100101
• Lo, C. K. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature. Education Sciences, 13(4), 410-425. https://doi.org/10.3390/educsci13040410
• Mart, M., & Campbell-Barr, V. (2021). Professional development opportunities for early years teachers using social media: The case of England and Turkey. Education 3-13, 49(4), 448-463. https://doi.org/10.1080/03004279.2020.1734041
• Mart, M., & Kaya, G. (2024). Okul öncesi öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumları ve yapay zekâ okur yazarlığı arasındaki ilişkinin incelenmesi [The examination of preschool teacher candidates’ attitudes towards artificial ıntelligence and their artificial ıntelligence literacy relationship]. Edutech Research, 2(1), 91-109. www.researchgate.net/publication/382068177
• Meço, G., & Coştu, F. (2022). Eğitimde yapay zekânın kullanılması: Betimsel içerik analizi çalışması [Usıng artificial intelligence in education: Descriptive content analysis study]. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 12(23), 171-193. https://dergipark.org.tr/tr/pub/sbed/issue/70445/1092727
• Mikropoulos, T. A., & Natsis, A. (2011). Educational virtual environments: A ten-year review of empirical research (1999–2009). Computers & Education, 56(3), 769-780. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2010.10.020
• Moor, J. (2006). The Dartmouth College artificial intelligence conference: The next fifty years. AI Magazine, 27(4), 87-91. https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4.1911 Muthén, L. K., & Muthén, B. O. (2017). Mplus: Statistical analysis with latent variables: user’s guide (8th ed.). Muthén & Muthén.
• Nabiyev, V., & Erümit, A. K. (2020). Yapay zekânın temelleri [The fundamentals of artificial intelligence]. In V. Nabiyev & A. K. Erümit (Eds.), Eğitimde yapay zekâ: Kuramdan uygulamaya [Artificial ıntelligence in education: From theory to practice] (pp. 2-37), Pegem Akademi.
• Ng, D. T., Leung, J. K., Chu, S. K., & Qiao M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
• Obschonka, M., & Audretsch, D. B. (2020). Artificial intelligence and big data in entrepreneurship: a new era has begun. Small Business Economics, 55, 529-539. https://link.springer.com/article/10.1007/s11187-019-00202-4
• Osoba, O. A., & Welser IV, W. (2017). An intelligence in our image: The risks of bias and errors in artificial intelligence. Rand Corporation.
• Ouyang, F., & Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100020. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100020
• Randhawa, G. K., & Jackson, M. (2020). The role of artificial intelligence in learning and professional development for healthcare professionals. Healthcare Management Forum, 33(1), 19-24. https://doi.org/10.1177/0840470419869032
• Russel, S., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: A modern approach (3th ed.). New Jersey: Pearson Education.
• Sarıkaya, B., & Kavan, N. (2024). Türkçe öğretmeni adaylarının yapay zekâya yönelik tutumlarının incelenmesi [An investigation of Turkish teacher candidates’ attitudes towards artificial intelligence]. Electronic Journal of Education Sciences, 13(26), 191-203. https://doi.org/10.55605/ejedus.1550010
• Schepman, A., & Rodway, P. (2020). Initial validation of the general attitudes towards Artificial Intelligence Scale. Computers in Human Behavior Reports, 1, 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100014
• Shaikh, A. A., Kumar, A., Jani, K., Mitra, S., García-Tadeo, D. A., & Devarajan, A. (2022). The role of machine learning and artificial intelligence for making a digital classroom and its sustainable impact on education during COVID- 19. Materialstoday: Proceedings, 56(6), 3211-3215. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.09.368
• Sharma, S., & Kumar, N. (2023). The future of education: Implications of artificial intelligence integration in learning environments. International Journal of Enhanced Research in Educational Development, 11(5), 129-133. https://www.researchgate.net/publication/374294670
• Sindermann, C., Sha, P., Zhou, M., Wernicke, J., Schmitt, H. S., Li, M., Sariyska, R., Stavrou, M., Becker B., & Montag, C. (2021). Assessing the attitude towards artificial intelligence: Introduction of a short measure in German, Chinese, and English language. KI Künstliche intelligenz, 35, 109-118. https://doi.org/10.1007/s13218-020-00689-0
• Spector, J. M., & Ma, S. (2019). Inquiry and critical thinking skills for the next generation: from artificial intelligence back to human intelligence. Smart Learning Environments, 6(8), 1-11. https://doi.org/10.1186/s40561-019-0088-z
• Stenbom, A. (2023). Defining artificial intelligence. In M. Jaakkola (Ed.), Reporting on artificial intelligence (pp. 27-36). United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO).
• Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (6th ed.). Pearson Education.
• Tahiru, F. (2021). AI in education: A systematic literature review. Journal of Cases on Information Technology (JCIT), 23(1), 1-20. https://doi.org/10.4018/JCIT.2021010101
• Tan, Ç., Ceylan, Y., & Öztürk, O. (2023). Öğretmenlerin yapay zekâya karşı tutumlarının incelenmesi [Investıgatıon of teachers' attıtudes towards artıfıcıal ıntellıgence]. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(67), 72-83. https://doi.org/10.29228/SOBIDER.73772
• Taşçı, G., & Çelebi, M. (2020). Eğitimde Yeni bir paradigma: “Yükseköğretimde yapay zekâ” [A new paradigm in education: "Artificial ıntelligence in higher education"]. OPUS International Journal of Society Researches, 16(29): 2346-2370. https://doi.org/10.26466/opus.747634
• Timms, M. J. (2016). Letting artificial intelligence in education out of the box: Educational cobots and smart classrooms. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 701-712. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0095-y
• Tosun, A. (2023). Sürdürülebilir eğitim için yapay zekâ modellemesi ile inovasyona teorik bir bakış [A theoretical perspective on ınnovation with artificial ıntelligence modeling for sustainable education]. International Social Mentality And Researcher Thinkers Journal, 9(78), 5408-5411. https://doi.org/10.29228/smryj.73883
• Uzun, Y., Tümtürk, A. Y., & Öztürk, H. (2021). Günümüzde ve gelecekte eğitim alanında kullanılan yapay zekâ [The Use of Artificial Intelligence in Education: Present and Future]. In 1st International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, Necmettin Erbakak University, Konya.
• Wang, B., Rau, P., & Yuan, T. (2023). Measuring user competence in using artificial ıntelligence: Validity and reliability of artificial ıntelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology, 42(9), 1324–1337. Https://Doi.Org/10.1080/0144929x.2022.2072768
• Wartman, S. A., & Combs, C. D. (2018). Medical education must move from the information age to the age of artificial intelligence. Academic Medicine, 93(8), 1107-1109. https://doi.org/10.1097/ACM.0000000000002044
• Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223-235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995
• Wiredu, J., Kumi, M., Popoola, H. A., & Museshaiyela, P. (2023). An investigation on the characteristics, abilities, constraints, and functions of artificial intelligence (ai): The age of chatgpt as an essential ultramodern support tool. International Journal of Development Research, 13(5), 62614-62620. https://www.researchgate.net/publication/371133550
• Yıldırım, G., & Yıldırım, S. (2025). Yapay zekâ araçlarının kullanımına yönelik tarih öğretmen adaylarının genel tutumları [General attitudes of pre-service history teachers towards the use of artificial ıntelligence tools]. Bayburt Eğitim Fakültesi Dergisi, 20(45), 243-259. https://doi.org/10.35675/befdergi.1586414
• Xia, Q., Chiu, T. K. F., & Chai, C. S. (2022). The moderating effects of gender and need satisfaction on self-regulated learning through artificial ıntelligence (AI). Education and Information Technologies, 28(4), 8691-8713. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11547-x
• Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
• Zhai, X., Chu, X., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Istenic, A., Spector, M., Liu, J. B., Yuan, J., & Li, Y. (2021). A review of artificial intelligence (AI) in education from 2010 to 2020. Complexity, 2021(1), 1-18. https://doi.org/10.1155/2021/8812542
• Zhang, J., & Zhang, Z. (2024). AI in teacher education: Unlocking new dimensions in teaching support, inclusive learning, and digital literacy. Journal of Computer Assisted Learning, 40(4), 1–15. https://doi.org/10.1111/jcal.12988
• Zhang, W., Shankar, A., & Antonidoss A. (2022). Modern art education and teaching based on artificial intelligence, Journal of Interconnection Networks, 22(1). https://doi.org/10.1142/S021926592141005X
• Zhao, L., Chen, L., Liu, Q., Zhang, M., & Copland, H. (2019). Artificial intelligence-based platform for online teaching management systems. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 37(1), 45–51. https://doi.org/10.3233/JIFS-179062