Dijital Okuryazarlık Becerilerinin Yapay Zekâ ile Geliştirilmesi ve Yabancılara Türkçe Öğretiminde Kullanılabilirliği

Abstract

Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) destekli dijital okuryazarlık becerilerinin geliştirilmesi ve bu becerilerin yabancılara Türkçe öğretimine (YTÖ) entegrasyonu üzerine odaklanmaktadır. Araştırmada, Avrupa Birliği tarafından geliştirilen Dijital Yeterlilik Çerçevesi DigComp 2.2 temel alınarak, 28 farklı YZ uygulamasının (Elicit, Perplexity AI, Claude, Notion AI, Canva, ChatGPT-4 vb.) söz konusu çerçevedeki beş ana yeterlilik alanına (bilgi ve veri okuryazarlığı, iletişim ve iş birliği, dijital içerik oluşturma, güvenlik, problem çözme) potansiyel katkıları incelenmiştir. Nitel doküman analizi yöntemiyle yürütülen araştırmada, ilgili alan yazını, resmî dokümanlar ve YZ destekli eğitim platformlarından elde edilen veriler, belirlenen dijital yeterlilik temaları doğrultusunda analiz edilmiştir. Bulgular, YZ teknolojilerinin öğrencilere bilgiye erişim hızını artıran, metin yazma/düzenleme becerilerini geliştiren, çevrim içi iletişim etkileşimini güçlendiren ve dijital güvenlik farkındalığını yükselten kişiselleştirilmiş öğrenme araçları sunduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, incelenen uygulamaların büyük çoğunluğunun İngilizce arayüzlere sahip olması, Türkçe dil desteğinde yaşanan eksiklikler ve özellikle bilginin güvenilirliğini değerlendirme ile dijital güvenlik alt alanlarında araç dağılımının dengesizliği gibi kısıtlılıklar tespit edilmiştir. Sonuç olarak YZ tabanlı uygulamalar, dijital okuryazarlık becerilerini güçlendirmede önemli bir rol oynarken, YTÖ derslerinde etkileşimi ve üretkenliği artırmakta, öğrencilerin eleştirel düşünme ve öğrenme stratejilerini zenginleştirmektedir. Bu doğrultuda, yabancılara Türkçe öğretimi programlarına yapay zekâ entegrasyonunun başarıyla sağlanabilmesi için millî YZ araçlarının geliştirilmesi, öğretmen eğitimi ve müfredat güncellenmesi gibi adımlar önerilmektedir.

Keywords

• Dijital okuryazarlık
• dijital yeterlilik çerçevesi
• eğitim teknolojileri
• yabancılara Türkçe öğretimi
• yapay zekâ

Developing Digital Literacy Skills with Artificial Intelligence and its Usability in Teaching Turkish as a Foreign Language

Abstract

This study focuses on the development of artificial intelligence (AI)-assisted digital literacy skills and the integration of these skills into teaching Turkish as a foreign language (TTFL). Based on DigComp 2.2 Digital Competence Framework developed by the European Union, the research examines the potential contributions of 28 different AI applications (Elicit, Perplexity AI, Claude, Notion AI, Canva, ChatGPT-4, etc.) to the framework’s five main competence areas (information and data literacy, communication and collaboration, digital content creation, safety, and problem solving). Conducted through a qualitative document analysis method, the study analyzes data obtained from relevant literature, official documents, and AI-assisted educational platforms in line with the identified digital competence themes. The findings reveal that AI technologies offer students personalized learning tools that enhance speed of access to information, improve text writing/editing skills, strengthen online communication and interaction, and increase digital security awareness. However, limitations were identified, such as the fact that the vast majority of the examined applications had English interfaces, deficiencies in Turkish language support, and an uneven distribution of tools, particularly in the sub-fields of evaluating information reliability and digital security. Consequently, while AI-based tools play a significant role in strengthening digital literacy skills, they also increase engagement and productivity in TTFL courses and enrich learners’ critical thinking and learning strategies. In this regard, the study recommends steps such as developing national AI tools, improving teacher training, and updating curricula to ensure the successful integration of artificial intelligence into Turkish language teaching for foreigners.

Keywords

• Artificial intelligence
• digital competence framework
• digital literacy
• educational technologies
• teaching Turkish as a foreign language

References

1. Akkaya, N. ve Şengül, L. (2023). Sohbet robotları (Chatbots) ve yabancı dil eğitimi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, (58), 2988–2999.
2. Arastaman, G., Öztürk Fidan, İ. ve Fidan, T. (2018). Nitel araştırmada geçerlik ve güvenirlik: kuramsal bir inceleme. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 15(1), 37-75.
3. Arslan, E. (2022). Nitel araştırmalarda geçerlilik ve güvenilirlik. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (51), 395-407. https://doi.org/10.30794/pausbed.1116878
4. Arslan, M. ve Adem, E. (2010). Yabancılara Türkçe öğretiminde görsel ve işitsel araçların etkin kullanımı. Dil Dergisi, (147), 63–86.
5. Aydın, E., & Ciğerci, F. M. (2020). Yabancılara Türkçe öğretiminde dijital hikâye anlatımının yazma kaygısına etkisi. Journal of History School, 45, 1078–1097.
6. Çelebi, H., Duman, B., Karadeniz, Ş. ve Kocakaplan, C. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı konulu çalışmaların sistematik derleme yöntemiyle incelenmesi. Journal of Instructional Technologies & Teacher Education, 12(1), 529–553.
7. Çangal, Ö., Çelik, M. E. ve Başar, U. (2025). Yabancılara Türkçe öğretiminde yapay zekâ kullanımına yönelik öğretici görüşleri. Aydın Tömer Dil Dergisi, 10(1), 57–97.
8. Duran, E. ve Özen, N. E. (2018). Türkçe derslerinde dijital okuryazarlık. Türkiye Eğitim Dergisi, 3(1), 31–46.

9. Eroğlu, E. N. (2022). Türkçenin yabancı dil olarak öğretiminde dijital öykülerin yazma becerisinde kullanılabilirliği üzerine: kuramsal bir çalışma. Uluslararası Yabancı Dil Olarak Türkçe Öğretimi Dergisi, 5(2), 108-123.
10. Kozík, T., & Slivová, J. (2014). Netiquette in electronic communication. International Journal of Engineering Pedagogy (iJEP), 4(3), 67–70. https://doi.org/10.3991/ijep.v4i3.3570
11. MEB Talim ve Terbiye Kurulu. (2021). Diller için Avrupa Ortak Başvuru Metni: Öğrenme, öğretme ve değerlendirme – Tamamlayıcı cilt (Türkçe çeviri). Millî Eğitim Bakanlığı Yayınları.
12. Millî Eğitim Bakanlığı. (2020). Dijital okuryazarlık öğretmen kılavuzu. https://cdn.eba.gov.tr/kitap/digital/#p=1
13. Sağıroğlu, Ş., Bülbül, H. İ., Kılıç, A. ve Küçükali, M. (Eds.). (2020). Dijital okuryazarlık: Araçlar, metodolojiler, uygulamalar ve öneriler (1. baskı). Nobel Akademik Yayıncılık.
14. Sucu, M. (2021). İşletmelerin Z kuşağı bireylerini istihdam ederken dikkate almaları gereken konular: Bir literatür araştırması. Uluslararası Anadolu Sosyal Bilimler Dergisi, 5(3), 848–867.
15. Şimşek, B., Direkci, B. ve Koparan, B. (2021). Türkçe öğretmenlerinin eğitimde teknoloji entegrasyonu ve Türkçe öğretmeni yetiştirme sürecine ilişkin görüşlerinin incelenmesi. Turkish Academic Research Review, 6(3), 882–902.
16. Türel, E., Küçükvardar, M., Myatiyev, O. ve Avcı, Y. (2024). Eğitim ve iletişim sürecinde yapay zekâ okuryazarlığına ilişkin bir araştırma. International European Journal of Managerial Research (EUJMR), 8(15), 198–212.
17. Veronika, V., Camelia, C., Febriliana, R., & Yapen, Y. E. (2023). Digital literacy as a social mobilization and learning platform. SEIKAT: Jurnal Ilmu Sosial, Politik dan Hukum, 2(3), 228–241. https://doi.org/10.55681/seikat.v2i3.544
18. Vuorikari, R., Kluzer, S., & Punie, Y. (2022). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for citizens - With new examples of knowledge, skills and attitudes (EUR 31006 EN). Publications Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2760/115376
19. Yıldırım, A. ve Şimşek, H. (2021). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Seçkin Yayıncılık.
20. Yıldırım, K. (2010). Nitel araştırmalarda niteliği artırma. İlköğretim Online, 9(1), 79-92.
21. Adobe. (t.y.). Adobe Firefly. https://www.adobe.com/tr/products/firefly.html
22. Anthropic. (t.y.). Claude AI. https://claude.ai/
23. Bitdefender. (t.y.). Bitdefender. https://www.bitdefender.com/
24. Canva. (t.y.). Canva. https://www.canva.com/
25. Consensus. (t.y.). Consensus. https://consensus.app/
26. Copyleaks. (t.y.). Copyleaks. https://app.copyleaks.com/
27. DeepSeek. (t.y.). DeepSeek Chat. https://chat.deepseek.com/
28. DoNotPay. (t.y.). DoNotPay. https://donotpay.com/
29. DuckDuckGo. (t.y.). DuckDuckGo Search Engine. https://duckduckgo.com/
30. Ecosia. (t.y.). Ecosia. https://www.ecosia.org/
31. Glasp. (t.y.). Glasp. https://glasp.co/
32. Goblin Tools. (t.y.). Goblin Tools. https://goblin.tools/
33. Google. (t.y.). Gemini. https://gemini.google.com/
34. Google Cloud. (t.y.). Carbon Footprint. https://cloud.google.com/carbon-footprint
35. Grammarly. (t.y.). Grammarly. https://app.grammarly.com/
36. HIX.AI. (t.y.). HIX.AI. https://hix.ai/home
37. Kialo. (t.y.). Kialo Edu. https://www.kialo-edu.com/
38. Mem Labs. (t.y.). Mem AI. https://mem.ai/
39. Microsoft. (t.y.). Microsoft Copilot. https://copilot.microsoft.com/
40. Notion Labs. (t.y.). Notion. https://www.notion.com/
41. OpenAI. (t.y.). ChatGPT. https://chat.openai.com
42. Ought. (t.y.). Elicit. https://elicit.com/
43. Parlay. (t.y.). Parlay Ideas. https://parlayideas.com/
44. Perplexity AI. (t.y.). Perplexity AI. https://www.perplexity.ai/
45. QuillBot. (t.y.). QuillBot. https://quillbot.com/
46. SciSpace. (t.y.). SciSpace. https://scispace.com/
47. Scite. (t.y.). Scite. https://scite.ai/
48. Taskade. (t.y.). Taskade AI. https://www.taskade.com/ai/app