The Relationship Between Prospective Turkish Teachers' Artificial Intelligence Literacy and 21st Century Teaching Skills

Öz

This study aims to examine the relationship between artificial intelligence literacy and 21st century teaching skills of preservice Turkish language teachers. A quantitative research method was employed in the study and a relational survey model was used to examine the relationship between the variables. In this study, data were collected using the Artificial Intelligence Literacy Scale and the 21st Century Teaching Skills Scale. In the data collection process structured in accordance with the quantitative research design, the scale questions were prepared using Google Forms and each scale was administered to participants in the west part of Türkiye during a separate class hour. The quantitative data of the study were evaluated using SPSS 22.0 statistical analysis software. In line with the findings, it was determined that the levels of pre-service teachers regarding both variables were generally high; there were statistically significant and positive relationships between artificial intelligence literacy and 21st century teaching skills. In particular, low-level but significant correlations were found between techno-pedagogical, flexible teaching and generative skills and artificial intelligence literacy; it was determined that the technical understanding sub-dimension was a significant predictor of 21st century teaching skills. In addition, it was observed that demographic variables such as gender and grade level created significant differences in some sub-dimensions. The results revealed that artificial intelligence literacy should be integrated into teacher competencies; thus, it is suggested that teacher education programs to be enriched with more interdisciplinary and practice-oriented content.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence literacy
• 21st century teaching skills
• pre-service Turkish language teachers

Türkçe Öğretmeni Adaylarının Yapay Zekâ Okuryazarlıkları ile 21. Yüzyıl Öğreten Becerileri Arasındaki İlişki

Öz

Bu araştırmanın amacı Türkçe öğretmeni adaylarının yapay zekâ okuryazarlıkları ile 21. yüzyıl öğreten becerileri arasındaki ilişkiyi incelemektir. Araştırmada nicel araştırma yöntemi tercih edilmiş ve verilerdeki değişkenler arasındaki ilişkiyi ortaya koymak amacıyla ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. Çalışmanın verileri, Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği ve 21. Yüzyıl Öğreten Becerileri Ölçeği kullanılarak toplanmıştır. Nicel araştırma desenine uygun olarak yapılandırılan veri toplama sürecinde, ölçek soruları Google Forms aracıyla hazırlanmış ve Türkiye’nin batısında yer alan bir Eğitim Fakültesinin Türkçe Eğitimi Bölümündeki öğretmen adaylarına uygulanmıştır. Araştırmanın nicel verileri SPSS 22.0 istatistik programı aracılığıyla analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular doğrultusunda, öğretmen adaylarının her iki ölçeğe ilişkin düzeylerinin genel olarak yüksek olduğu; yapay zekâ okuryazarlığı ile 21. yüzyıl öğreten becerileri arasında istatistiksel olarak anlamlı ve pozitif yönlü ilişkiler bulunduğu tespit edilmiştir. Özellikle Teknopedagojik, Esnek Öğretme ve Üretimsel Beceriler ile yapay zekâ okuryazarlığı arasında düşük düzeyli ancak anlamlı korelasyonlar saptanmış; Teknik Anlama alt boyutunun, 21. yüzyıl öğreten becerilerinin anlamlı bir yordayıcısı olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, cinsiyet ve sınıf düzeyi gibi demografik değişkenlerin bazı alt boyutlar üzerinde anlamlı farklılık yarattığı tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, yapay zekâ okuryazarlığının öğretmen yeterlikleri ile bütünleştirilmesi gerektiğini ortaya koymuştur. Bu bağlamda öğretmen yetiştirme programlarında disiplinlerarası ve uygulamaya dönük içeriklerin yaygınlaştırılmasının yararlı olacağı yönünde önerilerde bulunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Yapay zekâ okuryazarlığı
• 21. yüzyıl öğreten becerileri
• Türkçe öğretmeni adayları

Kaynakça

1. Ainley, J., & Luntley, M. (2007). Towards an articulation of expert classroom practice. Teaching and Teacher Education, 23(7), 1127-1138. https://doi.org/10.1016/j.tate.2006.09.002
2. Altun, A. (2005). Gelişen teknolojiler ve yeni okuryazarlıklar. Anı.
3. 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
4. Chiu, T. K. F., Moorhouse, B. L., Chai, C. S., & Ismailov, M. (2023). Teacher support and student motivation to learn with Artificial Intelligence (AI) based chatbot. Interactive Learning Environments, 32(7), 3240-3256. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2172044
5. Çetin, M., & Aktaş, A. (2021). Yapay zekâ ve eğitimde gelecek senaryoları. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 18, 4225-4268. https://doi.org/10.26466/opus.911444
6. Dartnall, T. (Ed.). (1994). Artificial intelligence and creativity: An interdisciplinary approach. Springer Science & Business Media.
7. Elçiçek, M. (2024). Öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlığı üzerine bir inceleme. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 6(1), 24-35. https://doi.org/10.53694/bited.1460106
8. Flasiński, M. (2016). Introduction to artificial intelligence. Springer.

9. Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., & Hyun, H. H. (2012). How to design and evaluate research in education (7th Ed.). McGraw-Hill.
10. George, D., & Mallery, M. (2010). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference update (10th ed.). Pearson.
11. Gökçe, E. (2000). 21. yüzyılın öğretmeni. Çağdaş Eğitim Dergisi, 270, 21-26.
12. Gökgöz Kırgız, G. (2024). Sınıf öğretmenlerinin dijital vatandaşlık düzeyleriyle 21. yüzyıl öğreten becerilerini kullanma düzeyleri arasındaki ilişki (Tez No. 866448) [Yüksek lisans tezi, Pamukkale Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.
13. Göksoy, S. (2014). Eğitim sistemlerinde kalite standartları ve kalite standart alanları. 21. Yüzyılda Eğitim ve Toplum, III(7), 85-100. https://dergipark.org.tr/en/pub/egitimvetoplum/issue/5126/69817
14. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
15. İncik Yalçın, E. (2020). Öğretmenlerin yaşam boyu öğrenme eğilimleri ve 21. yüzyıl öğreten becerileri arasındaki ilişkinin incelenmesi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 20(2), 1099-1112. https://dx.doi.org/10.17240/aibuefd.2020..-638602
16. Karakuş, A., Geçgel, Ş., & Çetin, M. (2024). Gelişen bir paradigma: Yapay zekâ okuryazarlığı. International Journal of Active Learning, 8(1), 50-63. https://doi.org/10.48067/ijal.1422876
17. Karaoğlan Yılmaz, F. G., & Yılmaz, R. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 5(2), 172-190. https://doi.org/10.53694/bited.1376831
18. Karasar, N. (2013). Bilimsel araştırma yöntemi (25. baskı). Nobel.
19. Kaur, D. J., & Gill, N. S. (2019). Artificial Intelligence and deep learning for decision makers: A growth hacker’s guide to cutting edge technologies. BPB.
20. Koehler, M. J., & Mishra, P. (2009). What is technological pedagogical content knowledge (TPACK)? Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 9(1), 60-70. https://citejournal.org/volume-9/issue-1-09/general/what-is-technological-pedagogicalcontent-knowledge
21. Kong, S. C., Cheung, W. M. Y., & Zhang G. (2021). Evaluation of an artificial intelligence literacy course for university students with diverse study backgrounds. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100026. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100026
22. Kong, S., Cheung, W. M. Y., & Zhang, G. (2022). Evaluating artificial intelligence literacy courses for fostering conceptual learning, literacy and empowerment in university students: Refocusing to conceptual building. Computers in Human Behavior Reports, 7, 100223. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2022.100223
23. Kozikoğlu, İ., & Özcanlı, N. (2020). Öğretmenlerin 21. yüzyıl öğreten becerileri ile mesleğe adanmışlıkları arasındaki ilişki. Cumhuriyet International Journal of Education, 9(1), 270-290. http://dx.doi.org/10.30703/cije.579925
24. 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
25. Laupichler, M. C., Aster, A., & Raupach, T. (2023). Delphi study for the development and preliminary validation of an item set for the assessment of non-experts’ AI literacy. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100126. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100126
26. Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of The 2020 Chi Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-16). ACM. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3313831.3376727
27. Melvin, L. (2011). How to keep good teachers and principals: Practical solutions to today's classroom problems. R&L Education.
28. Miao, F., Holmes, W., Huang, R., & Zhang, H. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709?locale=en
29. McCarthy, J. (2004). What is artificial intelligence? http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/
30. Muradoğlu, D. D. (2024). Fen bilimleri öğretmenlerinin 21. yüzyıl öğreten becerilerini kullanımları ile sınıf yönetimi yeterlikleri arasındaki ilişki (Tez No. 855761) [Yüksek lisans tezi, Manisa Celal Bayar Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.
31. Orhan Göksün, D. (2016). Öğretmen adaylarının 21. yüzyıl öğrenen becerileri ve 21. yüzyıl öğreten becerileri arasındaki ilişki (Tez No. 425506) [Yayımlanmamış doktora tezi, Anadolu Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.
32. Orhan Göksün, D., & Kurt, A. A. (2017). Öğretmen adaylarının 21. yy. öğrenen becerileri kullanımları ve 21. yy. öğreten becerileri kullanımları arasındaki ilişki. Eğitim ve Bilim, 42(190), 107-130. https://educationandscience.ted.org.tr/article/view/1658/2015
33. Owoc, M., Sawicka, A., & Weichbroth, P. (2019). Al-based Personalized Learning: A comprehensive overview. Journal of Digital Learning, 7(4), 156-173.
34. Owoc, M. L., Sawicka, A., & Weichbroth, P. (2021). Artificial ıntelligence technologies in education: Benefits, challenges and strategies of ımplementation. In M. L. Owoc & M. Pondel (Eds.), Artificial intelligence for knowledge management (pp. 37-58). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-85001-2_4
35. Robinson, S. C. (2020). Trust, transparency, and openness: How inclusion of cultural values shapes Nordic national public policy strategies for artificial intelligence (AI). Technology in Society, 61, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101421
36. Rodríguez, G., Moreno-León, J., Román-González, M., & Robles, G. (2020). Introducing artificial intelligence fundamentals with LearningML: Artificial intelligence made easy. In Proceedings of the Eighth International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality (pp. 18-20). ACM. https://doi.org/10.1145/3434780.3436705
37. Sanders, W. L., & Rivers, J. C. (1996). Cumulative and residual effects of teachers on future student academic achievement. University of Tennessee, Value-Added Research and Assessment Center.
38. Schauffler, G., & Greer, R. D. (2006). The effects of intensive tact instruction on audience-accurate tacts and conversational units. Journal of Early and Intensive Behavior Intervention, 3(1), 121-134. http://dx.doi.org/10.1037/h0100326
39. Singleton, R. A., & Straits, B. C. (2005). Approaches to social research (4th ed.). Oxford University.
40. Steinbauer, G., Kandlhofer, M., Chklovski, T., Heintz, F., & Koenig, S. (2021). A differentiated discussion about AI education K-12. KI-Künstliche Intelligenz, 35(2), 131-137. https://link.springer.com/article/10.1007/s13218-021-00724-8
41. Su, J., Ng, D. T. K., & Chu, S. K. W. (2023). Artificial intelligence (AI) literacy in early childhood education: The challenges and opportunities. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100124. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100124
42. Sucu, İ. (2019). Yapay zekânın toplum üzerindeki etkisi ve yapay zekâ (A. I.) filmi bağlamında yapay zekâya bakış. Uluslararası Ders Kitapları ve Eğitim Materyalleri Dergisi, 2(2), 203-215. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ijotem/issue/50671/643204 - article_cite
43. Tabachnick, B., G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (7th ed.). Pearson.
44. Wang, B., Rau, P. L. P., & Yuan, T. (2022). Measuring user competence in using artificial intelligence: Validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology, 42(9), 1324-1337. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2072768
45. Yilmaz Soylu, M., Lee, J., Hung, J. T., Cui, C. Z., & Joyner, D. (2025). AI literacy as a key driver of user experience in AI-powered assessment: Insights from Socratic mind. Interactive Learning Environments, 1-17. https://doi.org/10.1080/10494820.2025.2564739