ÖZEL EĞİTİM ÖĞRETMENİ ADAYLARININ YAPAY ZEKÂ KAVRAMINA İLİŞKİN BİLİŞSEL YAPILARININ BELİRLENMESİ

Öz

Yapay zekâ, eğitim alanını dönüştüren güncel olgulardan biri olarak öne çıkmaktadır. Öğretmen yetiştirme programlarında bu teknolojilere yönelik kavramsal farkındalığın oluşturulması önem kazanmaktadır. Bu anlamda araştırmanın amacı, özel eğitim öğretmeni adaylarının yapay zekâ kavramına ilişkin bilişsel yapılarını ortaya koymaktır. Araştırmada nitel tarama modelinde tasarlanmış olup veri toplama aracı olarak kelime ilişkilendirme testi kullanılmıştır. Çalışma grubu, ölçüt örnekleme yöntemiyle belirlenmiştir. Araştırmanın katılımcıları bir devlet üniversitesinin özel eğitim öğretmenliği bölümünde öğrenim gören dört sınıf düzeyinden toplam 165 öğretmen adayından oluşturulmuştur. Anahtar kavram olarak yapay zekâ belirlenmiştir. Katılımcılardan bu kavrama ilişkin akıllarına gelen ilk 10 kelimeyi bir dakika içinde yazmaları istenmiştir. Verilerin analizinde anlamsal yakınlığa dayalı kategoriler oluşturulmuştur. Araştırma sonucunda 1338 kelime tekrarı ve 304 farklı kavram elde edilmiştir. Bu kavramlar 12 kategori ve beş tema altında toplanmıştır. Bu temalar Ontolojik Çerçeve, İşlevsel Çerçeve, Araçsal Değer, Yenilik ve Gelecek Tasavvuru, Eleştirel ve İlişkisel Bakış şeklindedir. Bulgular, öğretmen adaylarının bilişsel yapılarının ağırlıklı olarak işlevsel ve ontolojik çerçevelerde yoğunlaştığını göstermiştir. Eleştirel boyutun ise sınırlı kaldığını ortaya koymuştur.

Anahtar Kelimeler

• Yapay zekâ
• Özel eğitim öğretmeni adayı
• Kelime ilişkilendirme testi
• Bilişsel yapı

Destekleyen Kurum

Yazar, bu makalenin araştırılması, yazarlığı ve / veya yayınlanması için herhangi bir finansal destek almamıştır.

Etik Beyan

Bu araştırmanın planlanmasından, uygulanmasına, verilerin toplanmasından verilerin analizine kadar olan tüm süreçte Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Yönergesi kapsamında uyulması belirtilen tüm kurallara uyulmuştur. Yönergenin ikinci bölümü olan Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiğine Aykırı Eylemler başlığı altında belirtilen eylemlerden hiçbiri gerçekleştirilmemiştir. Bu araştırmanın yazım sürecinde bilimsel, etik ve alıntı kurallarına uyulmuş toplanan veriler üzerinde herhangi bir tahrifat yapılmamıştır. Araştırmanın gerçekleştirilebilmesi için gerekli etik onay için Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitenin Sosyal Bilimlerde İnsan Araştırmaları Etik Kurulu 30.03.2026 tarih ve 2026/03 saylı kararı alınmıştır.

DETERMINATION OF COGNITIVE STRUCTURES OF PRE-SERVICE SPECIAL EDUCATION TEACHERS TOWARDS THE CONCEPT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Öz

Artificial intelligence has emerged as one of the contemporary phenomena transforming the field of education. Building conceptual awareness of these technologies within teacher education programs has gained considerable importance. In this regard, the present study aims to reveal the cognitive structures of pre-service special education teachers concerning the concept of artificial intelligence. The study was designed within a qualitative survey model, and a word association test was employed as the data collection instrument. The study group was determined through criterion sampling. The participants consisted of a total of 165 pre-service teachers enrolled across four grade levels in the special education department of a state university. Artificial intelligence was designated as the key concept. Participants were asked to write down the first ten words that came to mind in relation to this concept within one minute. In the analysis of the data, categories were generated based on semantic proximity. The study yielded 1,338 word repetitions and 304 distinct concepts. These concepts were grouped under 12 categories and five themes, namely Ontological Framework, Functional Framework, Instrumental Value, Innovation and Future Vision, and Critical and Relational Perspective. The findings indicated that the cognitive structures of the pre-service teachers were predominantly concentrated within the functional and ontological frameworks, whereas the critical dimension remained limited.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence
• Pre-Service special education teacher
• Word association test
• Cognitive structure.

Destekleyen Kurum

The author received no financial support for the research, authorship, and/or publication of this article.

Etik Beyan

Throughout the entire process of this study—from planning and implementation to data collection and analysis—all regulations specified within the Higher Education Institutions Scientific Research and Publication Ethics Directive were strictly followed. None of the actions listed under the second section of the Directive, titled "Actions Contrary to Scientific Research and Publication Ethics," were performed. During the writing phase of this research, scientific, ethical, and citation rules were upheld, and no falsification was conducted on the collected data. To conduct this research, the necessary ethical approval was obtained from Bolu Abant Izzet Baysal University Social Sciences Human Research Ethics Committee, as per the decision dated March 30, 2026, and numbered 2026/03.

Kaynakça

1. Ağmaz, R. F. ve Ergüleç, F. (2024). Öğretmen adaylarının eğitimde yapay zeka algıları: Bir metafor analizi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Ereğli Eğitim Fakültesi Dergisi, 6(2), 589–605.
2. Akgün, S. ve 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
3. Ataman, S. A., & Kösretaş, B. (2024). Özel eğitim politikalarının gelişimi: Milli eğitim şûraları, kalkınma planları ve öğretmen yeterlilikleri bağlamında bir inceleme. T. Çalık & S. Eryılmaz (Ed.), İçinde Türk asrı eşiğinde eğitim bilimleri ve sosyal bilimler üzerine değerlendirmeler: Cilt 2. Eğitim bilimleri 1 (ss. 86-94). Türk Eğitim-Sen Genel Merkezi Yayınları.
4. Bahar, M. ve Özatlı, S. (2003). Kelime iletişim testi yöntemi ile lise 1. sınıf öğrencilerinin canlıların temel bileşenleri konusundaki bilişsel yapılarının araştırılması. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 5(2), 75–85.
5. Bahar, M., Johnstone, A. H. ve Sutcliffe, R. G. (1999). Investigation of students’ cognitive structure in elementary genetics through word association tests. Journal of Biological Education, 33(3), 134–141. https://doi.org/10.1080/00219266.1999.9655653
6. Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E. K., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2023). Bilimsel araştırma yöntemleri (34. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
7. Chen, L., Chen, P. ve Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
8. Chiu, T. K. F., Xia, Q., Zhou, X., Chai, C. S. ve Cheng, M. (2023). 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

9. Cotton, D. R. E., Cotton, P. A. ve Shipway, J. R. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2), 228–239. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148
10. Cumali, D. ve İnce, M. (2024). Farklı branşlarda öğrenim gören öğretmen adaylarının kaynaştırma uygulamasına ilişkin algılarının belirlenmesi. Kalem Eğitim ve İnsan Bilimleri Dergisi, 14(2), 635–664. https://doi.org/10.23863/kalem.2024.299
11. Çelebi, C., Yılmaz, F., Demir, U. ve Karakuş, F. (2023). Artificial intelligence literacy: An adaptation study. Instructional Technology and Lifelong Learning, 4(2), 291–306. https://doi.org/10.52911/itall.1401740
12. Drigas, A. S. ve Ioannidou, R. E. (2012). Artificial intelligence in special education: A decade review. International Journal of Engineering Education, 28(6), 1366–1372.
13. Erdoğan, Ş. ve Bozkurt, E. (2023). Fizik öğretmen adaylarının “yapay zekâ” kavramına ilişkin algılarının incelenmesi: Bir metafor çalışması. Medeniyet ve Toplum Dergisi, 7(2), 152–163.
14. Fteiha, M., Al-Rashaida, M. ve Ghazal, M. (2025). General and special education teachers’ readiness for artificial intelligence in classrooms: A structural equation modeling study of knowledge, attitudes, and practices in select UAE public and private schools. PLoS ONE, 20(9), e0331941. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0331941
15. Garg, S. ve Sharma, S. (2020). Impact of artificial intelligence in special need education to promote inclusive pedagogy. International Journal of Information and Education Technology, 10(7), 523–527. https://doi.org/10.18178/ijiet.2020.10.7.1418
16. Goldman, S. R., Carreon, A. ve Smith, S. J. (2024). Exploring the integration of artificial intelligence into special education teacher preparation through the TPACK framework. Journal of Special Education Preparation, 4(2), 52–64. https://doi.org/10.33043/6zx26bb2
17. Guan, L., Zhang, Y. E. ve Gu, M. Y. M. (2025). Pre-service teachers’ preparedness for AI-integrated education: An investigation from perceptions, capabilities, and teachers’ identity changes. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100341. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100341
18. Harkins-Brown, A. R., Carling, L. Z. ve Peloff, D. C. (2025). Artificial intelligence in special education. Encyclopedia, 5(1), 11. https://doi.org/10.3390/encyclopedia5010011
19. Holmes, W., Bialik, M. ve Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign.
20. Hopcan, S., Polat, E., Ozturk, M. E. ve Ozturk, L. (2023). Artificial intelligence in special education: A systematic review. Interactive Learning Environments, 31(10), 7335–7353. https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2067186 Karasar, N. (2023). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar-ilkeler-teknikler (38. Baskı). Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
21. Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
22. Knox, J. (2020). Artificial intelligence and education in China. Learning, Media and Technology, 45(3), 298–311. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1754236
23. Kösretaş, B., & Ataman, S. A. (2024). İşitme engellilerde alternatif ve arttırıcı iletişim. M. Doruk (Ed.), Eğitim & Bilim 2024-IV içinde (ss. 423-431). Efe Akademi Yayınları.
24. Marino, M. T., Vasquez, E., Dieker, L., Basham, J. ve Blackorby, J. (2023). The future of artificial intelligence in special education technology. Journal of Special Education Technology, 38(3), 404–416. https://doi.org/10.1177/01626434231165977
25. Miles, M. B. ve Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook (2nd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.
26. Millî Eğitim Bakanlığı. (2024). Millî Eğitim Bakanlığı 2024–2028 stratejik planı. Ankara: T.C. Millî Eğitim Bakanlığı Strateji Geliştirme Başkanlığı. https://sgb.meb.gov.tr/
27. Millî Eğitim Bakanlığı Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü [MEB-YEĞİTEK]. (2024). Yapay Zekâ ve Büyük Veri Uygulamaları Daire Başkanlığı [Duyuru]. Ankara: T.C. Millî Eğitim Bakanlığı. https://yegitek.meb.gov.tr/
28. Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W. ve 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
29. Russell, S. J. ve Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Hoboken, NJ: Pearson.
30. Sarıkaya, B. ve Kavan, N. (2024). Türkçe öğretmeni adaylarının yapay zekâya yönelik tutumlarının incelenmesi. Elektronik Eğitim Bilimleri Dergisi, 13(26), 191–203. https://doi.org/10.55605/ejedus.1550010
31. Yenduri, G., Ramalingam, M., Selvi, G. C., Supriya, Y., Srivastava, G., Maddikunta, P. K. R., Raj, G. D., Jhaveri, R. H., Prabadevi, B., Wang, W., Vasilakos, A. V. ve Gadekallu, T. R. (2024). GPT (generative pre-trained transformer)—A comprehensive review on enabling technologies, potential applications, emerging challenges, and future directions. IEEE Access, 12, 54608–54649. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3389497
32. Yıldırım, A. ve Şimşek, H. (2018). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (11. Baskı). Ankara: Seçkin Yayıncılık. Yükseköğretim Kurulu. (2024). Yükseköğretim kurumları bilimsel araştırma ve yayın faaliyetlerinde üretken yapay zekâ kullanımına dair etik rehber. Ankara: YÖK. https://proje.yok.gov.tr/tr/page/635