Eğitimde Üretken Yapay Zekâ: Öğretmen Tutumları ve Belirleyici Değişkenler

Yıl 2025, Cilt: 7 Sayı: 2, 98 - 111, 31.12.2025

Melike Aksongur , Ayşe Bağrıacık Yılmaz

https://doi.org/10.53694/bited.1792948

Öz

Yapay zekâ (YZ), eğitimde öğretim süreçlerini geliştiren ve öğretmenlerin öğrencilerle olan etkileşim biçimlerini dönüştüren güçlü bir araç haline gelmiştir. Eğitimde YZ teknolojilerinin etkili bir şekilde kullanımı, öğretmenlerin pedagojik becerilerini destekleyerek öğrenci başarısını ve motivasyonunu artırma potansiyeline sahiptir. Bu bağlamda, öğretmenlerin yapay zekâ kullanımına yönelik tutumları, eğitimde bu teknolojilerin kabul görmesi ve etkili biçimde hayata geçirilmesi açısından büyük bir önem taşımaktadır. Bu araştırma, öğretmenlerin eğitim sürecinde üretken YZ zekâ kullanımına yönelik tutumlarını ve bu tutumların çeşitli demografik değişkenlere göre değişimini incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma, 159 öğretmen ile nedensel karşılaştırma modeli temelinde gerçekleştirilmiştir. Veri toplama aracı olarak YZ kullanımına yönelik geliştirilmiş olan tutum ölçeği kullanılmıştır. Araştırma bulgularına göre, öğretmenlerin YZ kullanımına yönelik tutumları; yaş, kıdem yılı, YZ kullanım durumu ve YZ kursu almış olma durumuna göre anlamlı farklılıklar göstermektedir. Bununla birlikte, öğretmenlerin yapay zekâ kullanımına yönelik tutumlarının cinsiyet, kademe, okul türü ve okul yeri değişkenlerine göre anlamlı bir değişim göstermediği belirlenmiştir. Bu bulgular, öğretmenlerin YZ teknolojilerine yönelik tutumlarının, belirli kişisel ve mesleki faktörlere bağlı olarak şekillendiğini ve bu faktörlerin eğitimde YZ entegrasyonu sürecine önemli etkilerde bulunabileceğini ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ entegrasyonu , Öğretmenlerin yapay zekâ tutumu , Eğitimde yapay zekâ kullanımı

Generative Artificial Intelligence in Education: Teachers’ Attitudes and Influencing Variables

Öz

Artificial Intelligence (AI) has emerged as a powerful tool in education, enhancing instructional processes and reshaping teachers’ interactions with students. The effective integration of AI technologies can support teachers’ pedagogical competencies, thereby increasing student achievement and motivation. In this context, teachers’ attitudes toward AI play a crucial role in the adoption and successful implementation of these technologies in educational settings. This study examined teachers’ attitudes toward the use of AI and investigated whether these attitudes differed across various demographic variables. The research employed quantitative, causal-comparative design and was conducted with 159 teachers. Data were collected using an attitude scale toward AI. The findings revealed that teachers’ attitudes toward AI in education differed significantly according to age, years of professional experience, current use of AI, and participation in AI-related training. In contrast, no statistically significant differences were found based on gender, school level, school type, or geographic location. These findings suggest that teachers’ attitudes toward AI technologies are shaped by personal and professional factors, which may have significant implications for integrating AI into educational practices.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence integration , Teachers’ attitude , Artificial intelligence in education

Kaynakça

• 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. Uluslararası Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırma Dergisi, 11(112), 2055–2062. https://doi.org/10.5281/zenodo.14028429
• Akinwalere, S. N., & Ivanov, V. (2022). Artificial intelligence in higher education: Challenges and opportunities. Border Crossing, 12(1), 1–15. https://doi.org/10.33182/bc.v12i1.2015
• Aksakal Taşkıran, Ş., Emre, İ., & Özbek, M. (2024). Sınıf öğretmenlerinin yapay zekâya ilişkin tutumlarının belirlenmesi. Eğitimde Yeni Yaklaşımlar Dergisi, 7(1), 1-13.
• Aksongur, M. & Bağrıacık-Yılmaz, A. (2024). Öğretmenlerin eğitimde üretken yapay zekâ uygulamalarına yönelik farkındalık ve algısı. In International Conference on New Trends in Education (ICONTE) 2024 Abstract Book (s.67). https://www.iconte.org.tr/tema/genel/uploads/yemek_menu/ICONTE-2024-OZET-K%C4%B0TABI.pdf
• Alpaydın, E. (2013). Machine learning: The new artificial intelligence. Tellekt.
• Arık, G., & Seferoğlu, S.S. (2020). Eğitimde yapay zekâ çalışmaları: araştırma eğilimleri, karşılaşılan zorluklar ve çözüm önerileri. V. Nabiyev & A.K., Erümit (Eds.). Eğitimde Yapay Zekâ Kuramdan Uygulamaya. (pp. 260-283). Pegem Akademi.
• Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
• Baker, T., Smith, L., & Anissa, N. (2019). Educ-AI-tion rebooted? Exploring the future of artificial intelligence in schools and colleges. Nesta Foundation. https://media.nesta.org.uk/documents/Future_of_AI_and_education_v5_WEB.pdf
• Banaz, E., & Demirel, O. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlıklarının farklı değişkenlere göre incelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, 2024(60), 1516-1529. https://doi.org/10.53444/deubefd.1461048
• Burtgil, S. M. (2024). Eğitimde yapay zekâ kullanımına yönelik öğretmenlerin görüşleri [Master’s Thesis]. Kütahya Dumlupınar University. Büyüköztürk, Ş., Akgün, Ö. E., Demirel, F., Karadeniz, Ş., & Çakmak, E. K. (2014). Bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem.
• Cohen, J. (1988). Statistical power analyses for the behavioral sciences. Academic Press.
• Çetin, M., & Aktaş, A. (2021). Yapay zekâ ve eğitimde gelecek senaryoları. OPUS International Journal of Society Researches, 18(Eğitim Bilimleri Özel Sayısı), 4225-4268. https://doi.org/10.26466/opus.911444
• Çetin, M., Karakuş, A., & Geçgel, Ş. (2024). Gelişen Bir Paradigma: Yapay Zekâ Okuryazarlığı. International Journal of Active Learning (Advanced Online Publication), 50-63. https://doi.org/10.48067/ijal.1422876
• Dülger, E. D. (2023). Lise müdürleri ve öğretmenlerinin eğitimde yapay zekâ kullanılmasına ilişkin görüşleri [Unpublished doctoral dissertation]. İstanbul Okan University.
• 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. Sosyal, Beşerî ve İdari Bilimler Dergisi, 7(7), 513-528. https://doi.org/10.26677/TR1010.2024.1425
• Fakhar, H., Lamrabet, M., Echantoufi, N., El Khattabi, K., & Ajana, L. (2024). Artificial ıntelligence from teachers’ perspectives and understanding: Moroccan study. International Journal of Information and Education Technology, 14(6), 856-864.
• Göçmez, L. (2023). Açık ve uzaktan öğretim kurumlarının yapay zekaya hazır olma faktörlerinin incelenmesi [Unpublished doctoral dissertation]. Anadolu University.
• Gülel, S., Sargın, A., & Çetin, H. İ. (2023). Yapay zekâ eğitici eğitimi. Avrasya Eğitim & Literatür Dergisi, 2023(17), 64-73. https://doi.org/10.17740/eas.edu.2023-V17-05
• Khalil, Omar. (2024). Detection of brain tumor zones via artificial intelligence algorithms [Master’s thesis]. Yeni Yüzyıl University.
• McCarthy, J. (2007). From here to human-level AI. Artificial Intelligence, 171(18), 1174–1182. https://doi.org/10.1016/j.artint.2007.10.009
• Mart, M., & Kaya, G. (2024). Okul öncesi öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumları ve yapay zekâ okur yazarlığı arasındaki ilişkinin incelenmesi. Edutech Research, 2(1), 91-109.
• Ministry of National Education (2023). Professional development report of teachers’ 2023. https://oygm.meb.gov.tr/
• Meço, G., & Coştu, F. (2022). Eğitimde yapay zekânın kullanılması: Betimsel içerik analizi çalışması. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 12(23), 171-193.
• Nabiyev, V. (2016). Artificial Intelligence. Seçkin.
• Özbek, Y. Ö. (2011). Ölçme araçlarında bulunması istenen nitelikler, In S. Tekindal (Ed.), Eğitimde ölçme ve değerlendirme (pp. 50). Pegem Akademi.
• Patton, M. Q. (2014). Nitel araştırma ve değerlendirme yöntemleri (M. Bütün & S. B. Demir, Trans; 3rd ed.). Pegem Akademi.
• Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
• 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. Sosyal Bilimler Dergisi, 10(67), 72-83.http://dx.doi.org/10.29228/SOBIDER.73772
• Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, LIX No. 236, 433.
• Türk Dil Kurumu. (2024). TDK Sözlük: Yapay zekâ. https://sozluk.gov.tr/
• Uyak, S., Uyak, S. G., Ürey, D., Keskin, Ö., Aymaz, A., & Aydın, İ. (2023). Okul öncesi eğitim kurumlarında yapay zekâ uygulamaları: yönetici ve öğretmen görüşleri, Social Mentality and Researcher Thinkers Journal (Smart Journal), 9(75), 4625-4636. 10.29228/smryj.72414
• Uygun, D. (2024). Teachers’ perspectives on artificial intelligence in education. Advances in Mobile Learning Educational Research, 4(1), 931-939. https://doi.org/10.25082/AMLER.2024.01.005
• Quadri, K. L. (2014). Teachers’ perceptions and attitudes toward the implementation of Web 2.0 tools in secondary education [Unpublished doctoral dissertation]. City Walden University.