Pre-Service Teachers’ Attitudes Toward Artificial Intelligence and Their Expectations in Education

Yıl 2025, Cilt: 9 Sayı: 2, 95 - 108, 19.12.2025

Hicran Özkul

https://doi.org/10.71272/debder.1806905

Öz

This study aimed to examine preservice teachers’ general attitudes toward artificial intelligence (AI) and their attitudes toward the use of AI in educational contexts. The research was conducted using a convergent parallel mixed-methods design. Quantitative data were collected through the General Attitude toward Artificial Intelligence Scale, while qualitative data were obtained via a semi-structured interview form.The study sample consisted of 285 preservice teachers enrolled in the third and fourth years of the Primary Education, Social Studies Education, Early Childhood Education, and Turkish Language Education programs, selected through convenience sampling. For the qualitative component, criterion sampling was employed, and interviews were conducted with 10 preservice teachers who had previously used AI-based applications during their educational processes. Quantitative data were analyzed using independent samples t-tests for binary comparisons and one way analysis of variance (ANOVA) for multiple group comparisons. Qualitative data were analyzed using thematic analysis.The findings revealed that preservice teachers’ overall attitudes toward artificial intelligence were at a moderate level. No statistically significant differences were found in attitudes toward AI based on department or gender. Analysis of the qualitative data indicated that participants’ views clustered around two main themes: positive perceptions (ease of use, time efficiency, and support for the instructional process) and negative perceptions (dependency, weakening of thinking skills, and reduced teacher–student interaction).

Anahtar Kelimeler

Attitudes toward artificial intelligence , Use of artificial intelligence in education , Teacher candidates

Öğretmen Adaylarının Yapay Zekâya ve Yapay Zekânın Eğitimde Kullanımına Yönelik Tutumlarının Belirlenmesi

Öz

Bu araştırmada öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik genel tutumları ile eğitimde yapay zekâ kullanımına ilişkin tutumlarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Araştırma karma yöntem desenlerinden yakınsak paralel desen ile yürütülmüştür. Araştırmanın nicel verileri Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutum Ölçeği ile elde edilmiştir. Nitel veriler ise yarı yapılandırılmış görüşme formu aracılığıyla toplanmıştır. Çalışmanın katılımcılarını, kolay ulaşılabilir örnekleme yöntemiyle belirlenen ve sınıf, sosyal bilgiler, okul öncesi ile Türkçe öğretmenliği bölümlerinin üçüncü ve dördüncü sınıflarında öğrenim gören 285 öğretmen adayı oluşturmaktadır. Nitel boyutta eğitim sürecinde yapay zekâ temelli uygulamaları kullanmış olma ölçütü belirlenmiş ve bu ölçüte uyan 10 öğretmen adayı ile görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Elde edilen nicel veriler, iki değişkenli karşılaştırmalar için bağımsız örneklemler t testi, çoklu grup karşılaştırmaları için ise tek yönlü varyans analizi (ANOVA) ile analiz edilmiştir. Nitel veriler ise tematik analiz yöntemiyle çözümlenmiştir. Sonuç olarak öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumlarının orta düzeyde olduğu belirlenmiştir. Öğretmen adaylarının bölüm ve cinsiyetlerinin yapay zekaya yönelik tutumlarında istatistiksel olarak anlamlı düzeyde farklılık olmadığı görülürmüştür. Nitel verilerin analizi sonucunda katılımcıların görüşlerinin olumlu (kolaylık, zaman tasarrufu, öğretim sürecine destek) ve olumsuz (bağımlılık, düşünme becerilerinin zayıflaması, öğretmen–öğrenci etkileşiminin azalması) olmak üzere iki ana tema altında toplandığını göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâya yönelik tutum , Eğitimde yapay zekâ kullanımı , Öğretmen adayları

Kaynakça

• Altınay, Z., Altınay, F., Dagli, G., Shadiev, R., & Othman, A. (2024). Factors Influencing AI Learning Motivation and Personalisation Among Pre-service Teachers in Higher Education. MIER Journal of Educational Studies Trends and Practices. https://doi.org/10.52634/mier/2024/v14/i2/2714.
• Avcı, H. E., & Günay, İ. U. (2024). Sosyal bilgiler öğretmen adaylarının yapay zekâ tutumları: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Örneği. Route Educational & Social Science Journal, 11(4), 162-172.
• Banaz, E., & Maden, S. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ tutumlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi. Trakya Eğitim Dergisi, 14(2), 1173-1180. https://doi.org/10.24315/tred.1430419
• Barut, L. (2015). Fen ve teknoloji öğretmenlerinin eğitimde teknoloji kullanımına yönelik tutumları ile bilgisayar öz yeterlik algıları arasındaki ilişki [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi.
• Boztepe, C. (2025). Eğitimde yapay zekâ uygulamaları: Fırsatlar, sınırlılıklar ve etik tartışmalar. Dumlupınar Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(1), 98-121. https://doi.org/10.71272/debder.1706141
• Braun, V., & Clarke, V. (2019). Psikolojide tematik analizin kullanımı. (Çev. S. N. Şad , N. Özer ve A. Atli). Eğitimde Nitel Araştırmalar Dergisi, 7(2), 873-898. https://doi: 10.14689/issn.2148-2624.1.7c.2s.17m
• Büyüköztürk, Ş., Çokluk, Ö., & Köklü, N. (2012). Sosyal bilimler için istatistik. Pegem Akademi Yayıncılık.
• Coşgun, G. (2025). Artificial intelligence literacy in assessment: Empowering pre‐service teachers to design effective exam questions for language learning. British Educational Research Journal. https://doi.org/10.1002/berj.4177
• Creswell, J. W. (2017). Eğitim araştırmaları: Nicel ve nitel araştırmanın planlanması, yürütülmesi ve değerlendirilmesi. (Çev.Ed. H. Ekşi). EDAM Yayıncılık.
• Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2015). Karma yöntem araştırmaları tasarımı ve yürütülmesi. AnıYayıncılık.
• Çam, M. B., Çelik, N. C., Güntepe, E. T., & Durukan, Ü. G. (2021). Öğretmen adaylarının yapay zekâ teknolojileri ile ilgili farkındalıklarının belirlenmesi. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(48), 263-285.
• Çetin, S., & Akduman, D. (2022). Covid-19 Pandemi Dönemi Uzaktan Eğitim Sürecine İlişkin Öğretmen ve Öğrenci Görüşleri. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 55(1), 119-146.
• Ertmer, P. A., & Ottenbreit-Leftwich, A. T. (2010). Teacher technology change: How knowledge, confidence, beliefs, and culture intersect. Journal of Research on Technology in Education, 42(3), 255–284.
• European Commission. (Avrupa Komisyonu) (2020). White paper on artificial intelligence: A European approach to excellence and trust. Publications Office of the European Union.
• Güngör, H., Kılıç, Ö., & Ünal, İ. (2025). General Attitudes of Prospective Science and Mathematics Teachers Towards Artificial Intelligence. Adıyaman University Journal of Educational Sciences, 15(1), 116-138. https://doi.org/10.17984/adyuebd.1550736
• Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
• Kamalov, F., Calonge, D., & Gurrib, I. (2023). New Era of Artificial Intelligence in Education: Towards a Sustainable Multifaceted Revolution. Sustainability. https://doi.org/10.3390/su151612451.
• Karayiğit, M. G., Altıner, E. Ç., & Ayanoğlu, K. (2025). Sınıf Öğretmeni Adaylarının Yapay Zekâya Yönelik Tutumlarının Belirlenmesi. International Primary Education Research Journal, 9(2), 289-300.
• Kaya, F., Aydin, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., & Demir Kaya, M. (2024). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(2), 497-514.
• Keskinkılıç, M., & Kuk, M. (2023). Eğitimde dijital dönüşüm ve EBA farkındalık düzeyinin belirlenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 24-39. https://doi.org/10.33707/akuiibfd.1174281
• Luckin, R., & Holmes, W. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. UCL Knowledge Lab.
• 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.
• Örnek, Z. S. (2023). Fen bilimleri öğretmenlerinin Web 2.0 araçlarına ilişkin farkındalık ve dijital okuryazarlık düzeyleri [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi.
• Pokrivcakova, S. (2023). Pre-service teachers’ attitudes towards artificial intelligence and its integration into EFL teaching and learning. Journal of Language and Cultural Education, 11(3), 100-114.
• Runge, I., Hebibi, F., & Lazarides, R. (2025). Acceptance of Pre-Service Teachers Towards Artificial Intelligence (AI): The Role of AI-Related Teacher Training Courses and AI-TPACK Within the Technology Acceptance Model. Education Sciences. https://doi.org/10.3390/educsci15020167.
• Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
• Saatçioğlu, Ö., & Topsakal, E. (2025). Öğretmen Adaylarının Yapay Zekâya Yönelik Tutumlarının Çeşitli Değişkenler Açısından İncelenmesi. Uluslararası Toplumsal Bilimler Dergisi, 9(2), 168-191.
• Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı. (2021). Ulusal yapay zekâ stratejisi (2021-2025). T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı.
• Sarikaya, B., & Kavan, N. (2024). An investigation of Turkish teacher candidates’ attitudes towards artificial intelligence [Türkçe öğretmeni adaylarının yapay zekâya yönelik tutumlarının incelenmesi] Electronic Journal of Education Sciences, [Elektronik Eğitim Bilimleri Dergisi], 13(26), 191-203. DOI: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
• Tabachnick, B. G. & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics. Pearson.
• Tashakkori, A., ve Teddlie, C. (Eds). (2003). Handbook of mixed methods in social and behavioral research.Thousand Oaks, CA: Sage.
• Tekin, H. (2000). Eğitimde ölçme ve değerlendirme. Yargı Yayınları.
• VanLehn, K. (2011). The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221. DOI:10.1080/00461520.2011.611369.
• Viruel, S., Rivas, E., & Palmero, J. (2025). The Role of Artificial Intelligence in Project-Based Learning: Teacher Perceptions and Pedagogical Implications. Education Sciences. https://doi.org/10.3390/educsci15020150.
• Yeniçeri, Ü., & Kenan, A. (2025). Öğretmen Adaylarının Yapay Zekâya Yönelik Tutum ve Kaygılarının Çeşitli Değişkenler Açısından Betimsel Analizi. Ege Eğitim Dergisi, 26(2), 226-245. https://doi.org/10.12984/egeefd.1625648
• 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(1), 39. DOI:10.1186/s41239-019-0171-0.
• Zhang, C., Schießl, J., Plößl, L., Hofmann, F., & Gläser-Zikuda, M. (2023). Acceptance of artificial intelligence among pre-service teachers: a multigroup analysis. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00420-7.