Analysis of Science Group Teachers' Use of Artificial Intelligence in the Distance Education Process

Yıl 2023, Sayı: 58, 2682 - 2704, 27.12.2023

Senem Çolak Yazıcı Mustafa Erkoç

https://doi.org/10.53444/deubefd.1316144

Öz

Education has continued with the distance education method in many countries, with the Covid-19 epidemic, and in this process, even teachers who did not feel the need to include technology in their lessons before began to look for alternative solutions. The aim of this study is to examine in depth the use of artificial intelligence by teachers in the science group during and after the distance education process, according to the case study method, one of the qualitative research designs. Data were collected from 44 teachers, 24 male, and 20 female, using the easily accessible case sampling method. Within the scope of the research, the data collected using the "written opinion form" developed by the authors and the Google forms data collection tool were analyzed using the content analysis method. 25% of teachers reported that they had no knowledge about artificial intelligence. In the section where the effect of the distance education period on the use of artificial intelligence is examined, it is seen that the time in which artificial intelligence applications were used was more during the period due to need, while the number of teachers who included artificial intelligence applications was higher after the period. It has been concluded that teachers have misconceptions about the definition of artificial intelligence and distinguishing the artificial intelligence support of applications. It has been seen that the increase in artificial intelligence applications that can be used in education together with the need that emerged as the reason for the increase in the use of applications after the period and the experience that teachers gained in the process were effective, and it is thought that the use and correct use can be increased with trainings to be organized for teachers.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence in education, chemistry education, science education, physics education, biology education, technology integration into education.

Proje Numarası

bulunmamaktadır.

Fen Bilimleri Grubu Öğretmenlerinin Uzaktan Eğitim Sürecinde Yapay Zekâ Kullanma Durumlarının Analizi

Öz

Covid-19 salgını ile birlikte birçok ülkede eğitim-öğretim uzaktan eğitim yöntemi ile devam etmiş olup, bu süreçte daha önce derslerinde teknolojiye yer verme ihtiyacı duymayan öğretmenler dahi, alternatif çözüm arayışına girmiştir. Bu çalışmanın amacı, fen bilimleri grubu öğretmenlerin uzaktan eğitim öncesinde, sürecinde ve sonrasında yapay zekâ kullanma durumlarının nitel araştırma desenlerinden durum çalışması yöntemine göre derinlemesine incelenmesidir. Veriler 24 erkek, 20 kadın olmak üzere 44 öğretmenden kolay ulaşılabilir durum örneklemesi yöntemine göre toplanmıştır. Araştırma kapsamında verilerin toplanmasında yazarlar tarafından geliştirilen “yazılı görüş formu” ile Google forms veri toplama aracı kullanılarak toplanan veriler içerik analizi yöntemi ile analiz edilmiştir. Öğretmenlerden %25’i yapay zekâ hakkında bilgisi olmadığını bildirmiştir. Uzaktan eğitim döneminin yapay zekâ kullanımına etkisinin incelendiği bölümde, dönem içinde ihtiyaç nedeni ile yapay zekâ uygulamalarına yer verilen sürenin fazla olduğu görülürken dönem sonrasında yapay zekâ uygulamalarına yer veren öğretmen sayısının daha fazla olduğu sonucu elde edilmiştir. Öğretmenlerin yapay zekâ tanımı ve uygulamaların yapay zekâ desteğini ayırt etme konusunda kavram yanılgılarının olduğu sonucu elde edilmiştir. Dönem sonrasında uygulamaların kullanımlarındaki artışın nedeni olarak ortaya çıkan ihtiyaçla birlikte eğitimde kullanılabilecek yapay zekâ uygulamalarındaki artış ve öğretmenlerin süreçte edindikleri tecrübenin etkili olduğu görülmüş olup, öğretmenlere yönelik düzenlenecek eğitimlerle kullanımın ve doğru kullanımın arttırılabileceği düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

kimya eğitimi, Eğitimde yapay zekâ, fen bilimleri eğitimi, uzaktan eğitim, eğitime teknoloji entegrasyonu

Destekleyen Kurum

bulunmamaktadır.

Proje Numarası

bulunmamaktadır.

Kaynakça

• Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2017). What to expect from artificial intelligence. https://static1.squarespace.com/static/578cf5ace58c62ac649ec9ce/t/589a5bfe20099e9d2837a707/1486511104226/What+to+Expect+From+Artificial+Intelligence.pdf Erişim tarihi: 01.06.2023
• Anand, S. A. A. (2021). Flipped pedagogy: Strategies and technologies in chemistry education, Materials Today: Proceedings, 47(1), 240-246. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.04.133
• Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
• Aytaçlı, B. (2012). Durum çalışmasına ayrıntılı bir bakış. Adnan Menderes Üniversitesi Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 3(1), 1-9.
• Baltacı, A. (2017). Nitel veri analizinde Miles-Huberman modeli. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(1), 1-14.
• Başaran, M., Ülger, I. G., Demirtaş, M., Elif, K. A. R. A., Geyik, C., & Vural, Ö. F. (2021). Uzaktan eğitim sürecinde öğretmenlerin teknoloji kullanım durumlarının incelenmesi. OPUS International Journal of Society Researches, 17(37), 4619-4645.
• Burgsteiner, H., Kandlhofer, M., & Steinbauer, G. (2016, March). Irobot: Teaching the basics of artificial intelligence in high schools. In Proceeding of the AAAI conference on artificial intelligence, 30(1), 4126-4127. https://doi.org/10.1609/aaai.v30i1.9864
• Busetto, L., Wick, W., & Gumbinger, C. (2020). How to use and assess qualitative research methods. Neurological Research and practice, 2, 1-10.
• Carvalho, L., Martinez-Maldonado, R., Tsai, Y. S., Markauskaite, L., & De Laat, M. (2022). How can we design for learning in an AI world?. Computers & Education: Artificial Intelligence, 3, Article 100053-100062. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100053
• Cavalcanti, A. P., Barbosa, A., Carvalho, R., Freitas, F., Tsai, Y.-S., Gašević, D., & Mello, R. F. (2021). Automatic feedback in online learning environments: A systematic literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100027-100043. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100027
• Chen, C. M., Wang, J. Y., & Hsu, L. C. (2021). An interactive test dashboard with diagnosis and feedback mechanisms to facilitate learning performance. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100015-100024. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100015
• Chiu, W. K. (2021). Pedagogy of emerging technologies in chemical education during the era of digitalization and artificial intelligence: A systematic review. Education sciences, 11(11), 709-732. https://doi.org/10.3390/educsci11110709
• Chounta, I. A., Bardone, E., Raudsep, A., & Pedaste, M. (2022). Exploring teachers’ perceptions of Artificial Intelligence as a tool to support their practice in Estonian K-12 education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 725-755.
• Creswell, J. W., Hanson, W. E., Clark Plano, V. L., & Morales, A. (2007). Qualitative research designs: Selection and implementation. The Counseling Psychologist, 35(2), 236-264. https://doi.org/10.1177/0011000006287390
• Çolak Yazıcı, S., & Nakiboğlu, C. (2023). Examining experienced chemistry teachers’ perception and usage of virtual labs in chemistry classes: a qualitative study using the technology acceptance model 3. Education and Information Technologies, 1-34. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11985-1
• Çolak Yazıcı, S., & Gündoğdu, B. (2023). Kimya öğretmenlerinin derslerinde teknoloji kullanımı ve ters-yüz sınıf modeli kullanım durumlarının incelenmesi. Karadenız 12th Internatıonal Conference On Applied Sciences March 3-5, Rize.
• Çolak Yazıcı, S., (2023). Kimya Eğitimine Teknolojinin Entegrasyonu. Matematik ve Fen Bilimleri Üzerine Araştırmalar, 41-59. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub81.c471
• Davis, F. (1989, September). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
• Davis, F., Bagozzi, R., & Warshaw, P. (1989, August). User acceptance of computer technology: comparision of two theorical models. Management Science, 35(8), 982-1003.
• DeepL. (Erişim tarihi: 26.05.2023). https://www.deepl.com/tr/translator.
• Demir, Ç. (2021). Yapay zekâ teknolojileri aracılığıyla yetenek edinimi, yeteneği geliştirme ve elde tutma. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 117, 519-531 https://doi.org/10.29228/ASOS.51053
• Demir, F., & Özdaş, F. (2020). Covid-19 sürecindeki uzaktan eğitime ilişkin öğretmen görüşlerinin incelenmesi. Milli Eğitim Dergisi, 49(1), 273-292. http://doi.org/10.37669/milliegitim.775620.
• Duchatelet, D., & Donche, V. (2022). Assessing student learning during simulations in education: Methodological opportunities and challenges when applying a longitudinal case study design. Studies in Educational Evaluation, 72, 101129-101137. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2022.101129
• Dülger, E. D., & Gümüşeli, A. İ. (2023). Okul müdürleri ve öğretmenlerin eğitimde yapay zekâ kullanılmasına ilişkin görüşleri. ISPEC International Journal of Social Sciences & Humanities, 7(1), 133-153. http://doi.org/10.5281/zenodo.7766578
• Eğitim Bilişim Ağı (EBA), (2020). Akademik Destek Kullanım Kılavuzu. Erişim Tarihi: 26.04.2020 Erişim adresi: https://www.eba.gov.tr/yardim-sss/assets/pdf/ades_kullanim_kilavuzu.pdf
• Erden, N. S. (2019). Yeni nesillere yeni öğretim yöntemleri: Z kuşağının öğrenme stilleri ve yükseköğrenim için öneriler. Journal of Academic Value Studies, 3(12), 249-257.
• Ersöz, B. (2020). Yeni nesil web paradigması-Web 4.0. Bilgisayar Bilimleri Ve Teknolojileri Dergisi, 1(2), 58-65.
• Fitzpatric, D. (n.d). A Repository of AI tools for teachers. Erişim Tarihi: 28.09.2023 Erişim adresi: https://aieducator.tools/
• Floridi, L., & Chiriatti, M. (2020). Gpt-3.5: Its nature, scope, limits, and consequences. Minds & Machines 30, 681–694. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09548-1.
• Google. (2023, 26 Mayıs). Experiments with Google. https://experiments.withgoogle.com.
• Hammarberg, K., Kirkman, M., & de Lacey, S. (2016). Qualitative research methods: when to use them and how to judge them. Human Reproduction, 31(3), 498-501. https://doi.org/10.1093/humrep/dev334
• Han, H. J., Kim, K. J., & Kwon, H. S. (2020). The analysis of elementary school teachers' perception of using artificial ıntelligence in education. Journal of Digital Convergence, 18(7), 47-56. https://doi.org/10.14400/JDC.2020.18.7.047
• Hu, Y., Mello, R. F., & Gašević, D. (2021). Automatic analysis of cognitive presence in online discussions: An approach using deep learning and explainable artificial intelligence. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100037—100048. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100037
• İşler, B., & Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11. https://doi.org/10.17932/IAU.EJNM.25480200.2021/ejnm v5i1001
• Jang, Y., Choi, S., & Kim, H. (2022). Development and validation of an instrument to measure undergraduate students’ attitudes toward the ethics of artificial intelligence (AT EAI) and analysis of its difference by gender and experience of AI education. Education and Information Technologies 27, 11635–11667. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11086-5.
• Keleş, A., Keleş, A., & Akçetin, E. (2017). Pazarlama alanında yapay zekâ kullanım potansiyeli ve akıllı karar destek sistemleri. Electronic Turkish Studies, 12(11), 109-124. http://dx.doi.org/10.7827/TurkishStudies.12022
• Kim, N. J., & Kim, M. K. (2022, March). Teacher’s perceptions of using an artificial intelligence-based educational tool for scientific writing. In Frontiers in Education 7, 755914-755926. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.755914
• Koçak, A., & Arun, Ö. (2006). İçerik analizi çalışmalarında örneklem sorunu. Selçuk İletişim, 4(3), 21-28.
• Kong, S. C., Cheung, W. M. Y., & Zhang, G. (2021). Evaluation of an artificial intelligence literacy course for university students with diverse study backgrounds. In Computers and education. Artificial Intelligence, 2, 100026-100037. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100026
• McCarthy, J. (2007). From here to human-level AI. Artificial Intelligence, 171(18), 1174–1182.
• McCarthy, J. (2007). What is artificial intelligence. Erişim Tarihi: 1.06.2023 Erişim adresi: https://www.diochnos.com/about/ McCarthyWhatisAI.pdf
• McGrath, C., Pargman, T. C., Juth, N., & Palmgren, P. J. (2023). University teachers' perceptions of responsibility and artificial intelligence in higher education-An experimental philosophical study. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100139-1011147. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100139
• Milli Eğitim Bakanlığı (MEB), (2018). 2023 Eğitim Vizyonu. Milli Eğitim Bakanlığı. Erişim tarihi: 27.09.2023 Erişim adrresi: https://www.gmka.gov.tr/dokumanlar/yayinlar/2023_E%C4%9Fitim%20Vizyonu.pdf
• Nakiboğlu, C. (2021). Covid-19 sürecinde kimya öğretmenlerinin derslerinde deneysel çalışmalara yer verme durumunun incelenmesi. Maarif Mektepleri Uluslararası Eğitim Bilimleri Dergisi, 5(2), 115-142.
• Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041-100051. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
• Özdoğan, A. Ç., & Berkant, H. G. (2020). Covid-19 pandemi dönemindeki uzaktan eğitime ilişkin paydaş görüşlerinin incelenmesi. Milli Eğitim Dergisi, 49(1), 13-43.
• Prensky, M. (2008). Backup Education? Too many teachers see education as preparing kids for the past, not the future. Educational Technology, 48, 1–3.
• Selçuk, Z., Palancı, M., Kandemir, M., & Dündar, H. (2014). Eğitim ve bilim dergisinde yayınlanan araştırmaların eğilimleri: İçerik analizi. Eğitim ve Bilim, 39(173), 430-453.
• Sezgin, S. (2021). Acil uzaktan eğitim sürecinin analizi: Öne çıkan kavramlar, sorunlar ve çıkarılan dersler. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(1), 273-296.
• Şahinaslan, Ö., Dalyan, H., & Şahinaslan, E. (2022). Naive bayes sınıflandırıcısı kullanılarak youtube verileri üzerinden çok dilli duygu analizi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 15(2), 221-229. https://doi.org/10.17671/gazibtd.999960
• Şen, E. (2022). İllüstrasyon alanında yapay zekâ uygulamaları. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 22(3), 1320-1332. https://doi.org/10.11616/asbi.1159662
• Taylan, H. H. (2011). Sosyal bilimlerde kullanilan içerik analizi ve söylem analizinin karşilaştirilmasi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (BUSBED), 1(2), 63-76.
• Taylor, L. (2020). Case study. International encyclopedia of human geography (Second Edition, p. 95-100) 4 December 2019(Cover date: 2020)
• Tosunoğlu, E., Yılmaz, R., Özeren, E., & Sağlam, Z. (2021). Eğitimde makine öğrenmesi: Araştırmalardaki güncel eğilimler üzerine inceleme. Ahmet Keleşoğlu Eğitim Fakültesi Dergisi, 3(2), 178-199.
• Touretzky, D., Gardner-McCune, C., Martin, F., & Seehorn, D. (2019, July). Envisioning AI for K-12: What should every child know about AI?. In Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence, 33(01), 9795-9799.
• Unesco, (2020). Education: From disruption to recovery. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization https://webarchive.unesco.org/web/20220629024039/https://en.unesco.org/
• Uzun, Y., Tümtürk, A. Y., & Öztürk, H. (2021). Günümüzde ve gelecekte eğitim alanında kullanılan yapay zekâ. In 1st International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences.
• Ültay, E., Akyurt, H., & Ültay, N. (2021). Sosyal bilimlerde betimsel içerik analizi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (10), 188-201.
• Vishnu, S., Sathyan, A. R., Funk, C., Sam, A. S., Radhakrishnan, A., Ragavan, S. O., & Kandathil, J. V. (2022). Digital competence of higher education learners in the context of COVID-19 triggered online learning. Social Sciences & Humanities Open, 6(1), 100320-100329. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2022.100320
• Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223-235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995
• Yang, W. (2022). Artificial Intelligence education for young children: Why, what, and how in curriculum design and implementation. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100061-100067. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100061
• 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), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0