The Use of Artificial Intelligence-Assisted Post-Reading Presentations in Improving Secondary School Students’ Attitudes Towards Developing Turkish Vocabulary

Öz

The aim of this study is to examine whether middle school students’ attitudes toward developing Turkish vocabulary differ according to the tools they preferred during the preparation of post-reading presentations. The study employed a quantitative comparative correlational design. The participants consisted of 56 fifth-grade students attending a public middle school in Burhaniye, Balıkesir, Türkiye. Within the framework of the Türkiye Century Education Model, students presented the books they had read by using artificial intelligence-supported tools, conventional digital tools, or hand-prepared materials, based on their own preferences. No intervention was made in the natural learning environment. After the presentations, the Attitude Scale for Developing Vocabulary in the Turkish Course, developed by Yaşar and Topçuoğlu Ünal (2016), was administered. Descriptive statistics and the independent-samples t-test were used for data analysis. The findings revealed that students who preferred artificial intelligence-supported tools obtained significantly higher attitude scores toward developing Turkish vocabulary than those who preferred conventional digital tools or hand-prepared materials. The calculated effect size (Cohen’s d ≈ 0.59) indicated a medium effect. The results suggest that students’ attitudes toward developing Turkish vocabulary differ significantly according to the tools they preferred during the preparation of post-reading presentations.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence
• Attitude
• Post-reading presentation
• Turkish language teaching
• Vocabulary

Etik Beyan

This study was approved by the Uşak University Social and Human Sciences Scientific Research and Publication Ethics Committee (Date: 09.01.2025, No: 2025-18). The study complied with the rules specified in the Higher Education Institutions Scientific Research and Publication Ethics Directive.

Ortaokul Öğrencilerinin Türkçe Söz Varlığını Geliştirmeye Yönelik Tutumlarının Geliştirilmesinde Okuma Sonrası Yapay Zekâ Destekli Sunum Etkinliklerinin Kullanımı

Öz

Bu araştırmanın amacı, ortaokul öğrencilerinin okuma sonrası sunum hazırlama sürecinde tercih ettikleri araçlara göre Türkçe söz varlığını geliştirmeye yönelik tutumlarının farklılaşıp farklılaşmadığını incelemektir. Araştırma, karşılaştırmalı ilişkisel araştırma modelinde yürütülen nicel bir çalışmadır. Çalışma grubunu, Balıkesir ili Burhaniye ilçesindeki bir devlet ortaokulunda öğrenim gören 56 beşinci sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Öğrenciler, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli kapsamında okudukları kitapları, kendi tercihleri doğrultusunda yapay zekâ destekli araçlar, geleneksel dijital araçlar veya elle hazırladıkları materyaller aracılığıyla sınıfta sunmuşlardır. Araştırma kapsamında öğrencilerin doğal öğrenme ortamına herhangi bir müdahalede bulunulmamış, sunumların ardından Yaşar (Arslan) ve Topçuoğlu Ünal (2016) tarafından geliştirilen Türkçe Dersi Söz Varlığını Geliştirmeye Yönelik Tutum Ölçeği uygulanmıştır. Verilerin analizinde betimsel istatistikler ile bağımsız örneklemler t-testi kullanılmıştır. Bulgular, yapay zekâ destekli araçları tercih eden öğrencilerin Türkçe söz varlığını geliştirmeye yönelik tutum puanlarının, geleneksel dijital araçları veya elle hazırlanan materyalleri tercih eden öğrencilerin puanlarından anlamlı düzeyde daha yüksek olduğunu göstermektedir. Hesaplanan Cohen's d değeri (≈0,59), gruplar arasındaki farkın orta büyüklükte olduğunu ortaya koymuştur. Sonuç olarak, okuma sonrası sunum hazırlama sürecinde tercih edilen araçlara göre öğrencilerin Türkçe söz varlığını geliştirmeye yönelik tutumlarının anlamlı biçimde farklılaştığı belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Okuma sonrası sunum
• Söz varlığı
• Tutum
• Türkçe öğretimi
• Yapay zekâ

Etik Beyan

Bu araştırma, Uşak Üniversitesi Sosyal ve Beşeri Bilimler Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Kurulu tarafından onaylanmıştır (Tarih: 09.01.2025, Sayı: 2025-18). Araştırma, Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Yönergesi’nde belirtilen kurallara uygun olarak yürütülmüştür.

Kaynakça

1. Acar, O. (2020). Yapay zeka fırsat mı yoksa tehdit mi? [Is artificial intelligence an opportunity or a threat?]. Kriter Yayınevi.
2. Akkaya, N., & Çıvğın, H. (2021). Türkçe eğitiminde yapay zekâ [Artificial intelligence in Turkish education]. The Journal of International Education Science, 8(29), 308–322.
3. Ayala-Pazmiño, M. (2023). Artificial intelligence in education: Exploring the potential benefits and risks. 593 Digital Publisher CEIT, 8(3), 892–899. https://doi.org/10.33386/593dp.2023.3.1827
4. Bahşi, N., & Gençer, G. (2024). Dil bilgisi öğretiminde kullanılabilecek yapay zekâ araçları [Artificial intelligence tools that can be used in grammar teaching]. N. Bahşi (Ed.), Dijital çağda Türkçe eğitimi (s. 203) içinde. Eğitim Yayınevi.
5. Bhosale, S. S., Salunkhe, A. G., & Sutar, S. S. (2020). Artificial intelligence and its application in different areas. International Journal of Engineering and Innovative Technology, 7(1), 35–39.
6. Borenstein, J., & Howard, A. (2021). Emerging challenges in AI and the need for AI ethics education. AI and Ethics, 1(1), 61–65. https://doi.org/10.1007/s43681-020-00002-7
7. Büyüköztürk, Ş. (2006). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı [Data analysis handbook for the social sciences]. Pegem A Yayıncılık.
8. Can, A., & Erdem, B. (2023). Türkçe derslerinde yapay zekâ destekli kişiselleştirilmiş öğrenme yollarının öğrencilerin motivasyonuna etkisi [The effect of AI-supported personalised learning paths on students’ motivation in Turkish lessons]. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 38(2), 345–360.

9. Can, U., & Katı, T. N. (2024). Yapay zekâ ile üretilen metinlerin yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde okuma becerisine yönelik kullanılabilirliği: ChatGPT-3.5 örneği [The usability of AI-generated texts for reading skills in teaching Turkish as a foreign language: The case of ChatGPT-3.5]. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 25(2), 538–569.
10. Demirci, S., & Koç, K. (2022). Yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde yapay zekâ destekli dil uygulamalarının öğrenci başarısına etkisi [The effect of AI-supported language applications on student achievement in teaching Turkish as a foreign language]. Eğitim Teknolojileri Araştırmaları Dergisi, 13(1), 45–62.
11. Direvul, M. (2021). Web 2.0 araçlarının akademik başarıya etkisi: Lise öğrencileri üzerine bir uygulama [The effect of Web 2.0 tools on academic achievement: An application with high school students]. Eğitim Teknolojileri Dergisi, 14(2), 45–62.
12. Efe, A. (2021). Yapay zekâ risklerinin etik yönünden değerlendirilmesi [An ethical evaluation of the risks of artificial intelligence]. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 3(1), 1–24.
13. Erçin Kamburoğlu, N. (2024). İkinci dil yazma becerisinde türe dayalı akademik dürüstlük eğitimi: İntihal, üretken yapay zekâ kullanımı ve yazma performansı üzerindeki etkiler [Genre-based academic integrity education in second language writing: Effects on plagiarism, generative AI use and writing performance] [Doctoral dissertation, Çanakkale Onsekiz Mart University]. Council of Higher Education Thesis Center.
14. George, D., & Mallery, P. (2010). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference, 17.0 update (10th ed.). Pearson.
15. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In Z. Ghahramani, M. Welling, C. Cortes, N. D. Lawrence, & K. Q. Weinberger (Eds.), Advances in neural information processing systems 27 (pp. 2672–2680). Curran Associates.
16. Gün, M., & Durmuş Öz, B. (2024). Türkçe eğitiminde yapay zekâ kullanımı: ChatGPT örneği [The use of artificial intelligence in Turkish education: The case of ChatGPT]. International Journal of Language Academy, 12(3).
17. Gün, M., Alkan, E., & Baştürk, M. B. (2025). Yabancılara Türkçe öğretiminde yapay zekâ tarafından üretilen sanal görsellerin kültür aktarımı bağlamında incelenmesi [An examination of AI-generated virtual visuals in teaching Turkish to foreigners in the context of cultural transfer]. International Journal of Language Academy, 13(53), 293–308.
18. Hodges, B. D. (2020). Ones and zeros: Medical education and theory in the age of intelligent machines. Medical Education, 54(8), 691–693. https://doi.org/10.1111/medu.14149
19. Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., Holstein, K., Sutherland, E., Baker, T., Buckingham Shum, S., Santos, O. C., Rodrigo, M. T., Cukurova, M., Bittencourt, I. I., & Koedinger, K. R. (2022). Ethics of AI in education: Towards a community-wide framework. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 504–526. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1
20. Kaleli, A., & Özdemir, C. (2025). Yapay zekâ destekli dil öğretiminde yeni bir yaklaşım: Türkçenin yabancı dil olarak öğretiminde yapay zekâ uygulamaları [A new approach in AI-supported language teaching: AI applications in teaching Turkish as a foreign language]. International Journal of Social Sciences and Academic Research, 2(3), 77–91.
21. Karagöl, E., & Yıldırım Bilgen, D. (2025). Türkçe eğitiminde yapay zekâ kullanımı: Türkçe eğitimcileri yapay zekâ hakkında ne düşünüyor? [The use of artificial intelligence in Turkish education: What do Turkish educators think about artificial intelligence?]. Ana Dili Eğitimi Dergisi, 13(2), 356–374.
22. Karsak, H. G. O. (2024). Türkçe öğretimini üretken yapay zekâ uygulamaları ile bütünleştirmek [Integrating Turkish teaching with generative artificial intelligence applications]. N. Bahşi (Ed.), Dijital çağda Türkçe eğitimi içinde. Eğitim Yayınevi.
23. Marzuki, Widiati, U., Rusdin, D., Darwin, & Indrawati, I. (2023). The impact of AI writing tools on the content and organization of students’ writing: EFL teachers’ perspective. Cogent Education, 10(2), 1–17. https://doi.org/10.1080/2331186X.2023.2236469
24. Millî Eğitim Bakanlığı. (2024). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli ortaokul Türkçe dersi öğretim programı [Türkiye Century Education Model middle school Turkish course curriculum]. https://mufredat.meb.gov.tr/
25. Osoba, O. A., & Welser, W., IV. (2017). An intelligence in our image: The risks of bias and errors in artificial intelligence. RAND Corporation.
26. Owino, B. A., & Paschal, M. J. (2024). AI and ethics in education: Implications and strategies for responsible implementation. In J. Keengwe (Ed.), Creative AI tools and ethical implications in teaching and learning (pp. 196–211). IGI Global.
27. Ökten, M. S. (2024). Türkiye’de dijital dönüşümün eğitimdeki fırsat eşit(siz)liği üzerindeki etkileri [The effects of digital transformation on (in)equality of opportunity in education in Türkiye]. Sosyolojik Bağlam Dergisi, 5(3), 531–556. https://doi.org/10.52108/2757-5942.5.3.7
28. Öztürk Dilek, G. (2019). Yapay zekânın etik gerçekliği [The ethical reality of artificial intelligence]. Ankara Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 2(4), 47–59.
29. Sarıgül, K. (2022). Yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde ve öğreniminde kullanılabilecek yapay zekâ uygulamaları [Artificial intelligence applications that can be used in teaching and learning Turkish as a foreign language]. H. Muşmal (Ed.), Türk dili ve kültürü araştırmaları (ss. 105–115) içinde. Palet Yayınları.
30. Savaşkan, V., & Özer, N. (2024). Turkish language prospective teachers’ perceptions of metaphors regarding artificial intelligence. Shanlax International Journal of Education, 12(1), 180–189. https://doi.org/10.34293/education.v12iS1-June.7761
31. Şen, E. (2023, 26–27 Eylül). Türkçenin köken dili, anadili, yabancı dil olarak öğretiminde yapay zekâ araçları [Artificial intelligence tools in teaching Turkish as a heritage language, first language and foreign language]. International Symposium on Teaching Turkish as a Heritage and Foreign Language abstract book (s. 35) içinde.
32. Şenbahar, A., Yıldız, B., & Koç, E. (2023). Öğretmenlerin dijital araç kullanımına ilişkin görüşleri: Nitel bir analiz [Teachers’ views on the use of digital tools: A qualitative analysis]. Eğitimde Yeni Yaklaşımlar, 9(1), 78–95.
33. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (6th ed.). Pearson.
34. Tekeli, M., & Yeşil, Y. (2024). Geleneksel ve yapay zekâ destekli Türkçe sözlü üretim ve etkileşim etkinliklerinde telafi stratejilerinin kullanımı [The use of compensation strategies in conventional and AI-supported Turkish oral production and interaction activities]. T. Çalık & S. Eryılmaz (Ed.ler), Türk asrı eşiğinde eğitim bilimleri ve sosyal bilimler üzerine değerlendirmeler (Cilt 2, Eğitim Bilimleri-1) (s. 95) içinde. Türk Eğitim-Sen.
35. Teng, X. (2019). Discussion about artificial intelligence’s advantages and disadvantages compete with natural intelligence. Journal of Physics: Conference Series, 1187, Article 032087. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1187/3/032087
36. Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433–460. https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433
37. Yaşar, G., & Topçuoğlu Ünal, F. (2016). Türkçe dersi söz varlığını geliştirmeye yönelik tutum ölçeği: Bir geçerlilik ve güvenirlik çalışması [An attitude scale for developing vocabulary in the Turkish course: A validity and reliability study]. Eğitimde Kuram ve Uygulama, 12(5), 1041–1055.
38. Yılmaz, F. (2021). Yapay zekâ destekli öğrenme ortamlarının Türkçe öğretimindeki yeri ve önemi [The place and importance of AI-supported learning environments in Turkish teaching]. Ana Dili Eğitimi Dergisi, 9(3), 856–870.
39. Zileli, E. N. (2023). Yabancı dil olarak Türkçe öğreniminde ChatGPT örneği [The case of ChatGPT in learning Turkish as a foreign language]. Uluslararası Karamanoğlu Mehmetbey Eğitim Araştırmaları Dergisi, 5(1), 42–51.