Sınıf Öğretmeni Adaylarının Bilişimsel Düşünme Düzeylerinin İncelenmesi: Betimsel Bir Tarama Çalışması

Öz

Bu çalışmanın amacı, sınıf öğretmenliği lisans programlarında öğrenim gören öğretmen adaylarının bilişimsel düşünme düzeylerini belirlemek ve bu düzeylerin çeşitli demografik değişkenlere göre farklılaşıp farklılaşmadığını incelemektir. Araştırma, nicel araştırma yaklaşımına dayalı betimsel tarama modeliyle yürütülmüştür. Çalışmanın örneklemini, Türkiye'nin farklı bölgelerindeki devlet ve vakıf üniversitelerinin sınıf öğretmenliği lisans programlarında öğrenim gören 215 öğretmen adayı oluşturmaktadır. Veriler, Kişisel Bilgi Formu ve Dolmacı ve Akhan (2020) tarafından geliştirilen Bilişimsel Düşünme Becerileri Ölçeği ile toplanmış; betimsel istatistikler, bağımsız örneklemler t-testi ve tek yönlü varyans analizi (ANOVA) kullanılarak çözümlenmiştir. Bulgular, öğretmen adaylarının bilişimsel düşünme düzeylerinin genel olarak yüksek olduğunu; cinsiyet, yaş ve sınıf düzeyine göre anlamlı farklılık göstermediğini, bilgisayar kullanım düzeyine göre ise anlamlı biçimde farklılaştığını ortaya koymuştur. Araştırmanın, öğretmen yetiştirme programlarının dijital yeterlikler açısından değerlendirilmesine ve yükseköğretimde program geliştirme çalışmalarına katkı sağlaması beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Bilişimsel düşünme
• Sınıf öğretmeni
• Öğretmen adayları
• Yükseköğretim
• Dijital yeterlik

Etik Beyan

Bu çalışma için İstanbul 29 Mayıs Üniversitesi Etik Kurulundan etik onay alınmıştır (karar no: 2026/05-12, tarih: 04.05.2026). Araştırma, araştırma ve yayın etiği ilkelerine uygun olarak yürütülmüş; tüm katılımcılar çalışmaya gönüllü olarak katılmıştır.

Examining Preservice Primary School Teachers' Computational Thinking Levels: A Descriptive Survey Study

Öz

The aim of this study is to determine the computational thinking levels of pre-service teachers enrolled in primary school teacher education programmes and to examine whether these levels differ according to various demographic variables. The study employed a descriptive survey model within a quantitative research approach. The sample consisted of 215 pre-service teachers enrolled in primary school teacher education programmes at public and foundation universities across different regions of Türkiye. Data were collected through a Personal Information Form and the Computational Thinking Skills Scale developed by Dolmacı and Akhan (2020), and were analysed using descriptive statistics, an independent samples t-test and one-way analysis of variance (ANOVA). The findings revealed generally high levels of computational thinking. No significant differences were found according to gender, age or grade level, whereas computational thinking levels differed significantly according to computer use level. The findings are expected to inform programme development in higher education.

Anahtar Kelimeler

• Computational thinking
• Primary school teacher
• Pre-service teachers
• Higher education
• Digital competence

Etik Beyan

Bu çalışma için İstanbul 29 Mayıs Üniversitesi Etik Kurulundan etik onay alınmıştır (karar no: 2026/05-12, tarih: 04.05.2026). Araştırma, araştırma ve yayın etiği ilkelerine uygun olarak yürütülmüş; tüm katılımcılar çalışmaya gönüllü olarak katılmıştır.

Kaynakça

1. Akgün, F. (2020). Öğretmen adaylarının bilgi ve iletişim teknolojileri yeterlikleri ve bilgi işlemsel düşünme becerilerinin çeşitli değişkenler açısından değerlendirilmesi. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(1), 629–654. https://doi.org/10.26468/trakyasobed.679581
2. Akkoyunlu, B., ve Yılmaz Soylu, M. (2010). Öğretmenlerin sayısal yetkinlikleri üzerine bir çalışma. Türk Kütüphaneciliği, 24(4), 748–768. https://dergipark.org.tr/tr/pub/tk/issue/48858/622491
3. Atalay, N., ve Kara, G. N. (2025, Mayıs). Öğretmen adaylarının bilişimsel düşünme becerileri düzeylerinin incelenmesi [Sözlü bildiri]. International Science, Culture and Education Congress (INCES 2025), Antalya, Türkiye.
4. Atmatzidou, S., ve Demetriadis, S. (2016). Advancing students' computational thinking skills through educational robotics: A study on age and gender relevant differences. Robotics and Autonomous Systems, 75, 661–670. https://doi.org/10.1016/j.robot.2015.10.008
5. Bers, M. U., Strawhacker, A., ve Sullivan, A. (2022). The state of the field of computational thinking in early childhood education (OECD Education Working Papers No. 274). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/3354387a-en
6. Bulut, A. E., ve Yılmaz, M. (2021). Fen lisesi öğrencilerinin bilgi işlemsel düşünme beceri düzeylerinin belirlenmesi. Gazi Eğitim Bilimleri Dergisi, 7(1), 80–91. https://doi.org/10.30855/gjes.2021.07.01.005
7. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2. baskı). Lawrence Erlbaum. Cücü, H., ve Dağ, F. (2023). Sınıf öğretmenleri açısından bilgi işlemsel düşünme ve kodlama öğretiminin kapsamının belirlenmesine yönelik bir inceleme. Millî Eğitim Dergisi, 52(239), 1807–1844. https://doi.org/10.37669/milliegitim.1148733
8. Dağaşan, A. (2025). Dijital okuryazarlık ile yapay zekâ okuryazarlığı arasındaki ilişkide bilgi ve iletişim teknolojilerine yönelik tutumun aracı rolü. Uluslararası Türkçe Edebiyat Kültür Eğitim Dergisi, 14(1), 238–251.

9. Dolmacı, A., ve Akhan, N. E. (2020). Bilişimsel düşünme becerileri ölçeğinin geliştirilmesi: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(3), 3050–3071. https://doi.org/10.15869/itobiad.698736
10. Elbahan, H., Elbahan, M. H., ve Balbağ, M. Z. (2023). Determining the level of computational thinking skills of science teacher candidates. Osmangazi Journal of Educational Research, 10(Özel Sayı), 254–272. https://doi.org/10.59409/ojer.1369711
11. Esteve-Mon, F. M., Llopis, M. Á., ve Adell-Segura, J. (2020). Digital competence and computational thinking of student teachers. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 15(2), 29–41. https://doi.org/10.3991/ijet.v15i02.11588
12. European Communities. (2007). Key competences for lifelong learning: European reference framework. Office for Official Publications of the European Communities.
13. Guggemos, J. (2021). On the predictors of computational thinking and its growth at the high-school level. Computers & Education, 161, 104060. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.104060
14. Karasar, N. (2009). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar, ilkeler, teknikler. Nobel Yayın Dağıtım.
15. Kaymak, G. (2024). Öğretmen adaylarının bilgi işlemsel düşünme becerileri ile teknolojik pedagojik içerik bilgileri arasındaki ilişkinin incelenmesi [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi.
16. Mouza, C., Yang, H., Pan, Y.-C., Yilmaz Ozden, S., ve Pollock, L. (2017). Resetting educational technology coursework for pre-service teachers: A computational thinking approach to the development of technological pedagogical content knowledge (TPACK). Australasian Journal of Educational Technology, 33(3), 61–76. https://doi.org/10.14742/ajet.3521
17. Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, computers, and powerful ideas. Basic Books.
18. Qualls, J. A., ve Sherrell, L. B. (2010). Why computational thinking should be integrated into the curriculum. Journal of Computing Sciences in Colleges, 25(5), 66–71.
19. Sari, D. M., Suhendra, S., ve Nurlaelah, E. (2024). How prospective mathematics teachers do computational thinking (CT) task?: An analysis of CT prior knowledge. Hipotenusa: Journal of Mathematical Society, 6(1), 31–43. https://doi.org/10.18326/hipotenusa.v6i1.1908
20. Subaşı, E., ve Akhan, N. E. (2024). Sosyal bilgiler öğretmen adaylarının bilişimsel düşünme beceri düzeylerinin incelenmesi. Amasya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 13(1), 41–71. https://doi.org/10.17539/amauefd.1437344
21. Top, O., ve Arabacıoğlu, T. (2021). Bilgi işlemsel düşünme: Bir sistematik alanyazın taraması. Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 34(2), 527–567. https://doi.org/10.19171/uefad.850325
22. Tsai, M. J., Liang, J. C., ve Hsu, C. Y. (2021). The computational thinking scale for computer literacy education. Journal of Educational Computing Research, 59(4), 579–602. https://doi.org/10.1177/0735633120972356
23. Wang, B., Rau, P., ve Yuan, T. (2023). Measuring user competence in using artificial intelligence: Validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology, 42(9), 1324–1337. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2072768
24. Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215
25. Yadav, A., Stephenson, C., ve Hong, H. (2017). Computational thinking for teacher education. Communications of the ACM, 60(4), 55–62. https://doi.org/10.1145/2994591
26. Yünkül, E., Durak, G., Çankaya, S., ve Mısırlı, Z. A. (2017). Scratch yazılımının öğrencilerin bilgisayarca düşünme becerilerine etkisi. Necatibey Eğitim Fakültesi Elektronik Fen ve Matematik Eğitimi Dergisi, 11(2), 502–517. https://doi.org/10.17522/balikesirnef.373424
27. Zeybek, G. (2022). The relationship between pre-service teachers' computational thinking skill levels and online self-regulated learning levels. Critical Questions in Education, 13(3), 264–288.