Ortaokul ve Lise Öğrencilerinin Yapay Zekâya Yönelik Metaforlarının Karşılaştırmalı Olarak İncelenmesi

Öz

Çalışmanın amacı, ortaokul ve lise öğrencilerinin “yapay zekâ” kavramına yönelik algılarının metaforlar aracılığıyla karşılaştırmalı olarak incelenmesidir. Çalışma, 2023-2024 bahar yarıyılında Türkiye’nin batısındaki bir özel okulda öğrenim gören 112 ortaokul ve 59 lise öğrencisi ile yürütülmüştür. Öğrencilerin seçiminde kolay ulaşılabilir durum örneklemesi yöntemi kullanılmıştır. Çalışma, nitel araştırma yöntemlerinden olgubilim (fenomenoloji) yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Öğrencilerden “Yapay zekâ………benzer. Çünkü ……………” cümlesini tamamlamaları istenmiş ve elde edilen veriler içerik analizine tabi tutulmuştur. Çalışma sonucunda ortaokul öğrencilerinin 41, lise öğrencilerinin 43 metafor ürettikleri ve bu metaforların sırasıyla 15 ve 13 farklı kategori altında toplandığı görülmüştür. Ortaokul öğrencilerinin ürettikleri metaforlardan frekansları en yüksek olanlar robot ve insanken lise öğrencilerinin insan ve beyindir. Sonuçlar, lise öğrencilerinin ortaokul öğrencilerine kıyasla yapay zekâyı daha insani boyutta algıladıklarını ortaya koymaktadır. Ayrıca, ortaokul öğrencilerinin yapay zekâyı lise öğrencilerine kıyasla daha iyimser algıladığı, lise öğrencilerinin ise yapay zekâya yönelik olası riskleri daha fazla göz önünde bulundurduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• Lise öğrencileri
• metafor
• ortaokul öğrencileri
• yapay zekâ

A Comparative Investigation of Middle and High School Students' Metaphors Towards Artificial Intelligence

Abstract

The aim of the study is to comparatively examine middle and high school students' perceptions of the concept of “artificial intelligence” through metaphors. The study was conducted with 112 middle school and 59 high school students studying at a private school in western Turkey in the spring semester of 2023-2024. Convenient sampling method was used to select the students. The study was conducted using the phenomenology method, one of the qualitative research methods. The students were asked to complete the sentence “Artificial intelligence is similar to .......... Because ...............” sentence and the data obtained were subjected to content analysis. As a result of the study, it was seen that middle school and high school students produced 41 and 43 metaphors, respectively, and these metaphors were grouped under 15 and 13 different categories, respectively. The highest frequencies of the metaphors produced by middle school students were robot and human, while high school students produced human and brain. The results reveal that high school students perceive artificial intelligence in a more human dimension compared to middle school students. In addition, it was observed that middle school students perceived artificial intelligence more optimistically than high school students, while high school students considered the possible risks of artificial intelligence more.

Keywords

• Artificial intelligence
• high school students
• metaphor
• middle school students

References

1. Abulibdeh, A., Zaidan, E., & Abulibdeh, R. (2024). Navigating the confluence of artificial intelligence and education for sustainable development in the era of Industry 4.0: Challenges, opportunities, and ethical dimensions. Journal of Cleaner Production, 437, 140527. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.140527
2. Akyel, Y., & Tur, E. (2024). Yapay zekanın potansiyelinin ve eğitim bilimlerindeki uygulamalarının araştırılması ve araştırmalarda beklentiler, zorluklar ve gelecek yönelimleri. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 25(1), 1-1. https://doi.org/10.29299/kefad.1322341
3. Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zeka ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
4. Bayram, K. & Çelik, H. (2023). Yapay zekâ konusunda muhakeme ve girişimcilik becerileriyle bütünleştirilmiş sosyo-bilim etkinliği: Fen bilgisi öğretmen adaylarının görüşleri. Fen Bilimleri Öğretimi Dergisi, 11(1), 41-78. https://doi.org/10.56423/fbod.1241946
5. Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2013). Bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem Akademi.
6. Carbonell, J., Sánchez-Esguevillas, A., & Carro, B. (2016). The role of metaphors in the development of technologies: The case of artificial intelligence. Futures, 84(Part B), 145-153. https://doi.org/10.1016/j.futures.2016.03.019
7. Chiu, T. K. F., Xia, Q., Zhou, X., Chai, C. S., & Cheng, M. (2023). Systematic literature review on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100-118. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118
8. Çam, M. B., Çelik, N. C., Turan Güntepe, E., & Durukan, Ü. G. (2021). Öğretmen adaylarının yapay zekâ teknolojileri ile ilgili farkındalıklarının belirlenmesi. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(48), 263-285.

9. Çavuş, M. N. (2024). Eğitimde yapay zekâ tabanlı ölçme ve değerlendirme üzerine bir derleme. Uluslararası Özel Amaçlar İçin İngilizce Dergisi, 2(1), 39-54.
10. Çetin, İ. & Erdoğan, A. (2018). Development, validity and reliability study of technological pedagogical content knowledge (TPACK) efficiency scale for mathematics teacher candidates. International Journal of Contemporary Educational Research, 5(1), 50-62.
11. Dai, Y., Chai, C. S., Lin, P. Y., Jong, M. S.-Y., Guo, Y., & Qin, J. (2020). Promoting students' well-being by developing their readiness for the AI age. Sustainability, 12(16), 6597. https://doi.org/10.3390/su12166597
12. Demir, K., & Güraksın, G. E. (2022). Determining middle school students’ perceptions of the concept of artificial intelligence: A metaphor analysis. Participatory Educational Research, 9(2), 297-312. https://doi.org/10.17275/per.22.41.9.2
13. Demirtaş, E., & Türksoy, E. (2023). İlkokul eğitim paydaşlarının yapay zekaya yönelik metaforik algıları [Sözlü sunum]. Ufuk Üniversitesi II. Uluslararası Sosyal Bilimler Kongresi, Ankara, Türkiye.
14. Erdoğan, Ş., & Bozkurt, E. (2023). Fizik öğretmen adaylarının “yapay zekâ” kavramına ilişkin algılarının incelenmesi: bir metafor çalışması. Medeniyet ve Toplum Dergisi, 7(2), 152-163. https://doi.org/10.51117/metder.2023.41
15. Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., & Hyun, H. H. (2012). How to design and evaluate research in education (8th ed.). McGraw-Hill.
16. Haseski, H.İ. (2019). What do Turkish pre-service teachers think about artificial intelligence?. International Journal of Computer Science Education in Schools, 3(2), 3-23. https://doi.org/10.21585/ijcses.v3i2.55
17. Gündüz Hoşgör, D., Güngördü, H., & Hoşgör, H. (2023). Sağlık profesyonellerinin yapay zekâya ilişkin görüşleri: metaforik bir araştırma. International Journal on Social Sciences, 8(1), https://doi.org/10.46291/Al-Farabi.080105
18. Hwang, G.J., Xie, H., Wah, B. W., & Gašević, D. (2020). Vision, challenges, roles and research issues of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100001. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001
19. İşler, B., & Kılıç, M.Y. (2021). Eğitimde yapay zeka kullanımı ve gelişimi. e-Journal of New Media / Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11. https://doi.org/10.17932/IAU.EJNM.25480200.2021/ejnm_v5i1001
20. Kwapińska, M. (2024). AI in education: Benefits, challenges, and use cases. (Erişim adresi: https://www.nomtek.com/blog/ai-in-education)
21. Lim, E. M. (2024). Metaphor analysis on pre-service early childhood teachers’ conception of AI (Artificial Intelligence) education for young children. Thinking Skills and Creativity, 51, 101455. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2023.101455
22. Miles, M. B., & Huberman, A. M. (2015). Genişletilmiş bir kaynak kitap: Nitel veri analizi. (S. Akbaba Altun, & A. Ersoy, Çev.). Pegem Akademi.
23. Park, W., & Kwon, H. (2024). Implementing artificial intelligence education for middle school technology education in Republic of Korea. International Journal of Technology and Design Education, 34, 109–135. https://doi.org/10.1007/s10798-023-09812-2
24. Perrotta, C., & Selwyn, N. (2019). Deep learning goes to school: toward a relational understanding of AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 251–269. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1686017
25. Roschelle, J., Lester, J. & Fusco, J. (Ed.) (2020). AI and the future of learning: Expert panel report [Report]. Digital Promise. https://circls.org/reports/ai-report
26. Saçan, S., Tozduman Yaralı, K., & Kavruk, S. Z. (2022). Çocukların “yapay zeka” kavramına ilişkin metaforik algılarının incelenmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, (64), 274-296. https://doi.org/10.21764/maeuefd.1074024
27. Suryanarayana, K. S., Kandi, V. S. P., Pavani, G., Rao, A. S., Rout, S., & Krishna, T. S. R. (2024). Artificial intelligence enhanced digital learning for the sustainability of education management system. The Journal of High Technology Management Research, 35(2), 100495. https://doi.org/10.1016/j.hitech.2024.100495
28. Tartuk, M. (2023). Ortaokul öğrencilerinin yapay zeka kavramına ilişkin metaforik algıları. [Sözlü sunum]. Ufuk Üniversitesi II. Uluslararası Sosyal Bilimler Kongresi, Ankara, Türkiye.
29. Ülger, K. (2023). Türkiye’de Torrance yaratıcı düşünme testleri şekilsel formu ile yapılan araştırmalarda 05-14 yaş arası çocukların yaratıcı düşünme gelişiminin incelenmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, (67), 21-51. https://doi.org/10.21764/maeuefd.1132715
30. Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2021). Sosyal bilimlerde nitel veri analizi. Seçkin Yayıncılık.