Dil Eğitiminde Yapay Zeka ve Teknoloji: Bibliyometrik Bir Analiz

Yıl 2024, , 218 - 242, 29.10.2024

Dilek Ünveren

https://doi.org/10.31464/jlere.1463861

Öz

ÖZ: Yapay zekâ, son zamanlarda hızla gelişen teknolojilerden biri haline gelerek hemen her sektöre yansımaları olmuştur. Yaşanan bu gelişmeler, yapay zekâ ve diğer teknolojik ürünlerin kullanım alanlarının genişlemesini ve çeşitlenmesini sağlamıştır. Teknolojinin ve yapay zekânın gelişimi, eğitim sistemlerini sadece yetiştirilmesi gereken bireylerin özelliklerinin oluşturulması bağlamında etkilememiş, ayrıca, eğitimin yapısı ve işleyişi de bu durumdan etkilenmiş, bu etkilenmelere dair eğilimleri konu alan yayınlar alan yazına kazandırılmaya başlanmıştır. Bu araştırmada, dil eğitimi alanında gerçekleştirilen yapay zekâ ve teknoloji konulu çalışmaların detaylı literatür analizi sunulmuştur. Araştırma kapsamında incelenen çalışmalar, Web of Science (WoS) akademik/bilimsel veri tabanı kayıtları taranarak elde edilmiştir. Detaylı taramalar neticesinde, nihai olarak araştırma kapsamında olduğu değerlendirilen 51 çalışma analiz edilmiştir. Bu araştırmadan elde edilen bulgular, dil eğitimi alanında yapay zekâ ve teknoloji konularında gerçekleştirilen çalışmalar ve eğilimler hakkında çeşitli ipuçlarına ulaşılmasını sağlamaktadır. Alan yazında konuyla ilgili bibliyometriye dayalı bilimsel çalışmaların sınırlı sayıda olduğu da düşünüldüğünde, bu çalışmanın disiplinler arası dil eğitimi yazınına katkı sağlayacağına inanılmaktadır.
Anahtar sözcükler: Dil Eğitimi, Yapay Zekâ, Teknoloji, Bibliyometrik Analiz

Anahtar Kelimeler

Dil Eğitimi, Yapay Zekâ, Teknoloji, Bibliyometrik Analiz

Artificial Intelligence and Technology in Language Education: A Bibliometric Analysis

Öz

Artificial intelligence has become one of the rapidly developing technologies recently and has
had reflections on almost every sector. These developments have enabled the expansion and
diversification of the usage areas of artificial intelligence and other technological products.
The development of technology and artificial intelligence has not only affected education
systems in the context of creating the characteristics of individuals that need to be trained, but
also the structure and functioning of education has been affected by this situation, and
publications on the trends regarding these effects have begun to be included in the literature.
In this research, a detailed literature analysis of studies on artificial intelligence and
technology carried out in the field of language education is presented. The studies examined
within the scope of the research were obtained by scanning Web of Science (WoS)
academic/scientific database records. As a result of detailed screening, 51 studies that were
ultimately considered to be within the scope of the research were analyzed. The findings
obtained from this research provide various clues about the studies and trends in artificial
intelligence and technology in the field of language education. Considering the limited
number of scientific studies based on bibliometrics on the subject in the literature, it is
believed that this study will contribute to the interdisciplinary language education literature.
Key Words: Language Education, Artificial Intelligence, Technology, Bibliometric Analysis

Anahtar Kelimeler

Language Education, Technology, Artificial Intelligence, Bibliometric Analysis

Kaynakça

• Acar, O. (2020). Yapay zeka fırsat mı yoksa tehdit mi?. İstanbul: Kriter Yayınevi.
• Altun, D. (2019). Sanal gerçeklik ve yapay zeka. G. Telli (Ed.), Yapay zeka ve gelecek içinde (ss. 139-157). İstanbul: Doğu Kitabevi
• Aydın, A. (2019). Devlet erkinin yönetim paradigmasının yapay zeka bağlamında dönüşümü. G. Telli (Ed.), Yapay Zeka ve Gelecek içinde (ss. 65-87). İstanbul: Doğu Kitabevi.
• Coşkun, F. ve Gülleroğlu, H.D. (2021). Yapay Zekanın Tarih İçindeki Gelişimi ve Eğitimde Kullanılması, Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 54, 3, 947-966.
• Bahçeci, F. ve Gürol, M. (2010). Eğitimde Akıllı Öğretim Sistemleri Uygulamalarına Yönelik Bir Model Önerisi. Engineering Sciences, 5(2), 121-128.
• Dai, Y. ve Wu, Z. (2023). Mobile-assisted pronunciation learning with feedback from peers and/or automatic speech recognition: a mixed-methods study. International Journal Computer Assisted Language Learning Teaching 36, 861–884.
• Demir, O. (2019). Sürdürülebilir kalkınma için yapay zeka. G. Telli (Ed.), Yapay zeka ve gelecek içinde (ss. 44-63). İstanbul: Doğu Kitabevi.
• Dizon, G. (2020). Evaluating intelligent personal assistants for L2 listening and speaking development. Language Learning Technology 24, 16–26.
• Günay, D. ve Şişman, B. (2019). Bilgi ve eğitim teknolojileri okuryazarlığı. A. D. Öğretir- Özçelik ve M. N. Tuğluk (Ed.), Eğitimde ve endüstride 21. yüzyıl becerileri içinde (ss. 257-275). Ankara: Pegem Akademi.
• Gaviria-Marin, M., Merigó, J.M., & Baier-Fuentes, H. (2019). Bilgi yönetimi: Bibliyometrik analize dayalı küresel bir inceleme, Teknolojik Tahmin ve Sosyal Değişim, 140, 194-220.
• Hellmich, E., ve Vinall, K. (2021). FL instructor beliefs about machine translation:ecological insights to guide research and practice. International Journal Computer Assisted Language Learning Teaching 11, 1–18.
• Huang, Y. L., Ho, Y. S., & Chuang, K. Y. (2006). Bibliometric analysis of nursing research in Taiwan 1991- 2004. Journal of Nursing Research, 14(1), 75-81.
• Huang, B, Dou, J. ve Zhao, H. (2023). Reading bots: The implication of deep learning on guided reading, Frontiers in Psychology, 14.
• Işık, C., Günlü Küçükaltan, E., Kaygalak Çelebi, S., Çalkın, Ö., Enser, İ. ve Çelik, A. (2019). Turizm ve Girişimcilik Alanında Yapılmış Çalışmaların Bibliyometrik Analizi, Güncel Turizm Araştırmaları Dergisi, 3(1), 119-149.
• İşeri, İ., Aydın, Ö. & Tutuk, K. (2021). Müşteri Hizmetleri Yönetiminde Yapay Zeka Temelli Chatbot Geliştirilmesi. European Journal of Science and Technology, (29), 358-365.
• Karaca, B. ve Telli, G. (2019). Yapay zekanın çeşitli süreçlerdeki rolü ve tahminleme fonksiyonu. G. Telli (Ed.), Yapay zeka ve gelecek içinde (ss. 172-185). İstanbul: Doğu Kitabevi.
• Karasar, N. (2016). Bilimsel Araştırma Yöntemi “Kavramlar İlkeler ve Yöntemler (27. Baskı). Nobel.
• Knox, J. (2020). Artificial intelligence and education in China. Learning, Media and Technology, 45(3), 298-311.
• Liu, J., Liu, X. ve Yang, C. (2022). A study of college students’ perceptions of utilizing automatic speech recognition technology to assist English oral proficiency, Frontiers in Psychology, 13.
• McCarthy, J. (2007). From here to human-level AI. Artificial Intelligence, 171(18), 1174-1182.
• Köse, Ö., Yapar, D. ve Boz, M. (2024). Ortopedi ve travmatoloji araştırmalarında yapay zekâ uygulamaları: Doğal dil işleme potansiyeli, TOTBİD Dergisi, 23, 79-90.
• Pritchard, A. (1969). Statictical bibliography or bibliometrics. Journal of Documentation, 25(4), 348-349.
• Qin, Y., Luo, Y. ve Zhai, Y. (2022). French error type annotation for dictation: A platform with automatic error type annotation for French dictation exercise, Frontiers in Psychology, 13.
• Schulze, M. (2008). AI in CALL - artificially intelligent or almost imminent. CALICO J. 25, 510– 527.
• Sun, W. (2023). The impact of automatic speech recognition technology on second language pronunciation and speaking skills of EFL learners: a mixed methods investigation, Frontiers in Psychology, 14.
• Telli, G. (2019). Yapay zeka ve geleceğin meslekleri. G. Telli (Ed.), Yapay zeka ve gelecek içinde (ss. 186-197). İstanbul: Doğu Kitabevi.
• Timms, M. J. (2016). Letting artificial intelligence in education out of the box: educational cobots and smart classrooms. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 701-712.
• Tuğluk, M. N. ve Gök-Çolak, F. (2019). Sanayi toplumu ve eğitimi. A. D. Öğretir-Özçelik ve M. N. Tuğluk (Ed.), Eğitimde ve endüstride 21. yüzyıl becerileri içinde (ss. 305-335). Ankara: Pegem Akademi.
• Uçar, A. ve Uludağ, M. H. (2018). Nesnelerin İnterneti (IoT) ile akıllı sınıf ve öğrenci takip sistemi tasarımı. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 9(2), 591-600.
• Xiao, W. ve Park, M. (2021). Using automatic speech recognition to facilitate English pronunciation assessment and learning in an EFL context: pronunciation error diagnosis and pedagogical implications. International Journal Computer Assisted Language Learning Teaching, 11, 74–91.
• Xu, J., Jones, E., Laxton, V., and Galaczi, E. (2021). Assessing L2 English speaking using automated scoring technology: examining automarker reliability. Assess. Educ. 28, 411–436.
• Yang, J., Zheng, M ve Liu, Y. (2023). Fusion weighted features and BiLSTM-attention model for argument mining of EFL writing, Frontiers in Psychology, 14.
• Yiğit Açıkgöz, F., & Çizmeli, D. (2023). İletişim Araştırmalarındaki Güncel Eğilimler Üzerine Bibliyometrik Bir İnceleme. Akdeniz İletişim, (43), 214-234.
• Yin, R. K., and Moore, G. B. (1987). The use of advanced technologies in special education: Prospects from robotics, artificial intelligence, and computer simulation. Journal of Learning Disabilities, 20(1), 60-63.
• Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., and 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.
• Zou, B., Du, Y., Wang, Z., Chen, J. ve Zhang, W. (2023a). An investigation into artificial intelligence speech evaluation programs with automatic feedback for developing EFL learners’ speaking skills. SAGE Open 13, 2023.
• Zou, B., Guan, X., Shao, Y., Chen, P. (2023b) Supporting speaking practice by social network-based interaction in artificial intelligence (AI)-assisted language learning. Sustainability 15, 2872.
• Zou B, Reinders H, Thomas M ve Barr D (2023c) Editorial: Using artificial intelligence technology for language learning.Frontier in Psychology 14:1287667.