Türkçe Öğretiminde Üretken Yapay Zekâ: Öğretim Elemanlarının Algı, Fırsat ve Risk Değerlendirmeleri

Öz

Bu çalışma, Türkçe Öğretimi Uygulama ve Araştırma Merkezinde görevli öğretim elemanlarının dil öğretiminde yapay zekâ (YZ) kullanımına ilişkin algılarını, farkındalık düzeylerini ve bu teknolojinin sunduğu fırsatlarla risklere dair değerlendirmelerini belirlemeyi amaçlamaktadır. Nitel araştırma deseninde tasarlanan çalışmada, 14 öğretim elemanı ile gerçekleştirilen yarı yapılandırılmış görüşmelerden toplanan veriler içerik analizi yöntemiyle çözümlenmiştir. Bulgular, katılımcıların çoğunluğunun YZ’yi insan zekâsını taklit eden ve bilişsel süreçleri modelleyen sistemler olarak tanımladığını ortaya koymuştur. Analizler, YZ dil modellerinin kişiselleştirilmiş öğrenme, anlık geri bildirim ve materyal üretiminde zaman tasarrufu gibi önemli avantajlar sunduğunu; ancak akademik dürüstlük ihlalleri, hatalı bilgi aktarımı, dilin kültürel dokusunun kaybı gibi önemli riskleri de bünyesinde barındırdığını göstermektedir. Araştırma sonucunda, YZ’nin etkili ve etik biçimde kullanılabilmesi için öğretmenlere ve öğrencilere yönelik YZ okuryazarlığı ve farkındalık eğitimlerinin bir gereklilik olduğu saptanmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Üretken yapay zekâ
• Türkçe öğretimi
• teknolojik normalleşme
• algı
• fırsat
• risk

Destekleyen Kurum

Anadolu Üniversitesi

Proje Numarası

SÇB-2024-2653

Etik Beyan

Bu araştırma, Anadolu Üniversitesi Rektörlüğü Etik Kurulu’nun 07.10.2025 tarih ve 799718 sayılı kararı ile alınan izin doğrultusunda yürütülmüştür. Araştırma sürecinde yer alan tüm katılımcılara çalışmanın amacı, kapsamı, veri toplama araçları ve verilerin kullanım biçimi hakkında ayrıntılı bilgi verilmiştir. Katılım tamamen gönüllülük esasına dayalı olarak gerçekleştirilmiş; katılımcılardan bilgilendirilmiş gönüllü onam alınmıştır. Görüşmeler öncesinde ses kaydı alınacağı açıkça belirtilmiş ve kayıt için ayrıca izin talep edilmiştir. Katılımcılara istedikleri anda çalışmadan çekilebilecekleri ve herhangi bir olumsuz durumla karşılaşmayacakları bildirilmiştir. Toplanan veriler gizlilik ilkesi çerçevesinde değerlendirilmiş, kişisel bilgiler anonimleştirilmiş ve raporlamada katılımcı kimliklerini ortaya çıkarabilecek herhangi bir bilgiye yer verilmemiştir. Elde edilen tüm veriler yalnızca bilimsel amaçlarla kullanılmış ve üçüncü kişilerle paylaşılmamıştır.

GenAI in Turkish Language Teaching: Instructors’ Perceptions, Opportunities, and Risk Assessments

Öz

This study aims to determine the perceptions of instructors at ………… Center, regarding the use of artificial intelligence (AI) in language teaching, their awareness, and assessments of the opportunities and risks posed by this technology. Designed as qualitative research, data collected from semi-structured interviews with 14 instructors were analyzed using content analysis. The findings revealed that the majority of participants defined AI as systems that mimic human intelligence and model cognitive processes. The analyses show that AI-supported language models offer advantages such as personalized learning, instant feedback, and time savings in material design; however, they also pose significant risks such as academic dishonesty, misinformation, and loss of the cultural structure of language. The research concluded that AI literacy and awareness training for teachers and students is essential for the effective and ethical use of AI.

Anahtar Kelimeler

• Generative artificial intelligence
• Turkish language teaching
• normalization of technology
• perception
• opportunity
• risk

Proje Numarası

SÇB-2024-2653

Etik Beyan

This research was conducted in accordance with the permission granted by the Ethics Committee of Anadolu University Rectorate, dated October 7, 2025, and numbered 799718. All participants in the research process were provided with detailed information about the purpose, scope, data collection tools, and use of data in the study. Participation was entirely voluntary; informed consent was obtained from participants. It was clearly stated before the interviews that audio recordings would be made, and additional permission was requested for recording. Participants were informed that they could withdraw from the study at any time and would not encounter any negative consequences. The data was evaluated in accordance with the principle of confidentiality, personal information was anonymized, and no information that could reveal the identities of participants was included in the report. All data obtained was used solely for scientific purposes and was not shared with third parties.

Kaynakça

1. Adeshola, I., and Adepoju, A. P. (2024). The opportunities and challenges of ChatGPT in education. Interactive Learning Environments, 32(10), 6159–6172. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2253858
2. Aithal, P. S., and Aithal, S. (2023). Application of ChatGPT in higher education and research: A futuristic analysis. International Journal of Applied Engineering and Management Letters, 7(3), 168–194. https://doi.org/10.5281/zenodo.8386867
3. Bax, S. (2003). The end of CLT: A context approach to language teaching. ELT Journal, 57, 278-287. http://dx.doi.org/10.1093/elt/57.3.278
4. Bax, S. (2011). Normalisation revisited: The effective use of technology in language education, International Journal of Computer-Assisted Language Learning and Teaching (IJCALLT), 1(2), 1-15. https://doi.org/10.4018/ijcallt.2011040101
5. Creely, E. (2024). Exploring the role of generative AI in enhancing language learning: Opportunities and challenges. International Journal of Changes in Education, 1(3), 158–167. https://doi.org/10.47852/bonviewIJCE42022495
6. Creswell, J. W. (2013). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (3rd ed.). SAGE Publications.
7. Creswell, J. W., and Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE Publications.
8. Çangal, Ö., Çelik, M. E., ve Başar, U. (2025). Yabancılara Türkçe Öğretiminde Yapay Zekâ Kullanımına Yönelik Öğretici Görüşleri. Aydın Tömer Dil Dergisi, 10(1), 57-97. https://izlik.org/JA99CS58DX

9. Dhawan, S., and Batra, G. (2020). Artificial intelligence in higher education: Promises, perils, and perspective. Expanding Knowledge Horizon. OJAS, 11(1), 11–22. https://www.researchgate.net/publication/348910302_Artificial_Intelligence_in_Higher_Education_Promises_Pe rils_and_Perspective
10. Holmes, W., and Porayska-Pomsta, K. (Eds.). (2022). The ethics of artificial intelligence in education: Practices, challenges, and debates. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429329067
11. Jeyaraman, M., Ramasubramanian, S., Balaji, S., Jeyaraman, N., Nallakumarasamy, A., and Sharma, S. (2023). ChatGPT in action: Harnessing artificial intelligence potential and addressing ethical challenges in medicine, education, and scientific research. World Journal of Methodology, 13(4), 170. https://www.wjgnet.com/2222-0682/full/v13/i4/170.htm
12. Karagöl, E. ve Yıldırım Bilgen, D. (2025). Türkçe eğitiminde yapay zekâ kullanımı: Türkçe eğitimcileri yapay zekâ hakkında ne düşünüyor? Ana Dili Eğitimi Dergisi, 13(2), 356–374. https://doi.org/10.16916/aded.1611540
13. Katı, T. N. ve Can, U. (2024). Yapay zekâ ile üretilen metinlerin yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde okuma becerisine yönelik kullanılabilirliği: ChatGPT-3.5 örneği. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 25(2), 538–569. https://doi.org/10.17679/inuefd.1415303
14. Kooli, C. (2023). Chatbots in education and research: A critical examination of ethical implications and solutions. Sustainability, 15(7), 5614. https://doi.org/10.3390/su15075614
15. Köçeri, K. ve Kırkkılıç, H. A. (2024). Yapay zekânın Türkçe dil yeterliliğinin gelişimi üzerindeki etkileri: Türkçe ve Türk dili öğretmenleri üzerine bir araştırma. Mersin Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 20(3), 475–489. https://doi.org/10.17860/mersinefd.1504250
16. Köçeri, K. ve Ulaş, A. H. (2025). Yabancı öğrencilerin yapay zekâ ile Türkçe dil becerisi öğrenimi ve algılarının incelenmesi. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 16(1), 775–797. https://doi.org/10.51460/baebd.1614932
17. Merriam, S. B. (2009). Qualitative research: A guide to design and implementation. San Francisco, CA: Jossey-Bass.
18. Merriam, S. B., and Grenier, R. S. (2019). Qualitative research in practice: Examples for discussion and analysis. John Wiley & Sons.
19. Michel-Villarreal, R., Vilalta-Perdomo, E., Salinas-Navarro, D. E., Thierry-Aguilera, R., and Gerardou, F. S. (2023). Challenges and opportunities of generative AI for higher education as explained by ChatGPT. Education Sciences, 13(9), 856. https://doi.org/10.3390/educsci13090856
20. Miles, M. B., and Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook (2nd ed.). SAGE Publications.
21. Patton, M. Q. (2015). Qualitative research & evaluation methods (4th ed.). SAGE Publications.
22. Rane, N. L., Choudhary, S. P., Tawde, A., and Rane, J. (2023). ChatGPT is not capable of serving as an author: Ethical concerns and challenges of large language models in education. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 5(10), 851–874. https://doi.org/10.56726/IRJMETS45212
23. Schreier, M. (2012). Qualitative content analysis in practice. SAGE Publications.
24. Sok, S., and Heng, K. (2024). Opportunities, challenges, and strategies for using ChatGPT in higher education: A literature review. Journal of Digital Educational Technology, 4(1), ep2401. https://doi.org/10.30935/jdet/14027
25. Tafazoli D., and McCallum L. (2025). Exploring the Affordances of ChatGPT in Developing Language Teachers’ Awareness and Pedagogical Practices. Journal of Language and Education, 11(3), 86-97. https://doi.org/10.17323/jle.2025.27858
26. Vaccino-Salvadore, S. (2023). Exploring the ethical dimensions of using ChatGPT in language learning and beyond. Languages, 8(3), 191. https://doi.org/10.3390/languages8030191
27. Wang, T., Lund, B. D., Marengo, A., Pagano, A., Mannuru, N. R., Teel, Z. A., and Pange, J. (2023). Exploring the potential impact of artificial intelligence (AI) on international students in higher education: Generative AI, chatbots, analytics, and international student success. Applied Sciences, 13(11), 6716. https://doi.org/10.3390/app13116716
28. Yıldırım, A., ve Şimşek, H. (2016). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (10. baskı). Seçkin.
29. Yılmaz, S. (2023). Arapça–Türkçe çeviri türlerinde nöral makine çeviri modellerinin verimliliği: ChatGPT örneği. Şarkiyat Mecmuası – Journal of Oriental Studies, 43, 339–355. https://doi.org/10.26650/jos.1324416
30. Yin, R. K. (2018). Case study research and applications: Design and methods (6th ed.). SAGE Publications.
31. 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. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0175-0
32. Zileli, E. N. (2023). Yabancı dil olarak Türkçe öğreniminde ChatGPT örneği. Uluslararası Karamanoğlu Mehmetbey Eğitim Araştırmaları Dergisi, 5(1), 42–51. https://doi.org/10.47770/ukmead.1296013
33. Zhai, X., Chu, X., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Istenic, A., Spector, M., and Li, Y. (2021). A review of artificial intelligence (AI) in education from 2010 to 2020. Complexity, 2021, 8812542. https://doi.org/10.1155/2021/8812542