Biyoloji Öğretmenlerinin Çeşitli Değişkenlere Göre Yapay Zekâ Farkındalıklarının ve Öz Yeterliliklerinin Araştırılması

Öz

Bu araştırma, 2024-2025 eğitim-öğretim yılında Ankara'daki ortaöğretim kurumlarında görev yapan biyoloji öğretmenlerinin yapay zekâ farkındalıklarını ve öz yeterliklerini incelemek amacıyla yapılmıştır. Nicel araştırma yöntemlerine dayalı genel tarama modeli kullanılmış ve basit seçkisiz örnekleme yoluyla 333 öğretmenden veri toplanmıştır. Çalışmada cinsiyet, meslek yılı, mezun olunan fakülte ve görev yapılan okul türü gibi demografik değişkenlere göre farklılıklar analiz edilmiştir. Veri toplama sürecinde, kişisel bilgi formu, Ferikoğlu ve Akgün (2022) tarafından geliştirilen Öğretmenler İçin Yapay Zekâ Farkındalık Düzeyi Ölçeği ve Uyan ve Gültekin (2024) tarafından Türkçe'ye uyarlanan Yapay Zeka Öz Yeterlilik Ölçeği kullanılmıştır. Araştırma verilerinin analizinde normallik testleri, bağımsız örneklemler t-testi ve tek yönlü varyans analizi kullanılmıştır. Bulgular, biyoloji öğretmenlerinin yapay zekâ farkındalıklarının ve öz yeterliklerinin genel olarak orta düzeyde olduğunu göstermiştir. Demografik değişkenlerin toplam farkındalık ve öz yeterlik puanlarında anlamlı bir farklılık yaratmadığı belirlenmiştir. Bununla birlikte, meslek yılı arttıkça, farkındalık için uygulama bilgisi alt boyutunda ve öz yeterlik için asiste etme alt boyutunda anlamlı ancak düşük düzeyde artışlar gözlenmiştir. Farkındalık açısından, Anadolu liselerinde görev yapan öğretmenlerin, diğer okul türlerindeki öğretmenlere göre uygulama bilgisi ve inanç-tutum puanlarının daha yüksek olduğu bulunmuştur. Öğretmenlerin yapay zekâya yönelik farkındalık ve öz yeterliliklerini geliştirmeye yönelik uzun vadeli ve kapsamlı çalışmalar önerilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Biyoloji öğretmeni
• farkındalık
• öz yeterlilik
• yapay zekâ

Investigation of Artificial Intelligence Awareness and Self-efficacy of Biology Teachers' According to Various Variables

Öz

This research was conducted to examine the awareness and self-efficacy of biology teachers working in secondary education institutions in Ankara regarding artificial intelligence during the 2024-2025 academic year. A general survey model based on quantitative research methods was used, and data was collected from 333 teachers using simple random sampling. The study analysed differences based on demographic variables such as gender, years of experience, faculty of graduation, and school type. During the data collection process, a personal information form, the Artificial Intelligence Awareness Level Scale for Teachers developed by Ferikoğlu and Akgün (2022), and the Artificial Intelligence Self-Efficacy Scale adapted into Turkish by Uyan and Gültekin (2024) were used. Normality tests, independent samples t-tests, and one-way analysis of variance were used in the analysis of the research data. The findings showed that biology teachers’ artificial intelligence awareness and self-efficacy levels were generally at an intermediate level. Demographic variables did not create a significant difference in total awareness and self-efficacy scores. However, as years of experience increased, significant but low-level increases were observed in the application knowledge sub-dimension for awareness and the help sub-dimension for self-efficacy. In terms of awareness, it was found that teachers working in Anatolian high schools had higher application knowledge and belief-attitude scores than teachers in other school types. Long-term and comprehensive studies are recommended to improve teachers' awareness and self-efficacy regarding artificial intelligence.

Anahtar Kelimeler

• Biology teacher
• awareness
• self efficacy
• artificial intelligence

Kaynakça

1. Alshorman, S. M. (2024). The readiness to use AI in teaching science: Science teachers'perspective. Journal of Baltic Science Education, 23(3), 432-448.
2. Alsudairy, N. A. & Eltantawy, M. M. (2024). Special education teachers' perceptions of using artificial intelligence in educating students with disabilities. Journal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment, 12, 92-102.
3. Altun, D. (2019). Sanal gerçeklik ve yapay zekâ. G. Telli (Ed.), Yapay zekâ ve gelecek içinde (ss. 139-157). İstanbul: Doğu.
4. Bandura, A. (1977). Self-efficacy: toward a unifying theory of behavioral change. Psychological review, 84(2), 191.
5. ,Brynjolfsson, E. & McAfee, A. (2014). The second machine age: work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. WW Norton ve Company.
6. Cortina, J. M. (1993). What is coefficient alpha? An examination of theory and applications. Journal of Applied Psychology, 78(1), 98-104. https://doi.org/10.1037/0021-9010.78.1.98
7. Demir, B. & Beyazhançer, R. (2024). İlköğretim matematik öğretmeni adaylarının yapay zekâ öz-yeterliklerinin bazı değişkenler açısından incelenmesi. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 11(113), 2393-2398. https://doi.org/10.5281/zenodo.14279357
8. Demirel Subaşı, E. & Uzel, N. (2025). Biyoloji öğretmenlerinin yapay zekâ ile ilgili görüşleri. Heterotopic View, 3(1), 44–53. https://doi.org/10.5281/zenodo.15714868

9. Dhawan, S. (2020). Online learning: A panacea in the time of COVID-19 crisis. Journal of Educational Technology Systems, 49(1), 5-22. DOI: 10.1177/0047239520934018
10. Eker, C. & Halıcı Gürbüz, S. (2024). Matematik oğretmenlerinin matematik dersinde yapay zekâ kullanımına yönelik yeterlilik algıları, Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Dergisi, 7(7), 513-528.
11. Ferikoğlu, D. (2021). Öğretmenler için yapay zekâ farkındalık düzeyi ölçeği; Güvenilirlik ve geçerlilik çalışması, Yüksek Lisans Tezi, Bahçeşehir Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
12. Ferikoğlu, D. & Akgün, E. (2022). An ınvestigation of teachers’ artificial intelligence awareness: A scale development study. Malaysian Online Journal of Educational Technology, 10(3), 215-231. https://doi.org/10.52380/mojet.2022.10.3.407
13. Ghavifekr, S. & Rosdy, W. A. W. (2015). Teaching and learning with technology: Effectiveness of ICT integration in schools. International Journal of Research in Education and Science, 1(2), 175-191.
14. Günay, D. & Şişman, B. (2019). Bilgi ve eğitim teknolojileri okuryazarlığı. A. D. Öğretir-Özçelik & M. N. Tuğluk (Ed.), Eğitimde ve Endüstride 21. Yüzyıl Becerileri içinde (ss. 257-275). Ankara: Pegem.
15. Güneyli, A., Burgul, N. S., Dericioğlu, S., Cenkova, N., Becan, S., Şimşek, Ş. E. & Güneralp, H. (2024) Exploring teacher awareness of artificial ıntelligence in education: A case study from Northern Cyprus. Eur. J. Investig. Health Psychol. Educ., 14, 2358-2376. https://doi.org/10.3390/ejihpe14080156
16. Hassoun, S., Jefferson, F., Shi, X., Stucky, B., Wang, J. & Rosa, E. (2021). Artificial intelligence for biology. Integrative and Comparative Biology, 61(6), 2267-2275. https://doi.org/10.1093/icb/icab188
17. Iyamuremye, A., Niyonzima, F. N., Mukiza, J. … Nsabayezu, E. (2024). Utilization of artificial intelligence and machine learning in chemistry education: a critical review. Discov Education 3(95). https://doi.org/10.1007/s44217-024-00197-5
18. İçen, E. (2024). Öğretmenlerin yapay zekâ farkındalıkları ile yenilikçi pedagoji uygulamaları arasındaki ilişki. Yüksek Lisans Tezi, Bahçeşehir Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
19. İçöz, S. & İçöz, E. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ uygulamalarına yönelik farkındalık düzeylerinin incelenmesi. Ulusal Eğitim Dergisi, 4(3), 987-1001. https://doi.org/10.5281/zenodo.10909458
20. Karaca, B. & Telli, G. (2019). Yapay zekânın çeşitli süreçlerdeki rolü ve tahminleme fonksiyonu. G. Telli (Ed.), Yapay zekâ ve gelecek içinde (ss. 172-185). İstanbul: Doğu.
21. Karasar, N. (2023). Bilimsel araştırma yöntemi kavramlar ilkeler teknikleri. 38. Baskı, Ankara: Nobel.
22. Karimi, H. & Khawaja, S. (2023). The ımpact of artificial ıntelligence on higher education in England. Creative Education, 14, 2405-2415. https://doi.org/10.4236/ce.2023.1412154
23. Kasparov vs Deep Blue (1997). https://www.chessgames.com/perl/chesscollection?cid=1014770 adresinden erişilmiştir.
24. Kebapçı, S. S. (2024). Higher education instructors' artificial intelligence awareness and its effect on some demographics, Yüksek Lisans Tezi, Bahçeşehir Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
25. Kenan, A. (2025). Fen eğitiminde yapay zekâ: Uygulamalar, pedagojik dönüşüm ve etik yaklaşımlar. Uslu, S. (ed.), Eğitim Bilimlerinde Akademik Araştırma ve Değerlendirmeler, Özgür Yayınları. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub682.c2862
26. Kim, D. & Woo, J. (2024). Analysis of special education teachers’ interest in artificial intelligence education. The Journal of Learner-Centered Curriculum and Instruction, 24(17), 833-852. https://doi.org/10.22251/jlcci.2024.24.17.833
27. McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N. & Shannon, C. E. (2006). A proposal for the Dartmouth Summer Research Project on artificial intelligence, August 31, 1955. AI Magazine, 27(4), 12. https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4.1904
28. McLuhan, M. (1962). Gutenberg galaxy: The making of typographic man. Canada: University of Toronto. MEB, (2025). Cumhurbaşkanı yardımcısı yılmaz ve bakan tekin, “eğitimde yapay zekâ politika belgesi (2025-2029)” tanıtım programına katıldı haber başlığı. https://www.meb.gov.tr/cumhurbaskani-yardimcisi-yilmaz-ve-bakan-tekin egitimde-yapay-zek-politika-belgesi-2025-2029-tanitim-programina-katildi/haber/37533/tr sayfasından erişilmiştir.
29. Mercan, G. & Varol Selçuk, Z. (2024). Revolutionizing biology education through artificial intelligence: Pedagogical strategies, innovations, and ethical frameworks. In A. A. Khan ve O. T. Ozturk (Eds.), Studies on Social and Education Sciences 2024 (pp. 112-131). ISTES.
30. Nunnually, J. C. (1978). Psychometric testing. New York: McGraw-Hill.
31. Oran, B. B. (2023). Correlation between artificial intelligence in education and teacher self-efficacy beliefs: a review. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, 34, 1354-1365. https://doi.org/10.29000/rumelide.1316378
32. Ottenbreit Leftwich, A. T., Glazewski, K. D., Newby, T. J. & Ertmer, P. A. (2010). Teacher value beliefs associated with using technology: Addressing professional and student needs. Computers & Education, 55(3), 1321-1335.
33. Sarı, F. (2021). Cahit Arf’in “Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?” Adlı makalesi üzerine bir çalışma. TRT Akademi, 6(13), 812-833. https://doi.org/10.37679/trta.962940
34. Sarıel, S. (2017). Günümüzde yapay zekâ. M. Karaca (Ed.) İnsanlaşan makineler ve yapay zekâ içinde (ss. 21-25). İstanbul Teknik Üniversitesi Vakfı Dergisi, İstanbul.
35. Senger, Ş. (2024). K-12 teachers’ awareness and perceptions of artificial intelligence in education, Yüksek Lisans Tezi, Bahçeşehir Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
36. Şimşek, K. (2025). Eğitimde dijitalleşme ve yapay zekâ kullanımı: öğretmenlerin dijital yeterlikleri ile yapay zekâ farkındalık düzeyleri arasındaki ilişkinin incelenmesi. Doktora Tezi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
37. Thomas, G., Gambari, A. I., Yusuf, H. T., Abanikannda, M. O. & Daramola, F. O. (2024). Assessment of lecturers’ awareness of artificial intelligence for education in a Nigerian university. Educational Technology Quarterly [Online]. https://doi.org/10.55056/etq.777
38. Tschannen-Moran, M. & Hoy, A. W. (2001). Teacher efficacy: Capturing an elusive construct. Teaching and Teacher Education, 17(7), 783-805.
39. Tuğluk, M. N. & 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.
40. Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence mind a quarterly review of psychology and philosophy, (pp. 433-460). Retriewed from https://academic.oup.com/mind/article/LIX/236/433/986238
41. Usak, M. (2024). Artificial intelligence in biology education. Journal of Baltic Science Education, 23(5), 806-808. https://doi.org/10.33225/jbse/24.23.806
42. Uyan, U. & Gültekin, S. U. (2024). Yapay zekâ öz-yeterlilik ölçeğinin Türkçe’ye uyarlanması: geçerlilik ve güvenirlik çalışması. Journal of Research in Business, 9(1), 135-148. https://doi.org/10.54452/jrb.1415212
43. Uygun, D., Aktaş, İ., Duygulu, İ. & Köseer, N. (2024). Öğretmenlerin yapay zekâ farkındalıklarını keşfetmek. Mobil Öğrenme Eğitim Araştırmalarındaki Gelişmeler, 4(2), 1093-1104. https://doi.org/10.25082/AMLER.2024.02.004
44. Uzun, E. (2025). Investigation of artificial ınteligence awareness among pre-service teachers with cluster analysis. Mersin Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 21(1), 280-294. https://doi.org/10.17860/mersinefd.1583282
45. Üretmen, S. (2024). Turkish EFL teachers' awareness and perspectives on artificial intelligence incorporation into language instruction. Yüksek Lisans Tezi, Necmettin Erbakan Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Konya.
46. Varsik, S. & Vosberg, L. (2024). “The potential impact of Artificial Intelligence on equity and inclusion in education”, OECD Artificial Intelligence Papers, No. 23, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/15df715b-en
47. Verhagen, A. (2021). "Opportunities and drawbacks of using artificial intelligence for training", OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 266, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/22729bd6-en
48. Viberg, O., Cukurova, M., Feldman-Maggor, Y., Alexandron, G., Shirai, S., Kanemune, S., … Kizilcec, R.F. (2024). What explains teachers’ trust in ai in education across six countries? International Journal of Artificial Intelligence in Education, https://doi.org/10.1007/s40593-024-00433-x
49. Wang, Y. Y. & Chuang, Y. W. (2023). Artificial intelligence self-efficacy: Scale development and validation. Education and Information Technologies, 29, 1-24. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12015-w
50. Yeşilyurt, S., Dündar, R. & Demir, R. Z. (2024). Türkiye’de yapay zekâ ve eğitim ilişkisini inceleyen lisansüstü tezlerin analizi: Bir meta sentez çalışması. Journal of Innovative Research in Social Studies, 7(1), 47-73. https://doi.org/10.47503/jirss.1484848
51. Zaugg, T. J. (2024). Embracing ınnovation in education: investigating the use and impact of ai assistants among preservice teachers. Graduate Thesis and Dissertation 2023-2024. 431. https://stars.library.ucf.edu/etd2023/431