Science education academics’ generative artificial intelligence experiences

Öz

The aim of this research is to examine the experiences and practices of faculty members working in the field of science education in higher education regarding the use of generative artificial intelligence (GAI) in educational and academic contexts. The study was conducted within the framework of a basic qualitative research design. The participants of the study consisted of seven faculty members. A structured interview form was used for data collection in line with the interview guide approach. The data were analyzed through inductive content analysis, following the stages of preparing the data for analysis, reading the data, coding and creating themes, interpreting the data, and reaching the findings. The findings of the research emerged under five themes: “Conceptualization of GAI,” “Coexistence of Opportunity and Anxiety,” “Supportive Use in Educational and Academic Processes,” “Awareness of Competencies and Limitations,” and “Transformation of Academic Role and an Uncertain Future.” The findings show that faculty members mainly use GAI as a supportive tool in content creation, preparation of course materials, literature review, and academic writing processes. However, concerns about ethical issues, accuracy, student laziness, cognitive dependency, and the transformation of academic roles were also found to be prominent. As a result, the science education academics participating in the study revealed that GAI offers significant opportunities in higher education; however, pedagogical, ethical, and institutional regulations are needed for effective and safe use.

Anahtar Kelimeler

• Generative artificial intelligence
• faculty experiences
• science education

Etik Beyan

This study was conducted in accordance with the principles of the Declaration of Helsinki. Informed consent was obtained from all participants included in the study prior to data collection, and participant anonymization (e.g., FM1–FM7) was strictly maintained throughout. Ethics approval was obtained from the Non-Interventional Clinical Research Ethics Committee of Burdur Mehmet Akif Ersoy University with the approval document dated 07.05.2025 and numbered GO 2025/1473.

Fen bilgisi eğitimi akademisyenlerinin üretken yapay zeka deneyimleri

Öz

Bu araştırmanın amacı, yükseköğretimde fen bilgisi eğitimi alanında görev yapan öğretim elemanlarının üretken yapay zekâ (ÜYZ) kullanımına ilişkin deneyim ve uygulamalarını eğitimsel ve akademik bağlamlarda incelemektir. Araştırma, temel nitel araştırma deseni çerçevesinde yürütülmüştür. Araştırmanın katılımcıları yedi öğretim elemanından oluşmaktadır. Verilerin elde edilmesinde, mülakat kılavuzu yaklaşımı doğrultusunda yapılandırılmış bir görüşme formu kullanılmıştır. Veriler, tümevarımsal içerik analizi ile veriyi analiz için hazırlama, veriyi okuma, kodlama ve temaları oluşturma, veriyi yorumlama ve bulgulara ulaşma aşamaları izlenerek analiz edilmiştir. Araştırmanın bulguları: “ÜYZ’nin kavramsallaştırılması”, “Fırsat ile kaygının birlikte varlığı”, “Eğitimde ve akademik süreçlerde destekleyici kullanım”, “Yeterlik ile sınırlılıkların farkındalığı” ve “Akademik rolün dönüşümü ve belirsiz gelecek” olmak üzere beş tema kapsamında ortaya çıkmıştır. Bulgular, öğretim elemanlarının ÜYZ’yi daha çok içerik üretimi, ders materyali hazırlama, alan yazın tarama ve akademik yazma süreçlerinde destekleyici bir araç olarak kullandıklarını göstermektedir. Bununla birlikte, etik sorunlar, doğruluk, öğrenci tembelliği, bilişsel bağımlılık ve akademik rol dönüşümüne ilişkin kaygıların da öne çıktığı belirlenmiştir. Sonuç olarak, araştırmaya katılan fen bilgisi eğitimi akademisyenleri ÜYZ’nin yükseköğretimde önemli fırsatlar sunduğunu; ancak etkili ve güvenli kullanım için pedagojik, etik ve kurumsal düzenlemelere ihtiyaç duyulduğunu ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Üretken yapay zekâ
• akademisyen deneyimleri
• fen bilgisi eğitimi

Etik Beyan

Bu çalışma, Helsinki Bildirgesi ilkelerine uygun olarak yürütülmüştür. Veri toplanmadan önce çalışmaya dahil edilen tüm katılımcılardan bilgilendirilmiş onam alınmış ve süreç boyunca katılımcıların anonimliği (ör. FM1–FM7) titizlikle korunmuştur. Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Girişimsel Olmayan Klinik Araştırmalar Etik Kurulu'ndan, 07.05.2025 tarihli ve GO 2025/1473 sayılı onay belgesi ile etik kurul onayı alınmıştır.

Kaynakça

1. Aguado-García, J.-M., Alonso-Muñoz, S., & De-Pablos-Heredero, C. (2025). The use of artificial intelligence in higher education: An overview and future research directions. SAGE Open, 15(12), 1-14. https://doi.org/10.1177/21582440251340352
2. Almisad, B., & Aleidan, A. (2025). Faculty perspectives on generative artificial intelligence: insights into awareness, benefits, concerns, and uses. Frontiers in Education, 10, Article 1632742. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1632742
3. Alwaqdani, M. (2025). Investigating teachers' perceptions of artificial intelligence tools in education: Potential and difficulties. Education and Information Technologies, 30(4), 2737-2755. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12903-9
4. Al Zaidy, A. (2024). The impact of generative AI on student engagement and ethics in higher education. Journal of Information Technology, Cybersecurity, and Artificial Intelligence, 1(1), 30-38. https://www.academia.edu/125969551/The_Impact_of_Generative_AI_on_Student_Engagement_and_Ethics_in_Higher_Education
5. Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88. https://dergipark.org.tr/tr/pub/baebd/article/690058
6. Bos, N., Lammers, K.-J., & Prince van Leeuwen, A. (2025). Exploring the role of AI in higher education: A study of usage by students and teachers in the Netherlands. Revista de Inteligência Artificial na Educação, 6, e040. https://doi.org/10.37497/rev.artif.intell.educ.v6ii.40
7. Chan, C. K. Y., & Lee, K. K. W. (2023). The AI generation gap: Are Gen Z students more interested in adopting generative AI such as ChatGPT in teaching and learning than their Gen X and millennial generation teachers? Smart Learning Environments, 10(1), 60. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00269-3
8. Chen, X., Xie, H., Zou, D., & Hwang, G.-J. (2020). Application and theory gaps during the rise of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100002. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100002

9. Creswell, J. W. (2013). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (3rd ed.). Sage Publications.
10. Creswell, J. W., & Poth, C. (2018). Qualitative inquiry and research design (4th ed.). Sage Publications.
11. Çetin, M., & Aktaş, A. (2021). Yapay zeka ve eğitimde gelecek senaryoları. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 18 (Eğitim Bilimleri Özel Sayısı), 4153-4180. https://doi.org/10.26466/opus.911444
12. Gerlich, M. (2025). AI tools in society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. Societies, 15(1), 6. https://doi.org/10.3390/soc15010006
13. Guba, E. G., & Lincoln, Y. S. (2005). Paradigmatic controversies, contradictions, and emerging confluences. In N. K. Denzin & Y. S. Lincoln (Eds.), The SAGE handbook of qualitative research (3rd ed., pp. 191–215). Sage Publications.
14. Güler, E., Uğur, S., & Güler, C. (2025). Eğitim fakültesi öğretim elemanlarının üretken yapay zekâya yönelik farkındalıklarının belirlenmesi ve öğretmen yetiştirmede kullanımına yönelik öneriler. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 74, 618-647. https://doi.org/10.21764/maeuefd.1627851
15. He, R., Cao, J., & Tan, T. (2025). Generative artificial intelligence: A historical perspective. National Science Review, 12(5), nwaf050. https://doi.org/10.1093/nsr/nwaf050
16. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
17. Işık, E., & Köse, M. (2024). Fen bilimleri öğretmenlerinin artırılmış gerçeklik, metaverse, yapay zekâ ve eğitimde uygulamalarıyla ilgili görüşlerinin incelenmesi. Journal of Individual Differences in Education, 6(2), 149-169. https://doi.org/10.47156/jide.1587315
18. Karaman, K., & Köse, M. (2025). Fen bilimleri öğretmen ve öğretmen adaylarının yapay zekaya yönelik tutumları ile yapay zeka okuryazarlık düzeyleri: İlişkisel bir inceleme. Eğitimde Yeni Yaklaşımlar Dergisi, 8(2), 177–197. https://doi.org/10.70325/eyyad.1782927
19. Kılınç, H. K., & Keçecioğlu, Ö. F. (2024). Generative artificial intelligence: A historical and future perspective. Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems, 12(2), 47–58. https://doi.org/10.21541/apjess.1398155
20. Leitgeb, T., & Leitgeb, M. (2025). Artificial intelligence and large language models in higher education: Results of a systematic review. Ubiquity Proceedings, 6(1), 33. https://doi.org/10.5334/uproc.201
21. Maslej, N., Fattorini, L., Perrault, R., Gil, Y., Parli, V., Kariuki, N., et al. (2025). The AI Index 2025 annual report. Stanford University, Institute for Human-Centered AI. https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
22. Merriam, S. B. (2015). Nitel araştırma: Desen ve uygulama için bir rehber (S. Turan, Çev.). Nobel Akademik Yayıncılık.
23. Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535
24. Microsoft. (2025). AI in education 2025: A Microsoft special report. https://cdn-dynmedia-1.microsoft.com/is/content/microsoftcorp/microsoft/bade/documents/products-and-services/en-us/education/2025-Microsoft-AI-in-Education-Report.pdf
25. Okulich-Kazarin, V., Artyukhov, A., Skowron, Ł., Artyukhova, N., & Wołowiec, T. (2024). Will AI Become a Threat to Higher Education Sustainability? A Study of Students’ Views. Sustainability, 16(11), 4596. https://doi.org/10.3390/su16114596
26. Ouyang, F., & Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100020. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100020
27. Özer, M., Tanberkan, H., & Perc, M. (2025). Artificial intelligence threatens critical thinking in education systems. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, 15(2), 157-164. https://doi.org/10.5961/higheredusci.1747885
28. Patton, M. Q. (2018). Nitel araştırma ve değerlendirme yöntemleri (M. Bütün & S. B. Demir, Çev. Ed.). Pegem Akademi.
29. Polat, E. (2025). Muhasebe eğitiminde yapay zekâ: Akademisyenler üzerinde bir araştırma. Denetişim Dergisi, (33), 13-27. https://doi.org/10.58348/denetisim.1591714
30. Salleh, N. I., Sritharan, N., Chang, J. S. G., & Ramalingam, H. (2026). AI integration in higher education: A systematic literature review of tools, perceptions, and pedagogical impacts. International Journal of Service Management and Sustainability, 11(1), 117–137. https://doi.org/10.24191/ijsms.v11i1.24243.
31. Samala, A. D., Rawas, S., Wang, T., Reed, J. M., Kim, J., Howard, N.-J., & Ertz, M. (2025). Unveiling the landscape of generative artificial intelligence in education: A comprehensive taxonomy of applications, challenges, and future prospects. Education and Information Technologies, 30, 3239-3278. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12936-0
32. Samsa Yetik, S. (2025). Yapay zekânın üniversitedeki öğretim süreçlerine etkileri: Öğretim elemanı görüşlerine dayalı bir inceleme. Kastamonu Eğitim Dergisi, 33(3), 448-468. https://doi.org/10.24106/kefdergi.1748350
33. Schmid, U., Ragni, M., & Stangl, B. (2021). Teachers’ readiness for AI-supported education: Findings from a European survey. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(1), 76–94. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00268-7
34. Springmier, K. (2025). An exploration of faculty and student perceptions of generative AI. Library Trends, 73(4), 426-442. https://doi.org/10.1353/lib.2025.0968490
35. TEDMEM. (2025, Kasım). TALIS 2024 Türkiye için neler söylüyor? Türk Eğitim Derneği Yayınları. https://tedmem.org/storage/writes/November2025/5xHbJHslxlaPnc1rLsTf.pdf
36. Telli, S. G., & Aydın, S. (2025). Üniversitelerde yapay zekânın kullanımı: Dönüşümler, getiriler ve geleceğe hazırlık. Üniversite Araştırmaları Dergisi, 8(1), 139-148. https://doi.org/10.32329/uad.1609305
37. Torun, B., & Karamustafaoğlu, O. (2025). Student perspectives on the use of ChatGPT in science teaching. Cumhuriyet International Journal of Education, 14(1), 240-249. https://doi.org/10.30703/cije.1609145
38. Türkiye İstatistik Kurumu. (2025, 29 Mayıs). Yapay zeka kullanım istatistikleri, 2025 [Haber Bülteni]. https://veriportali.tuik.gov.tr/tr/press/57945
39. Uğurlu, C. T., & Usta, H. G. (2025). Yapay zekânın (YZ) eğitime yansımaları: Öğretmenlerin bakış açıları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 16(1), 1350-1374. https://doi.org/10.51460/baebd.1578952
40. UNESCO. (2025, Eylül). AI is growing fast in higher education — but many educators feel left behind [LinkedIn post]. LinkedIn. https://www.linkedin.com/posts/unesco_teacherscannotbecoded-digitallearning-activity-7373385755911462913-csmV
41. Vatansever, A. N., Çoban, S., Yalı Çoban, E., & Şen, K. (2025). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamalarına ilişkin bir literatür incelemesi. International Primary Education Research Journal, 9(2), 216-229. https://doi.org/10.38089/iperj.2025.219
42. Yükseköğretim Kurulu. (YÖK) (2024). Yükseköğretim kurumları bilimsel araştırma ve yayın faaliyetlerinde üretken yapay zeka kullanımına dair etik rehber. https://www.yok.gov.tr
43. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0