Can Artificial Intelligence (ChatGPT) Review a Dictionary? Example from the TDK Middle School Dictionary

Öz

This study aims to compile dictionary evaluation criteria based on the literature on artificial intelligence (ChatGPT) and to examine the Middle School Dictionary, which was prepared as a school dictionary based on these criteria, in terms of form and content. In the first stage of the study, content analysis was performed, and in the second stage, descriptive analysis was used to obtain findings. To train artificial intelligence (AI), researchers conducted a literature review on school dictionaries within the scope of the developmental characteristics of individuals aged 11-15 and identified sources. AI was informed about the subject, research scope, and target audience and created a pool of criteria for reviewing school dictionaries from the compiled sources. The compiled criteria were simplified according to the review object in line with expert opinion and two separate criteria lists were created for form and content. AI reviewed the “Middle School Dictionary” in this direction, and the findings were checked by researchers to determine correct, partially correct, and incorrect findings. Thus, both YZ’s criteria for review and its ability to review documents according to these criteria were obtained, as well as findings based on the qualities of the review object. According to the findings, YZ successfully searched the literature for school dictionary reviews in line with the subject, purpose, and target audience, and compiled form and content criteria. In terms of evaluating these criteria on the dictionary, AI made valid and accurate findings in terms of form and content, except for a few criteria, and was able to explain them based on sources in the literature. AI only had problems identifying details such as pronunciation and example sentences in the content review at the initial stage. Based on the findings related to the object of analysis, it was determined that the dictionary was prepared considering the interests, needs, and developmental characteristics of the target audience; it partially meets the developmental characteristics of the target audience in terms of weight, page structure, and visualization ratio; and this is due to the very rich number of entries in the dictionary.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence
• ChatGPT
• Criterion compilation
• Dictionary review
• School dictionary

Yapay Zekâ (ChatGPT) Sözlük İncelemesi Yapabilir mi? TDK Ortaokul Sözlüğü Örneği

Öz

Bu araştırmada yapay zekânın (ChatGPT) alan yazından hareketle sözlük inceleme ölçütleri derlemede ve ölçütlerden hareketle okul sözlüğü olarak hazırlanan Ortaokul Sözlüğü’nü biçim ve içerik açısından incelenmesi amaçlanmıştır. Araştırmada ilk aşamada içerik analizi, ikinci aşamada ise betimsel analiz yöntemiyle bulgulara erişilmiştir. Yapay zekânın (YZ) eğitilmesi için araştırmacılar tarafından okul sözlükleri, 11-15 yaş arası bireylerin gelişim özellikleri kapsamında alan yazını taraması yapılarak kaynaklar belirlenmiştir. YZ, konu, araştırma kapsamı ve hedef kitle doğrultusunda bilgilendirilerek derlenen kaynaklardan okul sözlüklerini incelemeye yönelik ölçüt havuzu oluşturmuştur. Derlenen ölçütler, uzman görüşü doğrultusunda inceleme nesnesine göre sadeleştirilerek biçim ve içerik olmak üzere iki ayrı ölçüt listesi oluşturulmuştur. YZ bu doğrultuda “Ortaokul Sözlüğü”nü incelemiş, tespitleri araştırmacılar tarafından kontrol edilerek doğru, kısmen doğru ve yanlış tespitleri belirlenmiştir. Böylelikle hem YZ’nin inceleme ölçütü oluşturma hem bu ölçütlere göre doküman inceleyebilme hem de inceleme nesnesinin niteliklerine göre bulgular elde edilmiştir. Bulgulara göre YZ, konu, amaç ve hedef kitle doğrultusunda okul sözlüğü incelemesi için alan yazını başarılı bir şekilde tarayarak biçim ve içerik ölçütleri derleyebilmiştir. Bu ölçütleri sözlük üzerinde değerlendirme bakımından ise YZ, biçim ve içerik açısından birkaç ölçüt dışında geçerli, doğru tespitler yapıp bunları alan yazındaki kaynaklardan hareketle açıklayabilmiştir. YZ, sadece içerik incelemesinde telaffuz, örnek cümle bilgisi gibi detayları ilk etapta tespit etmekte sorun yaşamıştır. İnceleme nesnesi ile ilgili olarak elde edilen bulgulardan hareketle sözlüğün hedef kitlenin ilgi, ihtiyaç, gelişim özellikleri göz önünde bulundurularak hazırlandığı; yalnızca ağırlık, sayfa yapısı, görselleştirme oranı bakımından hedef kitlenin gelişim özelliklerine kısmi uygunluk sağladığı; bunun da sözlüğün sahip olduğu madde başı miktarının çok zengin olmasından kaynaklanan bir durum olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Yapay zekâ
• ChatGPT
• Ölçüt derleme
• Sözlük inceleme
• Okul sözlüğü

Etik Beyan

Araştırma canlılar üzerinde yürütülmediği için etik kurul zorunluluğu bulunmamaktadır.

Kaynakça

1. Ali, D., Fatemi, Y., Boskabadi, E., Nikfar, M., Ugwuoke, J., ve Ali, H. (2025). ChatGPT in teaching and learning: A systematic review. Education Sciences, 14(6), 643. https://doi.org/10.1186/s40561-025-00379-0
2. Arı, G. (2020). Türkçe ders kitaplarında biçimsel ve fiziksel görünüm. H. Ülper (Ed.), Türkçe ders kitabı çözümlemeleri içinde (s. 43-56). Pegem Akademi.
3. Atkins, B. T. S., ve Rundell, M. (2008). The Oxford guide to practical lexicography. Oxford University Press.
4. Baskın, S. (2017). 5. sınıf öğrencilerinin sözlük ihtiyacı ve ortaokul sözlükleri. Turkish Journal of Social Research/Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 21(3), 765-789.
5. Baskın, S. (2018). Ortaokul sözlüklerinin Türkçe eğitimindeki hedef söz varlığı açısından değerlendirilmesi. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 19(3), 622-637.
6. Baviskar, D., Ahirrao, S., Potdar, V., & Kotecha, K. (2021). Efficient automated processing of the unstructured documents using artificial intelligence: A systematic literature review and future directions. IEEE Access, 9, 72894-72936.
7. Benzer, A., ve Devecioğlu, M. (2022). Okul sözlüklerinde iyi bir tanımın esasları. İçinde Uluslararası Dünya Dili Türkçe Sempozyumu Bildirileri (s. 10–24).
8. Bracken, A., Reilly, C., Feeley, A., Sheehan, E., Merghani, K., & Feeley, I. (2025). Artificial intelligence (AI)–powered documentation systems in healthcare: A systematic review. Journal of Medical Systems, 49(28), 1-10.

9. Bryda, G., ve Sadowski, D. (2024). From words to themes: YZ-powered qualitative data coding and analysis. R. Jaime, B. Catarina, N. Mfanelo, K. Judita, ve C. A. Pedro (Eds.), World conference on qualitative research içinde (ss. 309-345). Springer Nature Switzerland.
10. Cantuni, S. (2020). Typography in digital products for kids. Interaction Design Foundation. https://www.interaction-design.org/
11. Crystal, D. (1999). A dictionary of language (2nd ed.). The University of Chicago Press.
12. Crystal, D. (2010). The Cambridge encyclopedia of language (3rd ed.). Cambridge University Press.
13. Çotuksöken, Y. (1999). Okul sözlükleri üzerine. Kebikeç, 7–8, 61–65.
14. Diao, L., ve Zhang, X. (2023). Development of a children’s educational dictionary: A corpus-based approach. Education Sciences, 13(7), 654. https://doi.org/10.3390/educsci13070654
15. Dinç, D. S. (2018). Nitel verileri yorumlama. Pegem. https://doi.org/10.14527/9786052411520
16. Ekiz, D. (2020). Bilimsel araştırma yöntemleri. Anı.
17. Göçer, A. (2020). Okul sözlüklerinin biçimsel-içerik özellikleri ve akademik çalışmalarda değinilen sorunlar bağlamında Türkçe okul sözlüğü hazırlama süreç, ilke ve ölçütleri üzerine bir öneri: Tematik okul sözlükleri. e-Kafkas Eğitim Araştırmaları Dergisi, 7, 66-83. https://doi.org/10.30900/kafkasegt.686488
18. Göçer, A., ve Garip, M. (2021). Dictionary reading studies and its importance in improving active vocabulary. International Journal of Field Education, 7(1), 112–130.
19. Gülden, B. (2021). Etkili bir Türkçe öğretiminin bileşenleri. İçinde E. Karagöl (Ed.), Türkçe Öğrenme ve Öğretim Yaklaşımları (s. 341-382). Pegem Akademi.
20. Gülden, E., ve Ayhan, U. (2023). Okul sözlüklerinin kapak tasarımında estetik unsurlar. Sinop Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(2), 415–432.
21. Gülden, E., ve Demirer, N. (2024). Okul sözlüklerinin nitelik ve nicelikleri üzerine: 7. sınıf seviyesi çerçevesinde bir inceleme. Adıyaman Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 14(1), 1–25.
22. Güler, A., Halıcıoğlu, M. B., ve Taşğın, S. (2015). Sosyal bilimlerde nitel araştırma. Seçkin.
23. Güzel, Z., ve Süslü, H. D. (2022). İlkokul Türkçe sözlüklerinin niteliksel özellikleri üzerine bir inceleme. Dijital Teknolojiler ve Eğitim Dergisi, 1(2), 130-144.
24. İlhan, N. (2005). Çocukların dil edinimi, gelişimi ve dile katkıları. Manas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(13), 155-160.
25. Karadağ, Ö. (2005). İlköğretim I. kademe öğrencilerinin kelime hazinesi üzerine bir araştırma. [Yayınlanmamış doktora tezi, Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü]. Yükseköğretim Kurulu Tez Merkezi.
26. Karadağ, Ö. (2011). İlköğretim Türkçe sözlüklerinin hazırlanmasında temel ölçütler. Journal of Turkology Research/Türklük Bilimi Araştırmaları Dergisi, 16(30), 193-207.
27. Kaya, N. (2007). Okul sözlüklerinin değerlendirilmesi (1945–2005) [Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü]. Yükseköğretim Kurulu Tez Merkezi.
28. Kebede, D., ve Tesfai, N. (2023). AI-powered text analysis tool for sentiment analysis. Malardalen University.
29. Kılıç, A., ve Seven, S. (2003). Konu alanı ders kitabı incelemesi. Pegem A Yayıncılık.
30. Koçmar, Y. (2011). Okul sözlükleri hazırlamada yeni bir yaklaşım: Düzey sözlükleri (İlköğretim 6. sınıf örneği) [Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Sakarya Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü]. Yükseköğretim Kurulu Tez Merkezi.
31. Kurudayıoğlu, M. (2005). İlköğretim II. kademe öğrencilerinin kelime hazinesi üzerine bir araştırma. [Yayınlanmamış doktora tezi, Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü]. Yükseköğretim Kurulu Tez Merkezi.
32. Laughlin, J. (1975). The state of school dictionaries. Language Arts, 52(6), 826–842.
33. Li, B., Tan, Y. L., Wang, C., ve Lowell, V. (2025). Two years of innovation: A systematic review of empirical generative AI research. Computers and Education: Artificial Intelligence, 9, 1-92. https://doi.org/10.1016/j.caeYZ.2025.100445
34. MEB. (2019). Türkçe dersi öğretim programı. Millî Eğitim Basımevi.
35. MEB. (2024). Ortaokul Türkçe dersi öğretim programı. Millî Eğitim Bakanlığı.
36. Miles, M. B., ve Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook. Sage.
37. Okur, A. (2011). İlköğretim Türkçe sözlükleri üzerine. Turkish Studies, 6(1), 1567–1583.
38. OpenAI. (2025). ChatGPT (4.0 sürümü) [Büyük dil modeli].
39. Rakhimova, D., Karibayeva, A., Karyukin, V., Turarbek, A., Duisenbekkyzy, Z., ve Aliyev, R. (2024). Development of a children’s educational dictionary for a low-resource language using AI tools. Computers, 13(10), 253.
40. Read, C. (2020). Carol Read’s 101 tips for teaching primary children. Cambridge University Press.
41. Serin, N. (2022). Okul sözlüklerinde yer alan örnek cümlelerin seçiminde kullanılacak ölçütler. Korkut Ata Türkiyat Araştırmaları Dergisi, (9), 53-70.
42. Sığrı, Ü. (2021). Nitel araştırma yöntemleri. Beta.
43. Siiman, L. A., Rannastu-Avalos, M., Pöysä-Tarhonen, J., Häkkinen, P., & Pedaste, M. (2023). Opportunities and challenges for AI-assisted qualitative data analysis. İçinde Huang, Y. M., & Rocha, T. (Eds.), Innovative technologies and learning. ICITL 2023. Lecture Notes in Computer Science (Vol. 14099). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-40113-8_9
44. Svensén, B. (2009). A handbook of lexicography: The theory and practice of dictionary-making. Cambridge University Press.
45. Tarp, S. (2011). Pedagogical lexicography: Towards a new and strict typology corresponding to the present state-of-the-art. Lexikos, 21, 217-231.
46. Tarp, S., ve Gouws, R. H. (2012). School dictionaries for first-language learners. Lexikos, 22, 333-351.
47. TDK. (2024). Ortaokul sözlüğü. Türk Dil Kurumu Yayınları.
48. Tong, J., Che Abdul Rahman, A. N., ve Hamat, A. (2025). A systematic literature review on word selection criteria in corpus-based wordlists development. Cogent Arts & Humanities, 12(1), 2432131.
49. Trask, R. L. (1997). A student’s dictionary of language and linguistics. Routledge.
50. Walz, J. (1990). The dictionary as a secondary source in language learning. The French Review, 64(1), 79-94.
51. Yang, H. W., Agrawal, A., Fragkogiannis, P., & Mulay, S. N. (2024). Can AI models appreciate document aesthetics? An exploration of legibility and layout quality in relation to prediction confidence. arXiv preprint arXiv:2403.18183.
52. Yaşar, F. Ö. (2024). Ders kitaplarının fiziksel ve biçimsel özellikleri. M. Memiş (Ed.), Türkçe ders kitabı inceleme kılavuzu içinde (s. 23-50). Nobel.
53. Yılmaz, F., ve Koçmar, U. (2009). İlköğretim Türkçe sözlüklerinin ders kitabı söz varlığını yansıtması bakımından değerlendirilmesi. The Journal of SAU Education Faculty, 18, 79–98.
54. Yin, R. K. (2018). Case study research and applications: Design and methods (6th ed.). Sage.