Digital Competence of Preservice Primary School Teachers: The Role of Digital Material Development Experience and Self-Assessed Artificial Intelligence Use Competence

Abstract

This study aimed to determine the digital competence levels of preservice primary school teachers, examine whether their competence differed according to personal and experiential variables, and investigate the relationship between self-assessed artificial intelligence (AI) use competence and digital competence. The study employed descriptive and correlational survey designs with 119 preservice teachers enrolled in primary school teacher education programs at five universities. Data were collected through a Personal Information Form, which included a single-item self-assessment of AI use competence, and the 25-item, five-dimensional Teacher Digital Competence Scale. Descriptive statistics, independent-samples t-tests, one-way analysis of variance, Pearson correlation, and simple linear regression were used. Overall digital competence was high. Scores did not differ significantly by gender, age, year of study, previous digital technology training, or previous AI training. Participants with digital material development experience had significantly higher competence (Hedges’ g = 0.76). Self-assessed AI use competence was strongly and positively associated with overall digital competence (r = .646) and accounted for 41.7% of its variance. The findings suggest that active digital production and AI-supported material development experiences are associated with stronger digital competence and deserve attention in teacher education.

Keywords

• digital competence
• preservice primary school teachers
• digital material development
• artificial intelligence self-efficacy
• teacher education

Sınıf Öğretmeni Adaylarının Dijital Yeterlikleri: Dijital Materyal Geliştirme Deneyimi ve Yapay Zekâ Kullanımına İlişkin Öz Değerlendirmenin Rolü

Abstract

Bu araştırmada, sınıf öğretmeni adaylarının dijital yeterlik düzeylerinin belirlenmesi, bu yeterliklerin kişisel ve deneyimsel değişkenlere göre farklılaşıp farklılaşmadığının incelenmesi ve yapay zekâ (YZ) kullanımına ilişkin öz değerlendirme ile dijital yeterlik arasındaki ilişkinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Betimsel ve ilişkisel tarama desenlerinin birlikte kullanıldığı nicel araştırmaya, beş üniversitenin sınıf öğretmenliği lisans programlarında öğrenim gören 119 öğretmen adayı katılmıştır. Veriler, YZ kullanımına ilişkin tek maddelik bir öz değerlendirme sorusunu da içeren Kişisel Bilgi Formu ve 25 maddelik, beş boyutlu Öğretmen Dijital Yeterlik Ölçeği ile toplanmıştır. Analizlerde betimsel istatistikler, bağımsız örneklemler t-testi, tek yönlü varyans analizi, Pearson korelasyon analizi ve basit doğrusal regresyon kullanılmıştır. Katılımcıların genel dijital yeterlikleri yüksek düzeyde bulunmuştur. Puanlar cinsiyet, yaş, sınıf düzeyi, dijital teknoloji eğitimi ve YZ eğitimi alma durumuna göre anlamlı biçimde farklılaşmamıştır. Dijital materyal geliştirme deneyimi bulunan katılımcıların yeterlikleri anlamlı biçimde daha yüksek bulunmuştur (Hedges g = 0.76). YZ kullanımına ilişkin öz değerlendirme puanı, genel dijital yeterlikle güçlü ve pozitif ilişki göstermiş (r = 0.646) ve varyansın %41.7’sini açıklamıştır. Bulgular, aktif dijital üretim ve YZ destekli materyal geliştirme deneyimlerinin daha yüksek dijital yeterlikle ilişkili olduğunu ve öğretmen eğitiminde ele alınması gerektiğini göstermektedir.

Keywords

• dijital yeterlik
• sınıf öğretmeni adayları
• dijital materyal geliştirme
• yapay zekâ kullanımına ilişkin öz değerlendirme
• öğretmen eğitimi

References

1. Carretero S, Vuorikari R, Punie Y. DigComp 2.1: The Digital Competence Framework for Citizens with Eight Proficiency Levels and Examples of Use. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2017. doi:10.2760/38842.
2. Vuorikari R, Kluzer S, Punie Y. DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens—With New Examples of Knowledge, Skills and Attitudes. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2022. doi:10.2760/115376.
3. Redecker C. European Framework for the Digital Competence of Educators: DigCompEdu. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2017. doi:10.2760/159770.
4. Falloon G. From digital literacy to digital competence: The teacher digital competency framework. Educ Technol Res Dev 2020; 68: 2449-2472. doi:10.1007/s11423-020-09767-4.
5. Pettersson F. On the issues of digital competence in educational contexts: A review of literature. Educ Inf Technol 2018; 23: 1005-1021. doi:10.1007/s10639-017-9649-3.
6. Tondeur J, van Braak J, Sang G, Voogt J, Fisser P, Ottenbreit-Leftwich A. Preparing pre-service teachers to integrate technology in education: A synthesis of qualitative evidence. Comput Educ 2012; 59(1): 134-144. doi:10.1016/j.compedu.2011.10.009.
7. Instefjord EJ, Munthe E. Educating digitally competent teachers: A study of integration of professional digital competence in teacher education. Teach Teach Educ 2017; 67: 37-45. doi:10.1016/j.tate.2017.05.016.
8. Gudmundsdottir GB, Hatlevik OE. Newly qualified teachers’ professional digital competence: Implications for teacher education. Eur J Teach Educ 2018; 41(2): 214-231. doi:10.1080/02619768.2017.1416085.

9. Tondeur J, Trevisan O, Howard SK, van Braak J. Preparing preservice teachers to teach with digital technologies: An update of effective SQD-strategies. Comput Educ 2025; 232: 105262. doi:10.1016/j.compedu.2025.105262.
10. Momdjian L, Manegre M, Gutiérrez-Colón M. A study of preservice teachers’ digital competence development: Exploring the role of direct instruction, integrated practice, and modeling. Eval Program Plann 2025; 109: 102538. doi:10.1016/j.evalprogplan.2025.102538.
11. Tomczyk Ł. Digital competence among pre-service teachers: A global perspective on curriculum change as viewed by experts from 33 countries. Eval Program Plann 2024; 105: 102449. doi:10.1016/j.evalprogplan.2024.102449.
12. Momdjian L, Manegre M, Gutiérrez-Colón M. Bridging the digital competence gap: A comparative study of preservice and in-service teachers in Lebanon using the DigCompEdu framework. Technol Knowl Learn 2025; 30: 655-683. doi:10.1007/s10758-024-09794-7.
13. Dolezal D, Motschnig R, Ambros R. Pre-service teachers’ digital competence: A call for action. Educ Sci 2025; 15(2): 160. doi:10.3390/educsci15020160.
14. Yontar A. Öğretmen adaylarının dijital okuryazarlık düzeyleri. Ana Dili Eğitimi Dergisi 2019; 7(4): 815-824. doi:10.16916/aded.593579.
15. Çebi A, Reisoğlu İ. Digital competence: A study from the perspective of pre-service teachers in Turkey. J New Approaches Educ Res 2020; 9(2): 294-308. doi:10.7821/naer.2020.7.583.
16. Kaya Özgül B, Aktaş N, Çetinkaya Özdemir E. Sınıf öğretmenlerinin ve sınıf öğretmeni adaylarının dijital okuryazarlık düzeylerinin çeşitli değişkenlere göre incelenmesi. Cumhuriyet Int J Educ 2023; 12(1): 204-221. doi:10.30703/cije.1191366.
17. Gümüş MM, Kukul V. Developing a digital competence scale for teachers: Validity and reliability study. Educ Inf Technol 2023; 28(3): 2747-2765. doi:10.1007/s10639-022-11213-2.
18. Yıldırım M, Kurtoğlu YB, Reisoğlu İ. Öğretmen dijital yeterlik ölçeğinin öğretmen adaylarına uyarlanması. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama 2026; 16(1): 49-78. doi:10.17943/etku.1702688.
19. Torres-Hernández N, Gallego-Arrufat MJ. Indicators to assess preservice teachers’ digital competence in security: A systematic review. Educ Inf Technol 2022; 27: 8583-8602. doi:10.1007/s10639-022-10978-w.
20. Miao F, Holmes W. Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris: UNESCO, 2023.
21. Çolak Yakar C. Öğretmen adayları için dijital öğretim materyali geliştirme yeterliği ölçeği. Anadolu J Educ Sci Int 2026; 16(1): 143-168. doi:10.18039/ajesi.1790059.
22. Mishra P, Koehler MJ. Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teach Coll Rec 2006; 108(6): 1017-1054. doi:10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x.
23. Uslu B. Öğretmen Adaylarının Dijital Öyküleme Becerilerinin ve Dijital Öykülemeye Yönelik Görüşlerinin İncelenmesi. MSc, Institute of Graduate Studies, İstanbul University-Cerrahpaşa, İstanbul, Türkiye, 2022 (YÖK National Thesis Center, Thesis No. 733974).
24. Köstler V, Wolff MS. Promoting digital competencies in pre-service teachers: The impact of integrative learning opportunities. Educ Sci 2025; 15(3): 337. doi:10.3390/educsci15030337.
25. Fidan M, Cura Yeleğen H. Öğretmenlerin dijital yeterliklerinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi ve dijital yeterlik gereksinimleri. Ege Eğitim Dergisi 2022; 23(2): 150-170. doi:10.12984/egeefd.1075367.
26. Suzer E, Koc M. Teachers’ digital competency level according to various variables: A study based on the European DigCompEdu framework in a large Turkish city. Educ Inf Technol 2024; 29: 22057-22083. doi:10.1007/s10639-024-12711-1.
27. Özden M, Örge Yaşar F. Eğitim fakültesi öğrencilerinin dijital yeterlikleri. Ana Dili Eğitimi Dergisi 2024; 12(3): 516-529. doi:10.16916/aded.1496401.
28. Colomo Magaña E, Aguilar Cuesta ÁI, Cívico Ariza A. Percepción de futuros docentes sobre su nivel de competencia digital. Rev Electron Interuniv Form Profr 2023; 26(1): 27-39. doi:10.6018/reifop.542191.
29. Kaman Ş. Sınıf öğretmeni adaylarının dijital yeterlikleri ile yapay zekâ okuryazarlık düzeyleri arasındaki ilişki. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2025; 11(2): 597-613. doi:10.31592/aeusbed.1663406.
30. Zhang L, Yang C, Zheng Y. Digital competence for sustainable education of pre-service teachers: A systematic literature review (2014-2024). Front Psychol 2026; 16: 1710983. doi:10.3389/fpsyg.2025.1710983.
31. Hoang NH. Exploring digital competence among Vietnamese EFL preservice teachers: The role of ICT self-efficacy, collegial collaboration, and infrastructural support. J Digit Learn Teach Educ 2024; 40(4): 217-237. doi:10.1080/21532974.2024.2407327.
32. Miao F, Cukurova M. AI Competency Framework for Teachers. Paris: UNESCO, 2024.
33. Tenberga I, Daniela L. Artificial intelligence literacy competencies for teachers through self-assessment tools. Sustainability 2024; 16(23): 10386. doi:10.3390/su162310386.
34. Heine S, König J. Applying artificial intelligence in teacher education: Preservice teachers’ attitudes and reflections in using ChatGPT for teaching and learning. Eur J Teach Educ 2025; 48(5): 934-963. doi:10.1080/02619768.2025.2540791.
35. Ayanwale MA, Adelana OP, Molefi RR, Adeeko O, Ishola AM. Examining artificial intelligence literacy among pre-service teachers for future classrooms. Comput Educ Open 2024; 6: 100179. doi:10.1016/j.caeo.2024.100179.
36. Sperling K, Stenberg CJ, McGrath C, Åkerfeldt A, Heintz F, Stenliden L. In search of artificial intelligence literacy in teacher education: A scoping review. Comput Educ Open 2024; 6: 100169. doi:10.1016/j.caeo.2024.100169.
37. Chiu TKF, Ahmad Z, Ismailov M, Sanusi IT. What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them. Comput Educ Open 2024; 6: 100171. doi:10.1016/j.caeo.2024.100171.
38. Kazancı Tınmaz A, Atmaca M. Öğretmen adaylarının dijital yeterlikleri ile yapay zekâ okuryazarlıkları arasındaki ilişkinin incelenmesi. Ege Eğitim Dergisi 2026; 27(2). doi:10.12984/egeefd.1805994.
39. Sever İ. Sosyal bilgiler öğretmen adaylarının üretken yapay zekâ kabul düzeylerinin dijital okuryazarlık açısından incelenmesi. Academia Eğitim Araştırmaları Dergisi 2026; 11(1): 1-13. doi:10.53506/egitim.1760427.
40. Demir U, Çelebi C. Sınıf öğretmeni adaylarının yapay zekâ okuryazarlık ve yapay zekâ kaygı düzeylerinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Ereğli Eğitim Fakültesi Dergisi 2025; 7(Özel Sayı): 142-166. doi:10.51119/ereegf.2025.141.
41. Meegan J, Young K. It’s a tool, not a crutch: A pilot generative AI intervention to enhance pre-service teachers’ self-efficacy and AI literacy. Technol Knowl Learn 2025; 30(4): 1895-1916. doi:10.1007/s10758-025-09875-1.
42. Karasar N. Bilimsel Araştırma Yöntemi: Kavramlar, İlkeler, Teknikler. 20th ed. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım, 2009.
43. Tabachnick BG, Fidell LS. Using Multivariate Statistics. 6th ed. Boston, MA: Pearson, 2013.
44. Cohen J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. 2nd ed. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1988.
45. Getenet S, Haeusler C, Redmond P, Cantle R, Crouch V. First-year preservice teachers’ understanding of digital technologies and their digital literacy, efficacy, attitude, and online learning engagement: Implication for course design. Technol Knowl Learn 2024; 29: 1359-1383. doi:10.1007/s10758-023-09724-z.
46. Hava K, Babayiğit Ö. Exploring the relationship between teachers’ competencies in AI-TPACK and digital proficiency. Educ Inf Technol 2025; 30: 3491-3508. doi:10.1007/s10639-024-12939-x.
47. Gök V, Topal M. Türkçe eğitimi öğretmen adaylarının dijital okuryazarlıklarındaki değişim: 2020 ve 2024 yıllarının karşılaştırmalı analizi: Bir karma yöntemler araştırması. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi 2025; (66): 4087-4106. doi:10.53444/deubefd.1635122.
48. Haşlaman T, Atman Uslu N, Mumcu F. Development and in-depth investigation of pre-service teachers’ digital competencies based on DigCompEdu: A case study. Qual Quant 2024; 58(1): 961-986. doi:10.1007/s11135-023-01674-z.
49. Reisoğlu İ, Çebi A. How can the digital competences of pre-service teachers be developed? Examining a case study through the lens of DigComp and DigCompEdu. Comput Educ 2020; 156: 103940. doi:10.1016/j.compedu.2020.103940.
50. Çebi A, Bahçekapılı Özdemir T, Reisoğlu İ, Çolak C. From digital competences to technology integration: Re-formation of pre-service teachers’ knowledge and understanding. Int J Educ Res 2022; 113: 101965. doi:10.1016/j.ijer.2022.101965.
51. Karaman K. Fen bilimleri öğretmen ve öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumları ile yapay zekâ okuryazarlık düzeyleri: İlişkisel bir inceleme. Eğitimde Yeni Yaklaşımlar Dergisi 2025; 8(2): 177-197. doi:10.70325/eyyad.1782927.
52. Lim EM. The effects of pre-service early childhood teachers’ digital literacy and self-efficacy on their perception of AI education for young children. Educ Inf Technol 2023; 28: 12969-12995. doi:10.1007/s10639-023-11724-6.
53. Darko ENKO, Qi Z, Wang Z. Teachers’ competence, self-efficacy, and their attitudes toward generative AI in education: A correlational study. Front Psychol 2026; 17: 1756148. doi:10.3389/fpsyg.2026.1756148.
54. Baimukhambetova K, Ybyraimzhanov K, Moldabek K, Akhatayeva UB, Zhetkizgenova A, Uaidullakyzy E. Evaluating the relationship between pre-service teachers’ artificial intelligence readiness and professional self-efficacy. Educ Sci 2026; 16(1): 43. doi:10.3390/educsci16010043.
55. Chiu TKF, Ahmad Z, Çoban M. Development and validation of teacher artificial intelligence (AI) competence self-efficacy (TAICS) scale. Educ Inf Technol 2025; 30(5): 6667-6685. doi:10.1007/s10639-024-13094-z.
56. Erdoğdu F, Çakır Ö. Öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlıklarının ve yapay zekâya ilişkin algılarının belirlenmesi. Uluslararası Türk Kültür Coğrafyasında Sosyal Bilimler Dergisi 2024; 9(2): 63-95. doi:10.55107/turksosbilder.1594635.