Analysis of Artificial Intelligence-Based Teaching Scenarios in terms of Task-Based Components in Teaching Turkish as a Foreign Language

Öz

This study examines how the task-based teaching approach can be effectively implemented in teaching Turkish as a foreign language, drawing on both theoretical foundations and practical examples. The study was based on the grammar content related to three themes (Let's Remove Barriers, Fiction, Celebration) in the Yedi İklim B1 level textbook published by the Yunus Emre Institute; scenarios related to the content were created using the artificial intelligence models ChatGPT and Gemini. These scenarios were comparatively analyzed in terms of the fundamental components of task-based teaching. The analysis process, conducted using a document analysis design, was based on criteria such as theme relevance, grammatical content relevance, task cycle relevance, and language naturalness and fluency. The findings revealed that both AI models provided outputs supporting the task-based approach, but Gemini followed a more structured, theoretically grounded, and student-centered approach to task design. While ChatGPT offered more flexible, creative, and applicable suggestions, it was observed that it had some limitations in terms of grammatical awareness and the holistic structure of the task cycle. Gemini's approach has proven to offer a more systematic, theoretically sound, structured, and student-centered task process. Gemini's approach stands out, particularly in its introduction and reinforcement of grammar structures, its detailed structure of task stages, and its engagement of students in active production processes. Consequently, enriching task-based instruction with AI-supported tools makes learning both more permanent and more effective, while also enhancing students' communication skills, productivity, and cultural awareness.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence
• ChatGPT
• Gemini
• task-based teaching
• teaching Turkish as a foreign language

Yapay Zekâ Tabanlı Öğretim Senaryolarının Türkçenin Yabancı Dil Olarak Öğretiminde Görev Temelli Bileşenler Açısından Analizi

Öz

Bu çalışma, görev temelli öğretim yaklaşımının Türkçenin yabancı dil olarak öğretiminde nasıl etkili biçimde uygulanabileceğini hem kuramsal temeller hem de uygulamalı örnekler üzerinden incelemektedir. Araştırmada Yunus Emre Enstitüsü tarafından yayımlanan Yedi İklim B1 düzeyi ders kitabında yer alan üç temaya “(Engelleri Kaldıralım, Kurgu, Kutlama)” yönelik dil bilgisi içerikleri temel alınmış; ChatGPT ve Gemini adlı yapay zekâ (YZ) modelleriyle içeriklere ilişkin senaryolar oluşturulmuştur. Bu senaryolar görev temelli öğretimin temel bileşenleri açısından karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Doküman analizi deseni kullanılarak gerçekleştirilen analiz süreci temaya uygunluk, dil bilgisi içeriğine uygunluk, görev döngüsüne uygunluk ile dilin doğallığı ve akıcılığı ölçütlerine dayandırılmıştır. Elde edilen bulgular, her iki YZ modelinin de görev temelli yaklaşımı destekler nitelikte çıktılar sunduğunu, ancak Gemini’nin görev tasarımında daha yapılandırılmış, kuramsal olarak temellendirilmiş ve öğrenci merkezli bir yaklaşım izlediğini ortaya koymuştur. ChatGPT ise daha esnek, yaratıcı ve uygulanabilir öneriler sunmuş olsa da dil bilgisel farkındalık ve görev döngüsünün bütüncül kurgusu açısından bazı sınırlılıklar taşıdığı gözlemlenmiştir. Gemini’nin daha sistematik, kuramsal dayanakları güçlü, yapılandırılmış ve öğrenci merkezli bir görev süreci sunduğu görülmüştür. Özellikle dil bilgisi yapılarının tanıtımı ve pekiştirilmesinde, görev aşamalarının ayrıntılı kurgulanmasında ve öğrencilerin aktif üretim süreçlerine dâhil edilmesinde Gemini’nin yaklaşımı öne çıkmıştır. Sonuç olarak görev temelli öğretimin YZ destekli araçlarla zenginleştirilmesi, öğrenmeyi hem daha kalıcı hem de daha etkili hâle getirmekte; öğrencilerin iletişim becerileri, üretkenliği ve kültürel farkındalıklarını artırmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• ChatGPT
• Gemini
• görev temelli öğretim
• Türkçenin yabancı dil olarak öğretimi
• yapay zekâ

Kaynakça

1. Akbal, B. (2008). Yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde görev odaklılık üzerine uygulamalı bir çalışma. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). İstanbul Üniversitesi.
2. Akbulut, N. (2014). Teaching English to young learners through task-based language teaching. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Pamukkale Üniversitesi.
3. Aydoğdu, E. (2023). Türkçenin yabancı dil olarak öğretiminde web 2.0 araçlarının kullanımı: padlet örneği. Bezgek Yabancılara Türkçe Öğretimi Dergisi, 2(3), 195-208.
4. Banaz, E. ve Demirel, O. (2025). Yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde yapay zekâ destekli şarkı üretimi: Öğrenci görüşleri. Aydın Tömer Dil Dergisi, 10(2), 195-217.
5. Barın, E. Çobanoğlu, Ş., Ateş, Ş., Balcı, M. ve Özdemir, C. (Ed.) (2018). Yedi İklim Türkçe öğretim seti B1 ders kitabı. Türkiye Diyanet Vakfı Yayınları.
6. Bülbül, B. Ö. ve Taş, E. Y. (2023). Problem çözme stratejileri ve web 2.0 araçları ile zenginleştirilen öğrenme ortamının problem çözme başarısına etkisi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(4), 279-300.
7. Çaymaz, G. ve Korkmaz, G. (2022). Yabancılara Türkçe eğitiminde web 2.0 araçlarının dört alan becerisine yönelik kullanımları (okuma, dinleme, yazma, konuşma). Trk Uluslararası Beşeri Bilimler ve Sanat Dergisi, 3(1), 40-57.
8. Çelik, B. ve Kara, S. (2024). Reaping the fruits of technology-integrated grammar instruction in efl classes at the tertiary level through web 2.0 tools. Novitas-ROYAL (Research on Youth and Language), 18(1), 18-36.

9. Dal, M. ve Tunagür, M. (2025). Yapay zekâ tabanlı Chatgpt’ye dayalı etkinliklerin 7. sınıf öğrencilerin metin yazma, eleştirel ve yaratıcı düşünme becerilerine etkisi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (29), 382-395.
10. Göçer, A. (2017). Görev temelli öğrenme yönteminin Türkçenin ikinci dil olarak öğretiminde kullanımı, özellikleri ve işlevleri. International Journal of Language Academy, 5(2), 313-328.
11. Gün, M. ve Durmuş Öz, B. (2024). Türkçe eğitiminde yapay zekâ kullanımı: ChatGPT örneği. International Journal of Language Academy, 12(3), 98-119.
12. Güner, M. (2016). Türkçe dersinde otantik görev temelli otantik materyal kullanımının öğrencilerin okuduğunu anlama, yazma becerileri ve yazma motivasyonları üzerindeki etkisi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Anadolu Üniversitesi.
13. Jeon, I. J., & Hahn, J. (2006). Exploring EFL teachers’ perception of task-based language teaching: A case study of Korean secondary school classroom practice. Asian EFL Journal, 8(1), 123-143.
14. Kaleli, A. ve Özdemir, C. (2025). Yapay zekâ destekli dil öğretiminde yeni bir yaklaşım: Türkçenin yabancı dil olarak öğretiminde yapay zekâ uygulamaları. IJSSAR International Journal of Social Sciences and Academic Research, 2(3), 77-91.
15. Karadağ, B. F. ve Göçer, A. (2022). Türkçenin ikinci dil olarak öğretiminde gerçek yaşam becerilerinin görev temelli öğretim yöntemi ile geliştirilmesi üzerine bir inceleme. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 19(3), 780-798.
16. 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.
17. Kır, D. B. (2025). Dil öğretiminde Türkçe ve İngilizce yönergelerin üretken yapay zekâ çıktılarına etkisi: karşılaştırmalı bir analiz. K. Ş. Şahin ve C. Şen (Ed.), XVII. Uluslararası Dünya Dili Türkçe Sempozyumu Bildiri Özetleri Kitabı içinde (ss. 65). Bartın Üniversitesi Yayınları.
18. Krajcik, J. S., & Blumenfeld, P. C. (2006). Project-based learning. In R. K. Sawyer (Ed.), The Cambridge handbook of the learning sciences (ss. 317-333). Cambridge University Press.
19. Küçük, E. ve Solak, Ö. (2025). Yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde yapay zekâ kullanımına dair öğrenici görüşleri. Avrasya Dil Eğitimi ve Araştırmaları Dergisi, 9(1), 1-22.
20. Memiş, M. R. ve Erdem, M. D. (2013). Yabancı dil öğretiminde kullanılan yöntemler, kullanım özellikleri ve eleştiriler. Turkish Studies, 8(9), 297-318.
21. Prabhu, N. S. (1987). Second language pedagogy. Oxford University Press.
22. Qi, Y. (2025). Çin üniversitelerinde Türkçe öğretiminde yapay zekâ uygulamaları: Zhejiang Yuexiu Yabancı Diller Üniversitesi örneği. K. Ş. Şahin ve C. Şen (Ed.), XVII. Uluslararası Dünya Dili Türkçe Sempozyumu Bildiri Özetleri Kitabı içinde (ss. 53). Bartın Üniversitesi Yayınları.
23. Şahin, M. (2019). Görev temelli dil öğretim yönteminin Türkçeyi yabancı dil olarak öğrenenlerin konuşma becerilerinin geliştirilmesinde kullanımı. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi.
24. Tekin, E. ve Karakahraman, Y. (2025). Yabancı dil olarak Türkçe öğrenenlerin kullandıkları internet kaynakları ve yapay zekâ araçları üzerine bir araştırma. Aydın Tömer Dil Dergisi, 10(2), 295-325.
25. Toktaş, P. ve Can, G. F. (2020). Görev temelli yeni bir stokastik çok kriterli karar verme yaklaşımı önerisi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (18), 61-75.
26. Turhan, O. ve Baş, B. (2017). Yabancılara Türkçe öğretiminde yazma becerisine yönelik Web 2.0 araçları: Poll everywhere örneği. Mersin Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 13(3), 1233-1248.
27. Uyar, M. C. ve Tekin, E. (2024). Yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde web 2.0 araçlarıyla dil bilgisi öğretimi. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 25(3), 1111-1140.
28. Willis, J. (1996). A flexible framework for task-based learning. Macmillan Publishers.
29. Yıldırım, A. ve Şimşek, H. (2016). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Seçkin.
30. Yılmaz, F. ve Kocaoğlu, İ. (2017). Yabancılara Türkçe öğretiminde görev temelli yaklaşımı kullanmaya yönelik etkinlikler. International Journal of Languages’ Education and Teaching (IJLET), 5(3), 234-248.
31. Yorulmaz, M. (2009). Göreve dayalı öğretim yönteminin Türkçenin yabancı dil olarak öğretiminde dinleme becerisinde kullanılmasının avantajları. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Trakya Üniversitesi.
32. Zileli, E. N. (2023). Yabancı dil olarak Türkçe öğreniminde Chatgpt örneği. Uluslararası Karamanoğlu Mehmetbey Eğitim Araştırmaları Dergisi, 5(1), 42-51.