İlkokul Öğretmenlerinin Yapay Zekâya İlişkin Tutumlarının Çeşitli Değişkenler Açısından İncelenmesi: Kastamonu Örneği
Abstract views: 99
/ 
PDF downloads: 80
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.14028429Anahtar Kelimeler:
Eğitimde yapay zekâ, tutum, ilkokul öğretmenleriÖzet
Araştırmanın amacı Kastamonu’da görev yapan ilkokul öğretmenlerinin yapay zekâya ilişkin tutumlarının cinsiyet, meslekteki deneyim, mezun oldukları fakülte türü değişkenlerine göre incelemektir. Betimsel tarama modeline göre yapılan araştırmada gönüllülük esas alınmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu Kastamonu’da 2024-2025 eğitimi öğretim yılında devlet okullarında görev yapan 126 ilkokul öğretmeni oluşturmaktadır. Araştırmada Kaya vd. (2022) tarafından Türkçe’ye uyarlanmış ve gerekli izinleri alınan yapay zekâya yönelik genel tutum ölçeği (Supplementary Material – Turkish Version of the General Attitudes to Artificial Intelligence Scale) kullanılmıştır. Araştırmanın verileri çevrim içi toplanmıştır. Yapılan analizler neticesinde yapay zekâ tutumlarına ilişkin ilkokul öğretmenlerinin cinsiyete göre farklılaştığı, mesleki kıdem ve mezun olunan fakülte türene göre farklılaşmadığı bulunmuştur. Bu sonuçlar, ilkokul öğretmenlerinin yapay zekâya yönelik tutumlarının geliştirilmesi ve bu teknolojilerin eğitimde daha etkili kullanılabilmesi için önemli ipuçları sunmaktadır. Araştırmaya göre şu önerilere yer verilmiştir. Yapay zekâ teknolojilerinin eğitimde daha etkin kullanımı için öğretmenlere yönelik kapsamlı eğitim programları düzenlenebilir. Bu programlar, özellikle kadın öğretmenlerin ve düşük eğitim seviyesine sahip öğretmenlerin yapay zekâyı benimsemelerine yardımcı olabilir. Milli Eğitim Bakanlığı, öğretmenlerin yapay zekâ farkındalığını artırmak için daha fazla seminer ve atölye çalışması organize edebilir. Yapay zekâ tutumları üzerine daha geniş katılımlı araştırmalar, öğretmenlerin bu teknolojiyi kullanma düzeyini ve eğitimdeki etkilerini anlamamıza katkı sağlayabilir. Ayrıca, kadın öğretmenler için özel destek programları ve mentorluk uygulamaları geliştirilebilir.
Referanslar
Akalın, B., ve Veranyurt, Ü. (2020). Sağlıkta Dijitalleşme ve yapay zekâ. SDÜ Sağlık Yönetimi Dergisi, 2(2), 128-137.
Aksakal Taşkıran, Ş., Emre, İ., & Özbek, M. (2024). Sınıf öğretmenlerinin yapay zekaya ilişkin tutumlarının belirlenmesi. Eğitimde Yeni Yaklaşımlar Dergisi, 5. Http://Rua.Ua.Es/Dspace/Handle /10045/77458
Arık, G., & Seferoğlu, S.S. (2020). Eğitimde yapay zekâ çalışmaları: araştırma eğilimleri, karşılaşılan zorluklar ve çözüm önerileri. Nabiyev, V. & Erümit, A.K. (Ed.). Eğitimde Yapay Zekâ Kuramdan Uygulamaya içinde. Pegem Yayıncılık.
Balcı, S., & Ahi, B. (2017). SPSS kullanma kılavuzu SPSS ile adım adım veri analizi [SPSS user guide Step-by-step data analysis with SPSS]. Anı Yayıncılık.
Banaz, E., & Demirel, O. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlıklarının farklı değişkenlere göre incelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi (60), 1516-1529. https://doi.org/10.53444/deubefd.1461048
R. Bajaj, V. Sharma. (2018). Smart Education with artificial intelligence based determination of learning styles. Procedia computer science, 132, 834-842.
M. J. Berry, G.S. Linoff, Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Support, 2nd ed., John Willey & Sons, Canada, 2004 (ISBN: 0-471-47064-3).
Coppin, B. (2004). Artificial intelligence illuminated. Jones & Bartlett Learning.
Çetin, M. &Aktaş, A. (2021). Yapay Zekâ ve eğitimde gelecek senaryoları. OPUS– Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 18 (Eğitim Bilimleri Özel Sayısı), 4225-4268. DOI: 10.26466/Opus.911444.
Edwards, B. I., & Cheok, A. D. (2018). Why not robot teachers: Artificial intelligence for addressing teacher shortage. Applied Artificial Intelligence, 32(4), 345– 360. https://doi.org/10.1080/08839514. 2018.1464286.
Eker, C., & Halıcı Gürbüz, S. (2024). Matematik öğretmenlerinin matematik dersinde yapay zekâ kullanımına yönelik yeterlilik algıları. Sosyal, Beşerî ve İdari Bilimler Dergisi, 7(7), 513–528. https://doi.org/10.26677/tr1010.2024.1425
Göçmez,L.(2023) Açık ve uzaktan öğretim kurumlarının yapay zekaya hazır olma faktörlerinin incelenmesi. (Yayımlanmamış Doktora Tezi), Eskişehir Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
Gülel, S., Sargın, A., & Çetin, H. İ. (2023). Yapay zekâ eğitici eğitimi. Eurasian Education & Literature Journal, (17), 64-73.
Hamarat, E., (2019). 21. Yüzyıl Becerileri Odağında Türkiye’nin Eğitim Politikaları. SETA. ss.28.
Hutchins, W. J. (1999). Retrospect and prospect in computer-based translation. In Proceedings of Machine Translation Summit VII, 30-36.
Kabudi, T., Pappas, I., & Olsen, D. H. (2021). AI-enabled adaptive learning systems: A systematic mapping of the literature. Computers and Education: Artifcial Intelligence, 2, 100017. https://doi.org/ 10.1016/j.caeai.2021.100017
Karasar, N. (2017). Bilimsel Araştırma Yöntemi: Kavramlar İlkeler Teknikler. Nobel Yayınları.
Kaul, V., Enslin, S., & Gross, S. A. (2020). History of artificial intelligence in medicine. Gastrointestinal endoscopy, 92(4), 807-812.
Kaya, F., Aydin, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., and Demir Kaya, M. (2022). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes towards artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction. 40,497-514.
Kum, Ö. (2023). Grafik tasarım bölümü öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumları (Tokat ili örneği). EKEV Akademi Dergisi, (96), 172-181.
Mart, M., & Kaya, G. (2024). Okul öncesi öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumları ve yapay zekâ okur yazarlığı arasındaki ilişkinin incelenmesi. Edutech Research, 2(1), 91-109.
Millî Eğitim Bakanlığı (2023). Yapay Zekâ Uygulamaları Dersi Öğretim Programı (I-II) (Ortaokul ve İmam Hatip Ortaokulu 7 ve 8. Sınıflar). Temel Eğitim Genel Müdürlüğü. Ankara.
MEB (2024). Fen Bilgisi Dersi Öğretim Programı. Milli Eğitim Bakanlığı. https://tymm.meb.gov.tr/upload/ program/2024programfen345678Onayli.pdf
Pena, A. (2021). Why ıntroducing kids to machine learning? Erişim adresi: https://medium.com/code-explorers-worldwide/how-to-introduce-kids-to-machine- learning-career-explorations-26d46f6feb12
Say, C. (2018). 50 Soruda Yapay Zekâ. Bilim ve Gelecek Kitaplığı.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistic. Pearson Education, Inc
Tahiru, F. (2021). AI in education: A systematic literature review. Journal of Cases on Information Technology (JCIT), 23(1), 1-20.
Uysal, İ., & Kılıç, A. F. (2022). Normal distribution dilemma. Anadolu Journal of Educational Sciences International, 12(1), 220-248.
Yegitek, MEB, (2024). https://yegitek.meb.gov.tr/www/mebde-yeni-mufredati-destekleyecek-dijitallesme-mesaisi/icerik/3614
Yüksel, B. (2019). Arduıno ile programlamanın 6. Sınıf öğrencilerinin fen bilimlerine yönelik tutum, başarı ve öz yeterliliklerine etkisi (Yüksek Lisans Tezi). Bülent Ecevit Üniversitesi.
Yüksel, G. (2019). 21. yüzyıl becerileri ve yapay zekâ uygulamaları: Eğitimde dönüşümün ayak sesleri. Teknoloji ve Eğitim Araştırmaları Dergisi, 7(1), 5-15.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2024 International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR)
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
