Fen bilgisi öğretmen adaylarının eğitimde yapay zekâ kullanımına yönelik ilgilerinin incelenmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İnönü Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Eğitimcilerin teknolojiyi takip etme, kullanma açısından yeniliklere yönelik ilgileri önemlidir. Çalışmanın amacı, 'Eğitimde Yapay Zekâ İlgi Ölçeği''nin geliştirilmesi ve fen bilgisi öğretmen adaylarının eğitimde yapay zekâ kullanımına yönelik ilgi düzeylerinin bazı değişkenler (cinsiyet, okuduğu bölüm, sınıf düzeyi, şu anki 'Akademik Genel Not Ortalaması', yapay zekayı kullanma sıklığı) açısından incelenmesidir. Çalışma, nicel araştırma yöntemlerinden tarama modelinde tasarlanmıştır. 'Eğitimde Yapay Zekâ İlgi Ölçeği'(EYZİÖ) geliştirilmesi için araştırmanın çalışma grubu 2024-2025 eğitim öğretim yılında Türkiye'deki bir devlet üniversitesi Eğitim Fakültesi'nde öğrenim görmekte olan farklı branşlardaki 697 öğretmen adayından oluşmaktadır. Tarama araştırması için çalışma grubunu ise Türkiye'deki farklı üniversitelerde öğrenim gören 275 fen bilgisi öğretmen adayından oluşmaktadır. EYZİÖ geliştirilmesi; ölçek hazırlığı, madde oluşturma, güvenirlik ve geçerlik analizleri, ölçeğin son halini oluşturma basamaklarında gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen EYZİÖ beşli Likert tipinde, 72 maddeden ve 8 boyuttan oluşmaktadır. Boyutlar; "Eğitimde Yapay Zekâ", "Makine Öğrenme", "Derin Öğrenme", "Yapay Sinir Ağı", "Veri Madenciliği", "Doğal Dil İşleme", "Uzman Sistemler ve Meslekler", "Etik, Ahlak ve Yasalar" şeklindedir. Tarama çalışması için toplanan veriler, fen bilgisi öğretmen adaylarının yapay zekaya yönelik ilgileri betimsel ve kestirimsel istatistik analiz yöntemleriyle incelenmiştir. Araştırma sonuçları, Fen bilgisi öğretmen adaylarının yapay zekaya yönelik ilgi düzeylerinin, cinsiyetleri veya yapay zekâ kullanma sıklığı açısından anlamlı olarak değişmediğini göstermektedir. Diğer taraftan öğretmen adaylarının yapay zekaya yönelik ilgi düzeyleri yapay zekâ ile ilgili eğitim alma durumuna göre anlamlı olarak değişmektedir. Yine öğretmen adaylarının sınıf düzeylerine göre yapay zekaya yönelik ilgilerinde anlamlı farklılıklar görülmüştür. Araştırmada ortaya çıkan diğer bir sonuç ise öğretmen adaylarının 'Akademik Genel Not Ortalaması' puanları ile yapay zekâ ilgi puanları arasında anlamlı bir ilişki olmadığıdır. Çalışmada geliştirilen EYZİÖ, yapay zekâ ve fen eğitimi alanına kullanılabilir ve alana katkı sağlayacaktır.
Educators' interest in innovations is important in terms of following and using technology. The aim of the study is to develop the Artificial Intelligence Interest Scale in Education and to examine the interest levels of science teacher candidates in the use of artificial intelligence in education in terms of some variables (gender, department, class level, current 'Academic Grade Point Average', frequency of using artificial intelligence). The study was designed in the survey model, which is one of the quantitative research methods. The sample for the development of Artificial Intelligence Interest Scale in Education (AI-ISE) consists of 697 teacher candidates from different teacher fields in the Faculty of Education of a state university in the Turkey in the 2024-2025 academic year. The sample for the survey research consists of 275 science teacher candidates from different universities in the Turkey. Steps to develop the scale; scale preparation, item creation, reliability and validity analysis and creating the final version of the scale. Dimensions; "Artificial Intelligence in Education", "Machine Learning", "Deep Learning", "Artificial Neural Network", "Data Mining", "Natural Language Processing", "Expert Systems and Professions", "Ethics, Morality and Laws". The data collected for the survey study were examined using descriptive and inferential statistical analysis regarding the interest of science teacher candidates in AI. The research results show that the science teacher candidates' interest levels towards AI do not change significantly in terms of their gender or frequency of AI use. On the other hand, the interest levels of teacher candidates towards AI vary significantly according to AI training status. Again, significant differences were observed in the interests towards AI of teacher candidates according to their grade levels. Another result of the research is that there is no significant relationship between the Academic Grade Point Average scores of the teacher candidates and their artificial intelligence interest scores. The developed 'Artificial Intelligence in Education Interest Scale' can be used in the field of artificial intelligence and science education and will contribute to the field.
Educators' interest in innovations is important in terms of following and using technology. The aim of the study is to develop the Artificial Intelligence Interest Scale in Education and to examine the interest levels of science teacher candidates in the use of artificial intelligence in education in terms of some variables (gender, department, class level, current 'Academic Grade Point Average', frequency of using artificial intelligence). The study was designed in the survey model, which is one of the quantitative research methods. The sample for the development of Artificial Intelligence Interest Scale in Education (AI-ISE) consists of 697 teacher candidates from different teacher fields in the Faculty of Education of a state university in the Turkey in the 2024-2025 academic year. The sample for the survey research consists of 275 science teacher candidates from different universities in the Turkey. Steps to develop the scale; scale preparation, item creation, reliability and validity analysis and creating the final version of the scale. Dimensions; "Artificial Intelligence in Education", "Machine Learning", "Deep Learning", "Artificial Neural Network", "Data Mining", "Natural Language Processing", "Expert Systems and Professions", "Ethics, Morality and Laws". The data collected for the survey study were examined using descriptive and inferential statistical analysis regarding the interest of science teacher candidates in AI. The research results show that the science teacher candidates' interest levels towards AI do not change significantly in terms of their gender or frequency of AI use. On the other hand, the interest levels of teacher candidates towards AI vary significantly according to AI training status. Again, significant differences were observed in the interests towards AI of teacher candidates according to their grade levels. Another result of the research is that there is no significant relationship between the Academic Grade Point Average scores of the teacher candidates and their artificial intelligence interest scores. The developed 'Artificial Intelligence in Education Interest Scale' can be used in the field of artificial intelligence and science education and will contribute to the field.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Eğitim ve Öğretim, Education and Training
