Açık ve uzaktan öğretim kurumlarının yapay zekaya hazır olma faktörlerinin incelenmesi
Investigation of artificial intelligence readiness factors at open and distance education institutions
Yazar: LUTFİYE GÖÇMEZ
Danışman: DOÇ. DR. MUHAMMET RECEP OKUR ; DR. ÖĞR. ÜYESİ CELAL MURAT KANDEMİR
Anadolu Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Uzaktan Eğitim Ana Bilim  Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Günümüzde hayatın hemen hemen her alanında aktif rol oynayan yapay zeka (YZ) teknolojileri eğitimde de paradigma sıçramasına yol açarak genellikten daha öğrenen merkezli, özele doğru bir eğitim anlayışını benimsenmesine olanak sağlamıştır. Yapay zeka teknolojileri açık ve uzaktan öğrenmede, kişileştirilmiş öğrenme, uyarlanır öğrenme, karar destek hizmetleri, hızlı ve doğru geri bildirim verme, otomatik değerlendirme, öneri sistemlerinin uygulanabilmesi gibi çok fazla avantajlara sahiptir. Lakin yapay zekanın teknik özelliklerinin karmaşık olması ve bu teknolojiler hakkında yeterli bilginin olmaması YZ'nın benimsenme ve uygulanma sürecini zorlaştırmaktadır. Nitekim bu araştırma uzaktan eğitim kurumlarının yapay zekayı başarılı benimseme öncülerini anlamaya yönelik bir yaklaşımla YZ'ya hazır olma faktörlerini incelemektedir. Araştırmanın kuramsal çerçevesi için, Teknoloji-Organizasyon-Çevre Modeli (Tornatzky ve Fleischer) ve Yeniliklerin Yayılması Kuramı  (Rogers, 2003) kullanılmıştır. Ayrıca uzaktan eğitim kurumlarının yapay zekaya hazır olma durumlarını anlamlandırmak için fenomenolojik araştırma deseni kullanılmıştır. Bunun için 15 uluslararası alan uzmanı katılımcıyla yarı yapılandırılmış derinlemesine görüşmeler yapılmıştır. Sonrasında araştırma verileri, NVivo 14 ile betimsel analizi yapılarak tematik kodlaması çıkarılmıştır. Analiz sonucunda uzaktan eğitim kurumlarının yapay zekaya hazır olması ile ilgili şu temalara ulaşılmıştır: organizasyonel hazır olma, teknolojik hazır olma, çevresel hazır olma, YZ etik hazır olma ile eksiklikler ve önerilerdir. Bu temalar ve alt kodlamaları ile ilgili bulgular ayrı bölümlerde detaylı olarak yorumlanmıştır. Araştırmanın sonuç ve tartışma bölümünde ise akademisyenlere, yöneticilere ve karar vericilere fikir verecek birçok bulgu, öneri ve strateji paylaşılmıştır. Son olarak ise, YZ'yı benimseme kararı verirken uzaktan eğitim kurumlarındaki yönetici ve karar vericilere rehberlik etmesi amacıyla hazırlanan "YZ'ya Hazır Olma Kurum İçi Değerlendirme Listesi", araştırmanın yönetimsel etkisi olarak paylaşılmıştır.

Abstract:
Artificial intelligence (AI) technologies, which play an active role in almost every aspect of our lives today, have led to a paradigm shift in education, promoting a learner-centered and personalized approach. AI technologies offer numerous advantages in open and distance learning such as personalized learning, adaptive learning, decision support services, fast and correct feedback delivery, automated assessment, recommendation systems, etc. However, the complexity of AI's technical features and the lack of sufficient knowledge about these technologies make AI adoption and implementation challenging. This study aims to examine readiness factors that contribute to successful AI adoption among distance learning institutions. The theoretical framework of the study utilized the Technology-Organization-Environment model (Tornatzky ve Fleischer) and the Diffusion of Innovation Theory (Rogers, 2003). Additionally, a phenomenological research design was employed to understand AI readiness of distance learning institutions. Therefore, semi-structured in-depth interviews were conducted with 15 international domain experts. The research data were analysed descriptively using NVivo 14, and thematic coding was applied. The analysis revealed the following themes related to the AI readiness of distance learning institutions: organizational readiness, technological readiness, environmental readiness, ethical readiness for AI, as well as gaps and recommendations. Then the findings regarding these themes and sub-codes were interpreted in detail in separate sections. In the conclusion and discussion section of the study, numerous findings, recommendations, and strategies were shared to provide insights for academics, administrators, and decision-makers. Finally, the study presented the "AI Readiness Institutional Assessment Checklist" as a managerial influence to guide decision-makers and administrators during AI adoption.