Fen bilgisi öğretmen adaylarının yapay zekâ uygulamalarına yönelik görüşlerinin belirlenmesi
Determination of prospective science teachers' views on artificial intelligence applications
Yazar: MAHMUT NACAR
Danışman: DOÇ. DR. ADEM YILMAZ
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Fen Bilgisi Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu çalışma, fen bilgisi öğretmen adaylarının yapay zekâ (YZ) uygulamalarına yönelik tutumlarını ve görüşlerini incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın temel amacı, öğretmen adaylarının YZ teknolojilerine yönelik tutumlarını anlamak ve bu tutumların cinsiyet, sınıf düzeyi ve bölge değişkenlerine göre nasıl farklılık gösterdiğini belirlemektir. Araştırmada karma yöntem kullanılmıştır. Nicel veriler, 245 fen bilgisi öğretmen adayına uygulanan Yapay Zekâ Uygulamaları Tutum Ölçeği (YZUTÖ) ile toplanmıştır. Nitel veriler ise, öğretmen adaylarına yöneltilen 10 yarı yapılandırılmış görüşme sorusuna verilen yanıtlar üzerinden elde edilmiştir. Katılımcılar, Türkiye'nin 7 farklı bölgesinden rastgele seçilmiştir. Nicel veriler için kullanılan YZUTÖ, 20 maddeden oluşan 5'li Likert tipi bir ölçektir. Nitel veriler, görüşme sorularına verilen yanıtların temalar, alt temalar ve kategoriler halinde analiz edilmesiyle toplanmıştır. Görüşme soruları, YZ uygulamalarının eğitimdeki potansiyel faydaları, öğretmen rolleri üzerindeki etkileri, yeterlilik düzeyi, etik kaygılar ve entegrasyon planları gibi konuları kapsamaktadır. Elde edilen nicel veriler, betimsel istatistikler ve çıkarımsal istatistikler kullanılarak analiz edilmiştir. Bağımsız örneklemler t testi ve tek yönlü ANOVA, cinsiyet, sınıf düzeyi ve bölge değişkenlerine göre anlamlı farklılıkları belirlemek için kullanılmıştır. Nitel veriler ise içerik analizi yöntemiyle temalar, alt temalar ve kategoriler halinde incelenmiştir. Araştırma sonuçları, öğretmen adaylarının genel olarak YZ teknolojilerine yönelik olumlu bir tutuma sahip olduklarını göstermektedir. Ancak, cinsiyet, sınıf düzeyi ve bölge değişkenlerine göre anlamlı farklılıklar bulunmuştur. Kadın katılımcılar erkeklere göre daha olumlu tutum sergilerken, 3. sınıf öğrencileri diğer sınıf düzeylerine göre daha olumlu tutumlara sahiptir. Karadeniz bölgesindeki katılımcılar, YZ uygulamalarına en olumlu tutumu sergilemektedir. Bu sonuçlar doğrultusunda, eğitim programlarının öğretmen adaylarının YZ teknolojileri konusundaki bilgi ve yeterliliklerini artıracak şekilde yeniden yapılandırılması önerilmektedir. Ayrıca, bölgesel farklılıkları azaltmak için eşit erişim ve destek sağlanması önemlidir. Eğitim stratejilerinin, cinsiyet ve sınıf düzeyine göre farklılaştırılarak, öğretmen adaylarının YZ teknolojilerine yönelik tutumlarını iyileştirmeye yönelik olması gerektiği vurgulanmaktadır.

Abstract:
This study aims to examine pre-service science teachers' attitudes and opinions towards artificial intelligence (AI) applications. The main purpose of the study is to understand pre-service science teachers' attitudes towards AI technologies and to determine how these attitudes differ according to gender, grade level and region variables. Mixed method was used in the study. Quantitative data were collected with the Artificial Intelligence Applications Attitude Scale (AIAAS) administered to 245 pre-service science teachers. Qualitative data were obtained through the answers given to 10 semi-structured interview questions directed to pre-service science teachers. The participants were randomly selected from 7 different regions of Türkiye. The AIAAS used for quantitative data is a 5-point Likert-type scale consisting of 20 items. Qualitative data were collected by analyzing the responses to the interview questions into themes, sub-themes and categories. The interview questions covered topics such as potential benefits of AI applications in education, effects on teacher roles, level of competence, ethical concerns, and integration plans. The quantitative data were analyzed using descriptive statistics and inferential statistics. Independent samples t-test and one-way ANOVA were used to determine significant differences according to gender, grade level and region variables. Qualitative data were analyzed into themes, sub-themes and categories using content analysis. The results of the study show that pre-service teachers have a positive attitude towards AI technologies in general. However, significant differences were found according to gender, grade level and region variables. While female participants had more positive attitudes than male participants, 3rd grade students had more positive attitudes than other grade levels. Participants in the Black Sea region showed the most positive attitude towards AI applications. In line with these results, it is recommended that education programs should be restructured in a way to increase pre-service teachers' knowledge and competencies in AI technologies. It is also important to ensure equal access and support to reduce regional differences. It is emphasized that educational strategies should be differentiated according to gender and grade level to improve pre-service teachers' attitudes towards AI technologies.