Üstün yetenekli öğrencilerde yapay zeka destekli kodlama eğitiminin bilgi işlemsel düşünme becerilerine ve kodlamaya yönelik tutuma etkisi
The effect of artificial intelligence supported coding training on computational thinking skills and attitude towards coding in gifted students
Yazar: MURAT ÇAYLAK
Danışman: DOÇ. DR. EMRE ÇAM
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu araştırmada, MIT App Inventor ile yapay zekâ destekli uygulamaların, üstün yetenekli 
öğrencilerin bilgi işlemsel düşünme becerilerine ve kodlamaya yönelik tutumlarına 
etkisinin incelenmesi amaçlanmaktadır. Araştırma modeli olarak nicel araştırma 
yöntemlerinden olan tek grup ön test-son test deneysel modeli kullanılmıştır. Araştırma 
grubunu Tokat Turhal Bilim ve Sanat Merkezi'nde 2023-2024 Eğitim Öğretim yılında 
öğrenim gören BYF (bireysel yetenekleri farketme) ve ÖYGP (özel yetenekleri 
geliştirme) öğrencileri oluşturmaktadır. Araştırma 8 hafta, haftada 2'şer saat olmak üzere 
toplamda 16 saatlik bir programı ile gerçekleştirilmiştir. Veri toplama aracı olarak 
Korkmaz ve diğerleri, (2015) tarafından uyarlanan "Bilgisayarca Düşünme Ölçeği 
(Ortaokul Düzeyi İçin)" ve Akkuş ve diğerleri, (2019) tarafından hazırlanan "Kodlamaya 
Yönelik Tutum Ölçeği" kullanılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu, 13 kız 15 erkek 
olmak üzere 28 üstün yetenekli öğrenci oluşturmaktadır. Araştırmada elde edilen verilerin 
analizi için Normallik testi yapılmıştır. Normallik testi sonucunda, Shapiro-Wilk 
değerlerine göre, Bilgi İşlemsel Düşünme Becerileri ön test ve son test normal dağılım 
gösterirken, Kodlamaya Yönelik Tutum da ön test normal dağılım göstermiş olup son test 
ise normal dağılım göstermemiştir. Normallik testi sonuçlarına göre de Kodlayama 
Yönelik Tutum ve Bilgi İşlemsel Düşünme Becerileri ölçeklerine verilen cevapların 
analizi için Kruskal Wallis H, t-test ve ANOVA testleri uygulanmıştır. Uygulanan 
testlerden elde edilen bulgulara göre üstün yetenekli öğrencilerin kodlamaya yönelik 
tutumları ön test son test puanlarına bakıldığında p değeri (,001) olarak ve bilgi işlemsel 
düşünme becerileri ön test son test puanlarına bakıldığında p değeri (,000) olarak 
bulunmuştur. Bu da öğrencilerin kodlamaya yönelik tutum ve bilgi işlemsel düşünme 
beceri düzeylerinde artış olduğunu göstermektedir. Kodlamaya yönelik tutuma 
bakıldığında sınıf düzeyi değişkeni açısından 6. ve 7. sınıf öğrencilerinin sıra 
ortalamasının daha yüksek olduğu görülmektedir. Ancak sınıf düzeyi, bilgisayar kullanım 
süresi (yıl) ve günlük bilgisayar kullanım süresi değişkenlerinin istatiksel olarak anlamlı 
farklar ortaya koymadığı görülmüştür. Bilgi işlemsel düşünme becerilerine bakıldığında 
ise 7. sınıf öğrencilerinin birçok alt boyutta daha yüksek puanlar aldığı görülmektedir. 
Özellikle algoritmik düşünme, işbirliklilik ve eleştirel düşünme alt boyutlarında sınıf 
düzeyleri arasında anlamlı farklılıklar bulunmaktadır. Bu sonuçlar, bilgi işlemsel 
düşünme becerilerinin sınıf düzeyine göre farklılaştığını ve özellikle 7. sınıfta bir artış 
olduğunu göstermektedir. Ancak, sınıf düzeyi, bilgisayar kullanım süresi (yıl) ve günlük 
bilgisayar kullanım süresi değişkenlerinin istatiksel olarak anlamlı farklar ortaya 
koymadığı görülmüştür.

Abstract:
This study aims to examine the impact of artificial intelligence-supported applications 
developed with MIT App Inventor on gifted students' computational thinking skills and 
attitudes towards coding. The research employs a single-group pre-test/post-test 
experimental design, a quantitative research method. The study group comprises students 
from the Individual Talent Recognition (BYF) and Special Talent Development (ÖYGP) 
programs at Tokat Turhal Science and Art Center during the 2023-2024 academic year. 
The research was conducted over an 8-week period, with 2-hour sessions per week, 
totaling 16 hours of instruction. Data collection instruments include the "Computational 
Thinking Scale (for Middle School Level)" adapted by Korkmaz et al. (2015) and the 
"Attitude Towards Coding Scale" developed by Akkuş et al. (2019). The study group 
consists of 28 gifted students (13 females, 15 males). Normality tests were conducted for 
data analysis. According to Shapiro-Wilk values, both pre-test and post-test scores for 
Computational Thinking Skills demonstrated normal distribution, while for Attitude 
Towards Coding, the pre-test showed normal distribution, but the post-test did not. Based 
on these results, Kruskal Wallis H, t-test, and ANOVA tests were applied to analyze the 
responses to the Attitude Towards Coding and Computational Thinking Skills scales.
Findings reveal significant improvements in students' attitudes towards coding (p = .001) 
and computational thinking skills (p = .000) between pre-test and post-test scores. 
Regarding attitudes towards coding, 6th and 7th-grade students showed higher mean 
ranks in terms of grade level. However, variables such as grade level, computer usage 
duration (in years), and daily computer usage time did not yield statistically significant 
differences. In terms of computational thinking skills, 7th-grade students scored higher 
in several sub-dimensions. Significant differences among grade levels were particularly 
observed in algorithmic thinking, collaboration, and critical thinking sub-dimensions. 
These results indicate that computational thinking skills vary by grade level, with a 
notable increase in the 7th grade. However, variables such as grade level, computer usage 
duration (in years), and daily computer usage time did not produce statistically significant 
differences.