Öğretmenlerin Yapay Zekaya Yönelik Farkındalık Düzeyi ve Algıları

dc.contributor.advisor Çavuş, Hayati
dc.contributor.author Yaman, Alime
dc.date.accessioned 2025-12-30T16:09:32Z
dc.date.available 2025-12-30T16:09:32Z
dc.date.issued 2025
dc.department Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
dc.description.abstract Bu araştırmanın amacı, öğretmenlerin YZ teknolojilerine yönelik farkındalık ve algı düzeylerini incelemektir. Araştırma, nicel araştırma yöntemlerinden tarama modeli çerçevesinde desenlenmiştir. Veri toplama aracı olarak, YZ farkındalığı ile algısına yönelik ifadeler içeren 51 maddelik Likert tipi ' YZ Farkındalık Ölçeği' kullanılmıştır. Çalışma grubunu, Türkiye'deki devlet ve özel okullarda görev yapan çeşitli branşlardan 440 öğretmen oluşturmaktadır. Veri toplama süreci çevrim içi anket formu aracılığıyla gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler, SPSS 26.0 paket programı ile analiz edilmiş; betimsel istatistiklerin yanı sıra verilerin normal dağılıma uygunluğu Shapiro-Wilk testi ile değerlendirilmiştir. Değişkenler arası farkın test edilmesinde T testi, tek yönlü varyans analizi (ANOVA) kullanılmıştır. Ayrıca, farkındalık ve algı puanları arasında ilişki olup olmadığını belirlemek amacıyla Pearson korelasyon analizi uygulanmıştır. Araştırma bulgularına göre, öğretmenlerin YZ'ye yönelik farkındalıklarının branş değişkeninde ve kıdem yılı değişkeninde anlamlı farklılık gösterdiği; algı düzeylerinin ise cinsiyet ve öğrenim durumu gibi demografik değişkenlerden etkilenmediği bulunmuştur. Ayrıca, farkındalık ile algı arasında pozitif yönde anlamlı bir ilişki olduğu belirlenmiştir. Bu bulgular doğrultusunda, öğretmenlerin hem teknik hem de pedagojik yönden donanımlarını artıracak, YZ okuryazarlığını destekleyecek hizmet içi eğitimlerin geliştirilmesi önerilmektedir.
dc.description.abstract The aim of this study is to examine teachers' levels of awareness and perception towards artificial intelligence (AI) technologies. The research was designed within the framework of a quantitative research method, specifically the survey model. As a data collection tool, a 51-item Likert-type 'Artificial Intelligence Awareness Scale,' which includes statements related to AI awareness and perception, was used. The study group consists of 440 teachers from various branches working in public and private schools in Turkey. The data collection process was carried out through an online questionnaire. The data obtained were analyzed using the SPSS 26.0 software; in addition to descriptive statistics, the normality of the data distribution was evaluated using the Shapiro-Wilk test. To test the differences between variables, independent samples t-test and one-way analysis of variance (ANOVA) were applied. Moreover, Pearson correlation analysis was conducted to determine whether there is a relationship between awareness and perception scores. According to the research findings, teachers' levels of AI awareness showed a significant difference based on branch and years of experience, while their levels of perception were not significantly affected by demographic variables such as gender and educational background. Additionally, a significant positive correlation was found between awareness and perception levels. Based on these findings, it is recommended to develop in-service training programs that enhance teachers' technical and pedagogical competencies and support AI literacy. en_US
dc.identifier.endpage 53
dc.identifier.uri https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=V-oEQd0LkkqRGCXNzJWCTaNcqdwY_1F6K7HA3CxKOjOfmhUVMl2qBuG9-WMgEdGv
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14720/29569
dc.identifier.yoktezid 973948
dc.language.iso tr
dc.subject Eğitim ve Öğretim
dc.subject Education and Training en_US
dc.title Öğretmenlerin Yapay Zekaya Yönelik Farkındalık Düzeyi ve Algıları
dc.title Artificial Intelligence and Education: Teachers’ Levels of Awareness and Perceptions en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.coar.type text::thesis::master thesis

Files

Collections