Türkçe Ögretmeni Adaylarinin Yapay Zekâ Kaygilari Üzerine Bir Inceleme
Dosyalar
Tarih
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
Özet
Bu arastirmada, Türkçe ögretmeni adaylarinin yapay zekâ kaygi düzeylerinin belirlenmesi amaçlanmistir. Bu amaç dogrultusunda Türkçe ögretmeni adaylarinin yapay zekâya yönelik kaygilari; cinsiyet, yapay zekâ hakkinda bilgi sahibi olma durumu, sinif düzeyi ve günlük internet kullanimi süresi gibi degiskenler açisindan incelenmistir. Arastirmanin çalisma grubunu, 2024-2025 egitim-ögretim yili bahar döneminde Mus Alparslan Üniversitesi Türkçe Ögretmenligi programinda ögrenim gören toplam 135 Türkçe ögretmeni adayi olusturmaktadir. Nicel arastirma yönteminin bir modeli olan tarama modelinin kullanildigi bu arastirmada veriler, Wang ve Wang (2019) tarafindan gelistirilen; Akkaya, Özkan ve Özkan (2021) tarafindan Türkçeye uyarlanan “Yapay Zekâ Kaygi Ölçegi” ile toplanmistir. Google Formlar araciligiyla elde edilen veriler SPSS paket programi ile analiz edilmistir. Arastirma sonucunda, Türkçe ögretmeni adaylarinin yapay zekâ kaygilarinin “katiliyorum” düzeyinde gerçeklestigi; ögretmen adaylarinin yapay zekâ kaygilarinin cinsiyet degiskenine göre anlamli farklilik gösterdigi ancak yapay zekâ hakkinda bilgi sahibi olma durumu, sinif düzeyi ve günlük internet kullanimi süresi gibi degiskenler açisindan anlamli farklilik göstermedigi tespit edilmistir. Çalismanin sonunda arastirma sonuçlari baglaminda bazi öneriler sunulmustur.
This study aims to determine the level of artificial intelligence (AI) anxiety among Turkish language teacher candidates. In line with this aim, the AI-related anxieties of Turkish language teacher candidates were examined in relation to variables such as gender, level of knowledge about AI, year of study, and daily internet usage duration. The study group consisted of a total of 135 Turkish language teacher candidates enrolled in the Turkish Language Teaching program at Mus Alparslan University during the spring semester of the 2024-2025 academic year. The research employed the survey model, a type of quantitative research method. Data were collected using the “Artificial Intelligence Anxiety Scale” developed by Wang and Wang (2019) and adapted into Turkish by Akkaya, Özkan, and Özkan (2021). The data were gathered through Google Forms and analyzed using the SPSS statistical software package. The results revealed that the AI anxiety levels of the participants were at the “agree” level. A statistically significant difference in AI anxiety was found based on gender, whereas no significant differences were observed with respect to knowledge about AI, year of study, or daily internet usage. Based on the findings, several recommendations were proposed at the end of the study.










