Journals / Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2025 / Cilt: 15 Sayı: 2

Investigating Teachers’ Awareness Levels of Artificial Intelligence Based on Different Variables

Öğretmenlerin Yapay Zeka Farkındalık Düzeylerinin Çeşitli Değişkenler Açısından İncelenmesi

Mesut Ayaz(TRABZON ÜNİVERSİTESİ)0009-0009-1765-4549
Hasan Karal(TRABZON ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-3555-050X
Pages
274–289
Publication Date
2025-12-27
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The research results show that the professional experience of teachers significantly affects their scores in various sub-dimensions.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The main purpose of this study is to determine the artificial intelligence awareness levels of teachers working in Trabzon.
📊
Key Findings & Data:The sample of the study consists of 519 primary and secondary school teachers working in Trabzon.
💡
Conclusion & Impact:The research results show that the professional experience of teachers significantly affects their scores in various sub-dimensions.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:öğretmenler · yapay zekâ farkındalığı · ilişkisel tarama

Abstract

The main purpose of this study is to determine the artificial intelligence awareness levels of teachers working in Trabzon. In this study, the relational screening model, one of the quantitative research methods, was used. The sample of the study consists of 519 primary and secondary school teachers working in Trabzon. According to the data obtained, participants in the 24-30 age group have significantly higher scores than other age groups in all sub-dimensions and total self-efficacy score. In addition, the 31-40 age group also scored higher than older age groups in the Associative sub-dimension. It was also determined that the 31-40 age group had significantly higher scores than the 41-50 and 51 and above age groups in the Associative sub-dimension. The research results show that the professional experience of teachers significantly affects their scores in various sub-dimensions. In particular, teachers with 1-5 years of experience received higher scores in many dimensions, while those with 11-20 years of experience received lower scores in some dimensions. Participants with postgraduate education had significantly higher scores compared to undergraduate graduates in the sub-dimensions of Application Knowledge, Ability to Relate, and Theoretical Knowledge. Similarly, the Teachers' Artificial Intelligence Awareness Level Scale (AIALS) scores also showed a significant difference in favor of postgraduate graduates. It shows that the self-efficacy levels of teachers differ significantly according to their branches. Information Technologies teachers had statistically significantly higher scores in all sub-dimensions and total scores compared to other branches. The research findings show that the strength of the connection that teachers establish between their field knowledge and artificial intelligence technologies shapes their awareness levels. It was determined that the AIALS and sub-dimension scores of participants working in rural areas/villages were significantly lower than those working in provincial and district centers.

Özet

Bu araştırmanın temel amacı, Trabzon ili özelinde görev yapan öğretmenlerin Yapay Zeka Farkındalık Düzeylerini belirlemektir. Bu çalışmada, nicel araştırma yöntemlerinden biri olan ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. Araştırmanın örneklemi, Trabzon ilinde görev yapan 519 ilkokul ve ortaokul öğretmenden oluşmaktadır. Elde edilen verilere göre, 24-30 yaş grubundaki katılımcılar tüm alt boyutlar ve toplam öz-yeterlilik puanında diğer yaş gruplarına kıyasla anlamlı düzeyde daha yüksek puanlara sahiptir. Ayrıca, 31-40 yaş grubu da İlişkilendirebilme boyutunda daha ileri yaş gruplarına göre daha yüksek puan almıştır. Ayrıca İlişkilendirebilme alt boyutunda 31-40 yaş grubunun, 41-50 ve 51 yaş ve üstü gruplara göre anlamlı düzeyde daha yüksek puanlara sahip olduğu da belirlenmiştir. Araştırma sonuçları, öğretmenlerin mesleki deneyim süresinin çeşitli alt boyutlardaki puanlarını anlamlı şekilde etkilediğini göstermektedir. Özellikle 1-5 yıl deneyime sahip öğretmenler, birçok boyutta daha yüksek puanlar alırken; 11-20 yıl deneyime sahip olanlar bazı boyutlarda daha düşük puanlara sahiptir. Uygulama Bilgisi, İlişkilendirebilme ve Teorik Bilgi alt boyutlarında lisansüstü eğitim almış katılımcılar, lisans mezunlarına kıyasla anlamlı düzeyde daha yüksek puanlara sahiptir. Benzer şekilde, Öğretmenelerin Yapay Zeka Farkındalık Düzeyi Ölçeği (ÖYZFDÖ) puanları da lisansüstü mezunlar lehine anlamlı bir farklılık göstermektedir. Öğretmenlerin branşlarına göre öz-yeterlilik düzeylerinin anlamlı biçimde farklılaştığını göstermektedir. Bilişim Teknolojileri öğretmenleri, tüm alt boyutlar ve toplam puanda diğer branşlara kıyasla istatistiksel olarak anlamlı düzeyde daha yüksek puanlara sahiptir. Araştırma bulguları, öğretmenlerin alan bilgisiyle yapay zeka teknolojileri arasında kurdukları bağın gücünün, farkındalık düzeylerini şekillendirdiğini göstermektedir. Taşra/köyde görev yapan katılımcıların ÖYZFDÖ ve alt boyut puanları, il ve ilçe merkezinde görev yapanlara göre anlamlı düzeyde daha düşük olduğu belirlenmiştir.

🔖

Cite This Article

Ayaz, M., Karal, H., Erümit, A. K. (2025). Investigating Teachers’ Awareness Levels of Artificial Intelligence Based on Different Variables. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 15 Sayı: 2, 274–289. https://doi.org/10.54370/ordubtd.1706078

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (38)

  1. Akdeniz, M., & Özdinç, F. (2021). Eğitimde yapay zeka konusunda Türkiye adresli çalışmaların incelenmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(1), 912–932. https://doi.org/10.33711/yyuefd.938734
  2. Aksoğan, M., & Özek, M. B. (2020). Öğretmen adaylarının teknoloji yeterlilikleri ile teknolojiye bakış açısı arasındaki ilişki. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 301–311. https://doi.org/10.36362/gumus.661961
  3. Alam, A. (2021). Possibilities and apprehensions in the landscape of artificial intelligence in education. In 2021 International Conference on Computational Intelligence and Computing Applications (ICCICA). IEEE. Maharashtra, November 26–27, India.
  4. AlKanaan, H. M. N. (2022). Awareness regarding the implication of artificial intelligence in science education among pre-service science teachers. International Journal of Instruction, 15(3), 895–912. https://www.e-iji.net/dosyalar/iji_2022_3_48.pdf
  5. Alpaydın, E. (2013). Yapay öğrenme. Boğaziçi Üniversitesi.
  6. Arık, G., & Seferoğlu, S. S. (2020). Eğitimde yapay zeka çalışmaları: Araştırma eğilimleri, karşılaşılan zorluklar ve çözüm önerileri. Pegem.
  7. Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. 10.1109/ACCESS.2020.2988510
  8. Chounta, I. A., Bardone, E., Raudsep, A., & Pedaste, M. (2022). Exploring teachers’ perceptions of artificial intelligence as a tool to support their practice in Estonian K12 education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 725–755. 10.1007/s40593-021-00243-5
  9. Çam, M. B., Çelik, N. C., Güntepe, E. T., & Durukan, Ü. G. (2021). Öğretmen adaylarının yapay zeka teknolojileri ile ilgili farkındalıklarının belirlenmesi. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(48), 263–285. https://dergipark.org.tr/tr/pub/mkusbed/issue/65621/936301
  10. Erken Çocukluk Eğitimi İhtiyaç Analizi Raporu (2023). Öğretmen anketi uygulaması. Retrieved from https://erkencocuklukegitimi.org/assets/catalogs/ihtiyac-analizi-raporu-ogretmen-anketi-uygulamasi.pdf on April 10, 2025.
  11. Ferikoğlu, D. (2021). Öğretmenler için yapay zeka farkındalık düzeyi ölçeği: Güvenilirlik ve geçerlilik çalışması [Unpublished Master's thesis]. Bahçeşehir University.
  12. Ferikoğlu, D. & Akgün, E. (2022). An investigation of teachers’ artificial intelligence awareness: A scale development study. Malaysian Online Journal of Educational Technology, 10(3), 215–231. http://dx.doi.org/10.52380/mojet.2022.10.3.407
  13. Gölbaşı, B. ve Okul, Ö. (2024). Öğretmen adaylarının ‘yapay zeka’ kavramına ilişkin metaforik algıları. In Tam Metin Bildiri Kitabı (pp. 49–58).
  14. Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 5–14. 10.1177/0008125619864925
  15. Hasanov, A., Laine, T. H., & Chung, T. S. (2019). A survey of adaptive context-aware learning environments. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, 11(5), 403–428. https://doi.org/10.3233/AIS-190552
  16. Hwang, G. J., & Tu, Y. F. (2021). Roles and research trends of artificial intelligence in mathematics education: A bibliometric mapping analysis and systematic review. Mathematics, 9(6), 584. https://doi.org/10.3390/math9060584
  17. Igbokwe, I. C. (2023). Application of artificial intelligence (AI) in educational management. International Journal of Scientific and Research Publications, 13(3), 300–307. http://dx.doi.org/10.29322/IJSRP.13.03.2023.p13536
  18. İçen, E. (2024). Öğretmenlerin yapay zeka farkındalıkları ile yenilikçi pedagoji uygulamaları arasındaki ilişki [Unpublished Master's thesis]. Bahçeşehir University.
  19. İçöz, S., & İçöz, E. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zeka uygulamalarına yönelik farkındalık düzeylerinin incelenmesi. Ulusal Eğitim Dergisi, 4(3), 987–1001. https://zenodo.org/records/10909458
  20. Kalniņa, D., Nīmante, D., & Baranova, S. (2024). Artificial intelligence for higher education: Benefits and challenges for pre-service teachers. In Frontiers in Education. Frontiers.
  21. Karakose, T., Demirkol, M., Aslan, N., Köse, H., & Yirci, R. (2023). A conversation with ChatGPT about the impact of the COVID-19 pandemic on education: Comparative review based on human–AI collaboration. Educational Process International Journal, 12(3), 7–25. 10.22521/edupij.2023.123.1
  22. Kış, A. (2019). Eğitimde yapay zeka. In XIV. Uluslararası Eğitim Yönetimi Kongre Kitabı (pp. 186–193). Pegem.
  23. Nabiyev, V., & Erümit, A. K. (Eds.). (2022). Eğitimde yapay zeka: Kuramdan uygulamaya (3rd ed.). Pegem.
  24. Savaş, S. (2021). Artificial intelligence and innovative applications in education: The case of Turkey. Journal of Information Systems and Management Research, 3(1), 14–26. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1483035
  25. Selwyn, N. (2008). Older adults' use of technology in educational contexts. Educational Gerontology, 34(12), 1027–1038. https://doi.org/10.1080/03601270802329631
  26. Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Cambridge.
  27. Seyrek, M., Yıldız, S., Emeksiz, H., Şahin, A., & Türkmen, M. T. (2024). Öğretmenlerin eğitimde yapay zeka kullanımına yönelik algıları. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 11(106), 845–856. https://doi.org/10.5281/zenodo.11113077
  28. Süer, S., & Oral, B. (2021). Öğretmenler için yenilikçi pedagoji uygulamaları ölçeği: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Mersin Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 17(1), 132–147. https://doi.org/10.17860/mersinefd.694938
  29. Şahin, M. C., & Namlı, N. A. (2019). Öğretmen adaylarının eğitimde teknoloji kullanma tutumlarının incelenmesi. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 23(1), 95–112. https://dergipark.org.tr/tr/pub/tsadergisi/issue/44605/432280
  30. Şengür, S., & Anagün, Ş. (2021). Sınıf öğretmenlerinin bilişim teknolojileri kullanım düzeyleri ve eğitimde Web 2.0 uygulamaları. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Estüdam Eğitim Dergisi, 6(2), 128–150. https://dergipark.org.tr/tr/pub/estudamegitim/issue/65623/907669.
  31. Şimşek, A. (2012). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Anadolu Üniversitesi.
  32. Tavşancıl, E. (2005). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Nobel.
  33. Tokatlı, H. (2024). Bilişim teknolojileri öğretmenlerinin yapay zeka öğretimine yönelik hazır bulunuşluk ve davranışsal niyetlerinin incelenmesi [Unpublished master's thesis]. Sakarya University.
  34. Uyak, S., Uyak, S. Ürey, G., Keskin, D., Aymaz Ö., & Aydın, İ. (2024). Okul öncesi eğitim kurumlarında yapay zeka uygulamaları: Yönetici ve öğretmen görüşleri. Social Mentality and Researcher Thinkers Journal, 9(75), 4625–4636. https://doi.org/10.29228/smryj.72414
  35. Uygun, D., Aktaş, I., Duygulu, İ., & Köseer, N. (2024). Exploring teachers’ artificial intelligence awareness. Advances in Mobile Learning Educational Research, 4(2), 1093–1104. https://doi.org/10.25082/AMLER.2024.02.004
  36. Ünal, H. (2025). Öğretmenlerin yapay zeka farkındalık düzeyleri [Unpublished non-thesis master's thesis]. Pamukkale University.
  37. Yılmaz, F. S. (2014). İlköğretim bölümü öğretmen adaylarının mesleki yenilikçilik eğilimlerinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 259–276. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/183338
  38. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0172-8