KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 17 Sayı: 2

Yapay Zekâ Araçlarının İlkokul 4. Sınıf Öğrencilerinin İnsan ve Çevre Ünitesindeki Kavramsal Anlamalarına Etkisi

The Effect of Artificial Intelligence Tools on the Conceptual Understanding of 4th Grade Primary School Students in the Human and Environment Unit

Emre Arslan(TRABZON ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-2291-946X
Tülay Şenel Çoruhlu(TRABZON ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-0263-7844
Sayfa
1954–1980
Yayın Tarihi
2026-08-28
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular, öğrencilerin son test puanlarının ön teste göre istatistiksel olarak anlamlı düzeyde yükseldiğini göstermektedir (p<.05).

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, yapay zekâ araçlarının ilkokul 4. sınıf öğrencilerinin Fen Bilimleri dersi “İnsan ve Çevre” ünitesindeki kavramsal anlamalarına etkisini incelemeyi amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Araştırma, 2024–2025 eğitim öğretim yılının ikinci yarıyılında Rize ili Güneysu ilçesinde öğrenim gören on beş öğrenci ile yürütülmüştür.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular, öğrencilerin son test puanlarının ön teste göre istatistiksel olarak anlamlı düzeyde yükseldiğini göstermektedir (p<.05).
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2024–2025 Verileri
⚙️Değişkenler:Fen bilimleri · İlkokul · Yapay zeka

Özet

Bu çalışma, yapay zekâ araçlarının ilkokul 4. sınıf öğrencilerinin Fen Bilimleri dersi “İnsan ve Çevre” ünitesindeki kavramsal anlamalarına etkisini incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma, 2024–2025 eğitim öğretim yılının ikinci yarıyılında Rize ili Güneysu ilçesinde öğrenim gören on beş öğrenci ile yürütülmüştür. Çalışmada tek grup ön test–son test basit deneysel desen kullanılmıştır. Veri toplama aracı olarak araştırmacılar tarafından geliştirilen altı açık uçlu sorudan oluşan Kavramsal Anlama Testi uygulanmıştır. Çalışmanın uygulama süreci 5E öğrenme modeli esas alınarak planlanmış; öğrenciler öğrenme süreçlerinde ChatGPT, Invideo AI ve Canva Yapay Zekâ araçlarından yararlanmıştır. Elde edilen veriler, araştırmacılar tarafından oluşturulan rubrik doğrultusunda kodlanmış ve Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi ile analiz edilmiştir. Bulgular, öğrencilerin son test puanlarının ön teste göre istatistiksel olarak anlamlı düzeyde yükseldiğini göstermektedir (p<.05). Özellikle geri dönüşüm, yeniden kullanım ve bilinçli tüketici kavramlarında belirgin gelişim sağlanırken öğrencilerin ön bilgilerinin görece yüksek olduğu enerji kaynakları konusunda ise gelişimin sınırlı düzeyde olduğu belirlenmiştir. Ayrıca elektrik, su ve besin tasarrufu konularında da öğrencilerin kavramsal anlamalarında istatistiksel anlamda anlamlı bir ilerleme olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, yapay zekâ araçlarının çevre eğitiminde kavramsal anlamayı güçlendirdiği ve kavram yanılgılarının giderilmesine katkıda bulunduğu tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular doğrultusunda, eğitimde yapay zeka araçlarının etkili bir şekilde uygulanması ve gelecekte araştırmacıların yapay zeka araçlarına ilişkin yapacakları çalışmalara yönelik öneriler sunulmuştur.

Abstract

This study aims to examine the effects of artificial intelligence tools on the conceptual understanding of fourth-grade primary school students in the "Human and Environment" unit of the Science course. The research was conducted with fifteen students from the Güneysu district of Rize Province during the second semester of the 2024–2025 academic year. A single-group pretest–posttest simple-experimental design was used in the study. The Conceptual Understanding Test, consisting of six open-ended questions and developed by the researchers, was administered as the data collection tool. The implementation process of the study was planned based on the 5E learning model; the students utilized ChatGPT, Invideo AI, and Canva Artificial Intelligence tools in their learning processes. The obtained data were coded according to the rubric developed by the researchers and analyzed using the Wilcoxon Signed Rank Test. The findings show that the students' posttest scores increased statistically significantly compared to their pretest scores (p<.05). While significant improvement was achieved in the concepts of recycling, reuse, and conscious consumerism, it was determined that improvement was limited in the area of energy resources, for which the students had relatively high prior knowledge. Furthermore, it was determined that students showed statistically significant progress in their conceptual understanding of electricity, water, and food conservation. Consequently, artificial intelligence tools have been found to strengthen conceptual understanding and contribute to the elimination of misconceptions in environmental education. Based on the information obtained, suggestions were made for the effective use of artificial intelligence tools in education and for future studies on artificial intelligence tools for people.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Arslan, E., Çoruhlu, T. Ş. (2026). Yapay Zekâ Araçlarının İlkokul 4. Sınıf Öğrencilerinin İnsan ve Çevre Ünitesindeki Kavramsal Anlamalarına Etkisi. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, Cilt: 17 Sayı: 2, 1954–1980. https://doi.org/10.51460/baebd.1921504

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (84)

  1. Abraham, M. R., Grzybowski, E. B., Renner, J. W., & Marek, E. A. (1992). Understandings and misunderstandings of eighth graders of five chemistry concepts found in textbooks. Journal of research in science teaching, 29(2), 105-120. https://doi.org/10.1002/tea.3660290203
  2. Aggarwal, D., Sharma, D., & Saxena, A. B. (2023). Exploring the role of artificial intelligence for augmentation of adaptable sustainable education. Asian Journal of Advanced Research and Reports, 17(11), 179-184. https://doi.org/10.9734/ajarr/2023/v17i11563
  3. Akbulut, H. İ., Kale, İ. N., ve Sağır, Ş. (2024). Geri dönüşüm konusu ile ilgili ortaokul 8. sınıf öğrencilerinin görüşlerinin belirlenmesi. Fen Matematik Girişimcilik ve Teknoloji Eğitimi Dergisi, 7(1), 12-25.
  4. Aktaş, D. (2021). “Geri dönüşüm” konusunun temel kavramlarına yönelik ortaokul 5. sınıf öğrencilerinin bilişsel yapılarının incelenmesi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Bursa Uludağ Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Bursa.
  5. Alhalangy, A. G. I., AbdAlgane, M.(2023). Exploring The Impact of AI on the EFL Context: A Case Study of Saudi Universities. Journal of Intercultural Communication, 23(2), 41-49. https://doi.org/10.36923/jicc.v23i2.125
  6. Alkan, A. (2015). Bitlis şehrinin çevre sorunları ve alınması gereken önlemler. Doğu Coğrafya Dergisi, 20(33), 11-36. https://doi.org/10.17295/dcd.07140
  7. Almasri, F. (2024). Exploring the impact of artificial intelligence in teaching and learning of science: A systematic review of empirical research. Research in Science Education, 54(5), 977-997. https://doi.org/10.1007/s11165-024-10176-3
  8. Arslan, E. ve Şenel Çoruhlu, T. (2024). Ortaokul 5. sınıf öğrencilerinin su tasarrufu hakkındaki görüşlerinin incelenmesi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 24(4), 2142-2164. https://dx.doi.org/ 10.17240/aibuefd.2024.-1429963.
  9. Atabek Yiğit, E. ve Ceylan, Ö. (2015). Ortaokul öğrencilerinin geri dönüşüm ve yeniden kullanım kavramına ilişkin bilişsel yapılarının belirlenmesinde akış haritalarının kullanılması. Uluslararası Çevrimiçi Eğitim Bilimleri Dergisi, 7(2) 155-166. https://doi.org/10.25272/j.2149-8385.2020.6.3.04
  10. Atasoy, E. ve Ertürk, H. (2008). İlköğretim öğrencilerinin çevresel tutum ve çevre bilgisi üzerine bir alan araştırması. Erzincan Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 10(1), 105-122.
  11. Aydemir, H., & Seferoğlu, S. S. (2024). Investigation of users’ opinions, perceptions and attitudes towards the use of artificial intelligence in online learning environments. European Journal of Open, Distance and E-Learning, 26(s1), 70-92. https://doi.org/10.2478/eurodl-2024-0007
  12. Aydın, S., Nalbant, K. G. ve Altuntaş, C. (2023). Dijital dönüşümde yapay zekâ ve Avrupa Yeşil Mutabakatı sürecinde sürdürülebilir yeşil pazarlama stratejileri. İmgelem, 7(13), 467-492. https://doi.org/10.53791/imgelem.1350700
  13. Aydoğan, A. (2010). Sosyal bilgiler öğretmenlerinin sürdürülebilir kalkınma konusuyla ilgili kazanımların öğretimine ilişkin görüşleri (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Niğde Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Niğde.
  14. Babu, C. S., William, M. P., & Kowsika, S. (2025). Generative AI tools and education: Enabling collaborative intelligence through ChatGPT, Canva, InVideo AI, and InShot. In Humans and Generative AI Tools for Collaborative Intelligence (pp. 441-460). IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-8332-2.ch019
  15. Baygül, A. (2023). Okul dışı öğrenme ortamlarında yapılan etkinliklerin öğrencilerin enerji kaynaklarına yönelik farkındalıklarına ve bilgi düzeylerine etkisi. Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 36(3), 840-865. https://doi.org/10.19171/uefad.1315089
  16. Bayram, K. ve Çelik, H. (2023). Yapay zekâ konusunda muhakeme ve girişimcilik becerileriyle bütünleştirilmiş sosyo-bilim etkinliği: Fen bilgisi öğretmen adaylarının görüşleri. Fen Bilimleri Öğretimi Dergisi, 11(1), 41-78. https://doi.org/https://doi.org/10.56423/fbod.1241946
  17. Bulut, B. ve Çakmak, Z. (2018). Sürdürülebilir kalkınma eğitimi ve öğretim programlarına yansımaları [Sustainable development reflections on education and training programs]. Uluslararası Türkçe Edebiyat Kültür Eğitim (TEKE) Dergisi [International Journal of Turkish Literature Culture Education], 7(4), 2680-2697.
  18. Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative and mixed methods approaches (4th ed.). Sage.
  19. Çepni, S. (2014). Araştırma ve proje bilgilerine giriş [Araştırma ve proje çalışmalarına giriş] (7. baskı). Trabzon, Türkiye: Celepler Matbaacılık.
  20. Çetin, M. ve Aktaş, A. (2021). Yapay zekâ ve eğitimde gelecek senaryoları. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 18(Eğitim Bilimleri Özel Sayısı), 4225-4268. https://doi.org/10.26466/opus.911444
  21. Çetin, M. ve Yıldız Baklavacı, G. (2024). Endüstri 4.0 perspektifinde yapay zekanın eğitimde uygulanabilirliği ile ilgili öğretmen görüşlerinin incelenmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Girişimcilik Dergisi, 7(14), 1-21. https://doi.org/10.55830/tje.1404165
  22. Çoruhlu, T. Ş., Altunsoy, Y. ve Sağlam, A. (2023). İnfografiklerin öğrencilerin kavramsal gelişimleri üzerine etkisi: Bilinçli tüketici örneği. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 24(2), 1442-1466. https://doi.org/10.17679/inuefd.1213344
  23. Dayı, T., Özgören, M. ve Öniz, A. (2023). Geleceğin Sağlık Profesyonellerinin Sürdürülebilir Yaşam Bilgi ve Uygulama Düzeyleri Arasındaki İlişkinin Değerlendirilmesi: Bir Üniversite Örneği. Istanbul Gelisim University Journal of Health Sciences, (20), 479-492. https://doi.org/10.38079/igusabder.1202873
  24. Demirdere, H. (2024). Okul dışı öğrenme ortamlarının ortaokul öğrencilerinin sürdürülebilir çevre tutumları, erişilerine ve çevre tutumlarına etkisi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Akdeniz Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Antalya.
  25. Du, H., & Gu, X. (2022). Artificial intelligence for knowledge understanding: An empirical study aimed at conceptual change. Journal of East China Normal University (Educational Sciences), 40(9), 67. https://doi.org/10.16382/j.cnki.1000-5560.2022.09.007
  26. Dyment, J. E., Hill, A., & Emery, S. (2015). Sustainability as a cross-curricular priority in the Australian curriculum: A Tasmanian investigation. Environmental Education Research, 21(8), 1105-1126. https://doi.org/10.1080/13504622.2014.966657
  27. Ekiz, D. (2020). Bilimsel araştırma yöntemleri (6. Baskı). Anı Yayıncılık.
  28. Erdem, C. U., Demir, A. A., Atay, A., Özcan, M. ve Yahyaoğlu, Ö. (2012). Şirket çevreciliğinin teknoloji ve doğa algısının yönetsel boyutları. Anadolu Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(1), 381-417.
  29. Firat, M. (2023). How chat GPT can transform autodidactic experiences and open education? preprints / Open Science Framework / 9ge8m_v1. https://doi.org/10.31219/osf.io/9ge8m
  30. García-Hernández, A., García-Valcárcel Muñoz-Repiso, A., Casillas-Martín, S., ve Cabezas-González, M. (2022). Sustainability in digital education: A systematic review of innovative proposals. Education Sciences, 13(1), 33. https://doi.org/10.3390/educsci13010033
  31. Grájeda, A., Córdova, P., Córdova, J. P., Laguna-Tapia, A., Burgos, J., Rodríguez, L.,. ve Sanjinés, A. (2024). Embracing artificial intelligence in the arts classroom: understanding student perceptions and emotional reactions to AI tools. Cogent Education, 11(1), 2378271. https://doi.org/10.1080/2331186X.2024.2378271
  32. Green, M., & Somerville, M. (2015). Sustainability education: Researching practice in primary schools. Environmental Education Research, 21(6), 832-845. https://doi.org/10.1080/13504622.2014.923382
  33. Güler, T. (2024). Yapay zekâ ve fen eğitimi. (Sönmez, Y.S), Eğitim & Bilim 2024: İlköğretim ve Ortaöğretimde Fen Bilimleri Eğitimi içinde (s. 7-16). https://doi.org/10.59617/efepub2024161
  34. Haleem, A., Javaid, M., Qadri, M. A., & Suman, R. (2022). Understanding the role of digital technologies in education: A review. Sustainable operations and computers, 3, 275-285. https://doi.org/10.1016/j.susoc.2022.05.004
  35. Harman, G. ve Çelikler D. (2016). Fen bilgisi öğretmen adaylarının geri dönüşüm kavramı hakkındaki farkındalıkları. AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(16), 331-353. https://doi.org/10.11616/basbed.vi.455855
  36. Huang, S. P. (2018). Effects of using artificial intelligence teaching system for environmental education on environmental knowledge and attitude. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 14(7), 3277-3284. https://doi.org/10.29333/ejmste/91248
  37. Işık, E. ve Köse, M. (2024). Fen bilimleri öğretmenlerinin artırılmış gerçeklik, metaverse, yapay zekâ ve eğitimde uygulamalarıyla ilgili görüşlerinin incelenmesi. Journal of Individual Differences in Education, 6(2), 149-169, https://doi.org/10.47156/jide.1587315
  38. İncekara, S., & Tuna, F. (2011). Attitudes of secondary school students towards environmental and sustainable development issues: A case study from Turkey. African journal of biotechnology, 10(1), 21-27. https://doi.org/10.5897/AJB10.012
  39. İstanbul İşletme Enstitüsü [IIENSTITU]. “Sürdürülebilirlik Nedir? Sürdürülebilirlik Neden Önemli?”. https://www.iienstitu.com/blog/surdurulebilirlik-nedir Son erişim tarihi: 19.04.2024
  40. İşler, B. ve Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanimi ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11. https://doi.org/10.17932/IAU.EJNM.25480200.2021/ejnm_v5i1001
  41. Johnson, S. (2011). Review of Higher education and sustainable development: Paradox and possibility, by Stephen Gough William Scott. Environmental Education Research, 17(2), 281–4. https://doi.org/10.1080/13504622.2010.535726
  42. Kal, M. S. (2024). Yapay zekâ doğal dil işleme robotu ile yürütülen argümantasyon sürecinin incelenmesi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Marmara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  43. Kaledio, P., Robert, A., & Frank, L. (2024). The Impact of artificial intelligence on students' learning experience. Available at SSRN 4716747.
  44. Kalıpçıoğlu, C. (2023). Yapay zekâ ve çevresel sürdürülebilirlik. https://escarus.com/yapay-zekâ-ve-cevresel-surdurulebilirlik/
  45. Keleş, R., Hamamcı, C. ve Çoban, A. (2009). Çevre politikası. Ankara: İmge Kitabevi.
  46. Kotsis, K. T. (2025). Comparing ChatGPT and DeepSeek in Addressing Misconceptions about Physics Concepts. European Journal of Contemporary Education and E-Learning, 3(2), 191-206. https://doi.org/10.59324/ejceel.2025.3(2).17
  47. LeCompte, M.D., & Goetz, J.P. (1982). Problems of reliability and validity in ethnographic research. Review of Educational Research, 52(1), 31-60. https://doi.org/10.3102/00346543052001031
  48. Lefkeli, S., Manolas, E., Ioannou, K., & Tsantopoulos, G. (2018). Socio-cultural impact of energy saving: Studying the behaviour of elementary school students in Greece. Sustainability, 10(3), 737. https://doi.org/10.3390/su10030737
  49. Lo, C. K. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature. Education Sciences, 13(4), 410. https://doi.org/10.3390/educsci13040410
  50. Malbeleği, F. ve Sağlam, H. İ. (2013). İlkokul 4. sınıf öğrencilerinin bilinçli tüketiciliğe ilişkin görüşleri. Ondokuz Mayis University Journal of Education Faculty, 32(1), 251-268. https://doi.org/10.7822/egt188
  51. Maldonado-Guevara, B. I., & Navarro, J. C. (2024). Flipped learning and videos with AI: An active and collaborative approach in teaching physics. In ICERI2024 Proceedings (pp. 1640-1643). IATED. https://doi.org/ 10.21125/iceri.2024.0485
  52. Mazaheri Tehrani, A., Hosseindoost, G., & Miranzadeh, M. (2016). Knowledge and Attitude Level of Students about Solid Waste Recycling; Kashan University of Medical Sciences. International Archives of Health Sciences, 3(1), 13-17.
  53. McKeown, R. (2002). Education for Sustainable Development Toolkit (Version 2). http://www.esdtoolkit.org/esd_toolkit_v2.pdf
  54. Miles, M. B. & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis (2nd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.
  55. Millî Eğitim Bakanlığı [MEB]. (2018). Fen Bilimleri Dersi Öğretim Programı (İlkokul ve ortaokul 3, 4, 5, 6, 7 ve 8. sınıflar). Milli Eğitim Basımevi.
  56. Onat, A. E. ve Şenel Çoruhlu, T. (2024). 5E modelinin ilkokul 3. Sınıf öğrencilerinin kavramsal gelişimlerine etkisi: “çevremizdeki varlıkları tanıyalım” örneği. Kapadokya Eğitim Dergisi, 5(2), 417-438. https://doi.org/10.69643/kaped.1540464
  57. Owojori, O. M., Mulaudzi, R., & Edokpayi, J. N. (2022). Student’s Knowledge, Attitude, and Perception (KAP) to Solid Waste Management: A Survey towards a More Circular Economy from a Rural-Based Tertiary Institution in South Africa. Sustainability, 14(3), 1310. https://doi.org/10.3390/su14031310
  58. Özardıç, N., Güven, N., Erail, S., Çiçek, B. ve Erail, D. (2024). Eğitim politikalarında çevre eğitimi ve sürdürülebilirlik. International QMX Journal, 3(2), 702-709. https://doi.org/10.5281/zenodo.10726795
  59. Özsevgeç, T., Çepni, S. ve Özsevgeç, L. (2006). 5E modelinin kavram yanılgılarını gidermedeki etkililiği: Kuvvet-hareket örneği. 7. Ulusal Fen Bilimleri Ve Matematik Eğitimi Kongresi, Gazi Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, 7-9 Eylül, Ankara.
  60. Pehoiu, G. (2019). Percept of Teachers Regarding Integration of Education for Environment and Sustainable Development in Primary Schools. Revista Romaneasca pentru Educatie Multidimensionala, 11(2), 256-269. https://doi.org/10.18662/rrem/128
  61. Poimenidis, D., & Papavasileiou, V. (2021). Investigation of energy literacy, practices of saving and rational use of electricity in students of fifth grade of primary schools. IJAEDU-International E-Journal of Advances in Education, 7(20), 81-89. https://doi.org/10.46529/socioint.202106
  62. Popenici, S. A. D., & Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 12(1). https://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8
  63. Sáez-López, J. M., Román-González, M., & Vázquez-Cano, E. (2016). Visual programming languages integrated across the curriculum in elementary school: A two year case study using “Scratch” in five schools. Computers & Education, 97, 129-141. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2016.03.003
  64. Salyani, R., Nurmaliah, C., & Mahidin, M. (2020). Application of the 5E learning model to overcome misconception and increase student learning activities in learning chemical bonding. IOP Conference Series: Journal of Physics: Conference Series, 1460(1), 1-7. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1460/1/012102
  65. Selmanoğlu, E. (2025). Sürdürülebilir çevre eğitimi programının hazırlanması, geliştirilmesi ve uygulanması (Yayımlanmamış doktora tezi). Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Aydın.
  66. Sheikh, S. N. S., Aziz, A. A., & Yusof, K. M. (2012). Perception on sustainable development among new first year engineering undergraduates. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 56, 530-536. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.09.685
  67. Singh, S. V., & Hiran, K. K. (2022). The impact of AI on teaching and learning in higher education technology. Journal of Higher Education Theory and Practice, 22(13). https://doi.org/10.33423/jhetp.v22i13.5514
  68. Soral Karayer, M. (2024). Exploring English language teachers' views on the use of artificial intelligence tools for promoting well-being. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Konya.
  69. Şenel Çoruhlu, T., İslam, İ. T. ve Arslan, E. (2015). Fen bilgisi eğitimi alanında uluslararası araştırmalar-VI. A. Ünsal, S. (Eds.) içinde, Fen eğitimi ve eleştirel düşünme (s. 169-192). İstanbul: Eğitim Yayınevi.
  70. Tanrıverdi, B. (2009). Sürdürülebilir çevre eğitimi açısından ilköğretim programlarının değerlendirilmesi. Education and Science, 34(151). https://doi.org/10.15390/ES.2009.796
  71. Tilbury, D. (1995). Environmental education for sustainability: Defining the new focus of environmental education in the 1990s. Environmental Education Research, 1(2), 195-212. https://doi.org/10.1080/1350462950010206
  72. Topçu, M. S. ve Atabey, N. (2016). Alan gezilerinin ortaokul öğrencilerinin çevre konusundaki bilgi ve tutumları üzerine etkisi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 13(1), 494-513.
  73. Tuğaç, Ç. (2023). Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarının gerçekleştirilmesinde yapay zekâ uygulamalarının rolü. Sayıştay Dergisi(128), 73-99. https://doi.org/10.52836/sayistay.1245051
  74. Tymoshchuk, O. (2025). Use of artificial intelligence to identify and correct misconceptions about radiation. Information Technologies and Learning Tools, 105(1), 189-203. https://doi.org/10.33407/itlt.v105i1.5905
  75. Uğraş, H., Uğraş, M., Papadakis, S., & Kalogiannakis, M. (2024). ChatGPT-Supported Education in Primary Schools: The Potential of ChatGPT for Sustainable Practices. Sustainability, 16(22), 9855. https://doi.org/10.3390/su16229855
  76. Vavekanand, R., & Guriro, T. (2024). Impact of Artificial Intelligence on Students and Ethical Considerations in Education. SSRN Electronic Journal, 4819557, 1–10. https://doi.org/10.2139/ssrn.4819557
  77. Wesselink, R., & A.E.J. Wals. (2011). Developing competence profiles for educators in environmental education organisations the Netherlands. Environmental Education Research, 17(1), 69–90. https://doi.org/10.1080/13504621003637037
  78. Yıldırım, A. ve Şimşek, H. (2021). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (12. Baskı). Seçkin Yayıncılık
  79. Yılmaz, B. (2023). Yapay zekâ ile arama sitesi arasındaki fark. https://www.bedriyilmaz.com/bilgi/yapay-zekâ-ile-arama-sitesi-arasindaki-fark/
  80. Yu, H. (2023). Reflection on whether Chat GPT should be banned by academia from the perspective of education and teaching. Frontiers in Psychology, 14, 1181712. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1181712
  81. Zhao, Y., Bao, Y., & Lee, W. L. (2019). Barriers to adoption of water-saving habits in residential buildings in Hong Kong. Sustainability, 11(7), 2036. https://doi.org/10.3390/su11072036/j.sbspro.2012.09.685
  82. Arslan, E. ve Şenel Çoruhlu, T. (2024). Ortaokul 5. sınıf öğrencilerinin su tasarrufu hakkındaki görüşlerinin incelenmesi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 24(4), 2142-2164. https://dx.doi.org/ 10.17240/aibuefd.2024.-1429963.
  83. Grájeda, A., Córdova, P., Córdova, J. P., Laguna-Tapia, A., Burgos, J., Rodríguez, L.,. ve Sanjinés, A. (2024). Embracing artificial intelligence in the arts classroom: understanding student perceptions and emotional reactions to AI tools. Cogent Education, 11(1), 2378271. https://doi.org/10.1080/2331186X.2024.2378271
  84. Mazaheri Tehrani, A., Hosseindoost, G., & Miranzadeh, M. (2016). Knowledge and Attitude Level of Students about Solid Waste Recycling; Kashan University of Medical Sciences. International Archives of Health Sciences, 3(1), 13-17.