KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Bayburt Eğitim Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 21 Sayı: 50

Özel Eğitim Öğretmeni Adaylarının Yapay Zekâya Yönelik Hazırbulunuşlukları ve Tutumları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi

Investigation of the Relationship Between Special Education Teacher Candidates' Readiness and Attitudes Towards Artificial Intelligence

Şeyma Dikmen0009-0001-2159-1554
Nilgun Kirişçi(Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Eğitim Fakültesi)0000-0003-0925-7331
Sayfa
791–822
Yayın Tarihi
2026-06-22
🏛️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)

Bulgulara göre, özel eğitim öğretmeni adaylarının yapay zekâya yönelik hazırbulunuşlukları ve tutumları cinsiyet, sınıf düzeyi, internet/bilgisayar kullanım süresi bakımından anlamlı düzeyde farklılaşmamaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu araştırmada, özel eğitim öğretmeni adaylarının yapay zekâya yönelik hazırbulunuşlukları ile tutumları arasındaki ilişkiyi incelemek amaçlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Araştırmanın çalışma gurubunu 2024-2025 eğitim-öğretim yılında öğrenimlerine devam eden 188 özel eğitim öğretmeni adayı oluşturmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgulara göre, özel eğitim öğretmeni adaylarının yapay zekâya yönelik hazırbulunuşlukları ve tutumları cinsiyet, sınıf düzeyi, internet/bilgisayar kullanım süresi bakımından anlamlı düzeyde farklılaşmamaktadır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2024-2025 Verileri
⚙️Değişkenler:öğretmen adayı · özel eğitim · yapay zekâ

Özet

Bu araştırmada, özel eğitim öğretmeni adaylarının yapay zekâya yönelik hazırbulunuşlukları ile tutumları arasındaki ilişkiyi incelemek amaçlanmıştır. Araştırmada ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. Araştırmanın çalışma gurubunu 2024-2025 eğitim-öğretim yılında öğrenimlerine devam eden 188 özel eğitim öğretmeni adayı oluşturmaktadır. Veri toplama aracı olarak “Kişisel Bilgi Formu”, “Öğretmen Adaylarına Yönelik Yapay Zekâ Hazırbulunuşluk Ölçeği” ve “Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutum Ölçeği” uygulanmış ve veriler JAMOVİ 2.2.5 programı ile analiz edilmiştir. Bulgulara göre, özel eğitim öğretmeni adaylarının yapay zekâya yönelik hazırbulunuşlukları ve tutumları cinsiyet, sınıf düzeyi, internet/bilgisayar kullanım süresi bakımından anlamlı düzeyde farklılaşmamaktadır. Yapay zekâya yönelik hazırbulunuşlukları ile pozitif tutumları yapay zekâ aracı kullanım durumu bakımından kullananlar lehine anlamlı bir fark görülürken, negatif tutumları anlamlı düzeyde farklılaşmamaktadır. Öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik hazırbulunuşlukları ile pozitif tutumları arasında orta düzeyde pozitif yönde anlamlı ilişki bulunmuş, negatif tutumları arasında bir ilişkiye rastlanmamıştır.

Abstract

In this study, it was aimed to examine the relationship between the readiness and attitudes of prospective special education teachers towards artificial intelligence. Relational screening model was used in the study. The study group of the research consists of 188 special education teacher candidates who continue their education in the 2024-2025 academic year. ‘Personal Information Form’, ‘Artificial Intelligence Readiness Scale for Prospective Teachers’ and ‘General Attitude Scale towards Artificial Intelligence’ were applied as data collection tools and the data were analysed with JAMOVI 2.2.5 programme. According to the findings, pre-service special education teachers' readiness and attitudes towards artificial intelligence do not differ significantly in terms of gender, grade level and internet/computer usage time. When their readiness and positive attitudes towards artificial intelligence are examined in terms of the use of artificial intelligence tools, a significant difference is observed in favour of the users, while their negative attitudes do not differ significantly. There was a moderate positive significant relationship between pre-service teachers' readiness towards artificial intelligence and their positive attitudes, but no relationship was found between their negative attitudes.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Dikmen, Ş., Kirişçi, N. (2026). Özel Eğitim Öğretmeni Adaylarının Yapay Zekâya Yönelik Hazırbulunuşlukları ve Tutumları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Bayburt Eğitim Fakültesi Dergisi, Cilt: 21 Sayı: 50, 791–822. https://doi.org/10.35675/befdergi.1785903

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (121)

  1. Abu Mukh, Y. N., Abd-Rabo, A. M., & Tarteer, S. (2024). Computer competencies needed for implementing artificial intelligence in special education schools from the perspective of pre-service teachers. Trends Higher Education, 3, 602–622. https://doi.org/10.3390/higheredu3030035.
  2. Aghaziarati, A., Nejatifar, S., & Abedi, A. (2023). Artificial intelligence in education: Investigating teacher attitudes. AI and Tech in Behavioral and Social Sciences, 1(1), 35-42. https://doi.org/10.61838/kman.aitech.1.1.6
  3. Al-Furaih, S. A., & Al-Awidi, H. M. (2018). Teachers' readiness to implement digital curriculumin Kuwaiti public schools: A mixed-methods study. International Journal of Education and Practice, 6(4), 226-240.
  4. Ali, I., Warraich, N. F., & Butt, K. (2025). Acceptance and use of artificial intelligence and AI-based applications in education: A meta-analysis and future direction. Information Development, 41(3), 859-874.
  5. Alnahdi, G. (2019). Assistive technology in special education and the universal desing for learning. İnternational Journal of Education and Practice, 7(4), 361-371.
  6. Ajzen, I., (1991), The theory of planned behaviour, Organization Behaviour and Human Decision Process, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
  7. Ausubel, D. P. (1968). Educational psychology: A cognitive view. Holt, Rinehart and Winston.
  8. Aydın, B. (2011). Gelişimin doğası. B. Yeşilyaprak (Ed.), Eğitim psikolojisi gelişim-öğrenme- öğretim (7. baskı) içinde (s. 33). Pegem Akademi.
  9. Baca, G., & Zhushi, G. (2025). Assessing attitudes and impact of AI integration in higher education. Higher Education, Skills and Work-Based Learning, 15(2), 369-383. https://doi.org/10.1108/HESWBL-02-2024-0065
  10. Banaz, E. & Maden, S. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ tutumlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi, Trakya Eğitim Dergisi, 14(2), 1173-1180. https://doi.org/10.24315/tred.1430419.
  11. Baseer, S., Jamil, B., Khan, S. A., Khan, M., Syed, A., & Ali, L. (2025). Readiness towards artificial intelligence among medical and dental undergraduate students in Peshawar, Pakistan: A cross-sectional survey. BMC Medical Education, 25, Article 632. https://doi.org/10.1186/s12909-025-06911-7.
  12. Başar, E. (2001). Genel öğretim yöntemleri. Kardeşler Ofset ve Matbaa.
  13. Başaran, İ. E. (1998). Eğitim psikolojisi (5. baskı). Aydan Web Tesisleri.
  14. Bayne, S. (2015). Teacherbot: Interventions in automated teaching. Teaching in Higher Education, 20(4), 455–467. https://doi.org/10.1080/13562517.2015.1020783
  15. Brooks, A. (2019). The benefits of AI: 6 societal advantages of automation. Rasmussen University. Retrieved May 25, 2024, from https://www.rasmussen.edu/degrees/technology/blog/benefits-of-ai/
  16. Büyüköztürk, Ş.(2018). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı (24. Baskı). Pegem Akademi.
  17. Cameron, R. G. (2005). Mindstorms robolab: Developing science concepts during a problem based learning club [Unpublished master thesis]. The University of Toronto-Canada. http://hdl.handle.net/1807/118158
  18. Celik, I., Ekinci, E., & Sahin, I. (2024). Teachers’ pedagogical readiness for artificial intelligence-supported education. Computers & Education: Artificial İntelligence, 5, 100167.
  19. Chassignol, M., Khoroshavin, A., Klimova, A. & Bilyatdinova, A. (2018). Artificial intelligence trends in education: a narrative overview. Procedia Computer Science, 136, 16-24. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.233
  20. 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 K-X 12 education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 725–755. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00243-5
  21. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis fort he behaviorel sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
  22. Damerji, H., & Salimi, A. (2021). Mediating effect of use perceptions on technology readiness and adoption of artificial intelligence in accounting. Accounting Education, 30(2), 107–130. https://doi.org/10.1080/09639284.2021.1872035
  23. Davis, F. D., (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of ınformation technology, MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008.
  24. Demir, U. (2024). Sınıf öğretmeni adaylarının yapay zekâ okuryazarlık düzeylerinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi (Tez No. 909067) [Yüksek lisans tezi, Necmettin Erbakan Üniversitesi-Konya]. Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Tez Merkezi.
  25. Demir, B., & Beyazhançer, R. (2024). İlköğretim matematik öğretmeni adaylarının yapay zekâ öz-yeterliklerinin bazı değişkenler açısından incelenmesi. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 11(113), 2393–2398. https://doi.org/10.5281/zenodo.14279357
  26. Drigas A. S., & Loannidou, R-E. (2011). A Review on Artificial İntelligence in Special Education. İnformation Systems E-learning and Knowledge Management Research,278, 385-391. https://www.researchgate.net/publication/255797735_A_Review_on_Artificial_Intelligence_in_Special_Education
  27. Duggan, S. (2020). AI in education: Change at the speed of learning. UNESCO IITE. Retrieved April, 20, 2024, from https://iite.unesco.org/wp-content/uploads/2020/11/Steven_Duggan_AI-in-Education_2020.pdf
  28. Eagly, A. H., & Chaiken, S. (1993). The psychology of attitudes. Harcourt Brace Jovanovich College Publishers.
  29. Edelman. (2019). Artificial intelligence (AI) survey. Retrieved May 20, 2024, from https://www.edelman.com/sites/g/files/aatuss191/files/201903/2019_Edelman_AI_Survey_Whitepaper.pdf.
  30. Elmaoğlu, E., & Güleç, H.Y. (2025). Hemşirelik öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumları ile tıbbi yapay zekâya hazırbulunuşlukları arasındaki ilişkisinin incelenmesi; bir üniversite örneği. Bingöl Üniversitesi Sağlık Dergisi, 6(1), 127-33. https://doi.org/10.58605/bingolsaglik.1600963
  31. Elshani, L., & Nuçi, K.P. (2021). Constructing a personalized learning path using genetic algorithms approach. A Peprint, arXiv:2104.11276. https://doi.org/10.48550/arXiv.2104.11276
  32. Eraslan, M., Şenol, A. K., Kılınç, A., & Büyük, U. (2013). Views of gifted student on using robot technology in science teaching. Researcher: Social Science Studies, 1(1), 24-39.
  33. Ertmer, P. A., Ottenbreit-Leftwich, A. T., Sadik, O., Sendurur, E., & Sendurur, P. (2012). Teacher beliefs and technology integration practices: A critical relationship. Computers & Education, 59(2), 423-435.
  34. Fast, E., & Horvitz, E. (2017, February 4-9). Long-term trends in the public perception of artificial intelligence [Conference session]. In Proceedings of the thirty-first AAAI conference on artificial intelligence (AAAI-17), (pp. 963–969), California, USA.
  35. Felix, C. V. (2020). The Role of the Teacher and AI in Education. Sengupta, E., Blessinger, P., & Makhanya, M.S. (Eds.) In International Perspectives on the Role of Technology in Humanizing Higher Education (İnnovations in Higher Education Teaching and Learning, Vol. 33) (pp. 33-48), Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/S2055-364120200000033003
  36. Fer, S. (2011). Öğretim Tasarımı(2. Baskı). Anı Yayınları.
  37. From, J. (2017). Pedagogical digital competence--between values, knowledge and skills. Higher Education Studies, 7(2), 43-50.
  38. Galindo-Dominguez, H., Delgado, N., Campo, L., & Losada, D. (2024). Relationship between teachers’ digital competence and attitudes towards artificial intelligence in education. International Journal of Educational Research, 126. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2024.102381.
  39. Gansser, O. A., & Reich, C. S. (2021). A new acceptance model for artificial intelligence with extensions to UTAUT2: An empirical study in three segments of application. Technology in Society, 65, 101535. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.10153
  40. Garzón J, Patiño E, Marulanda C. (2025) Systematic review of artificial intelligence in education: Trends, Benefits, and challenges. Multimodal Technol Interact, 9(8), 84. https://doi.org/10.3390/mti9080084
  41. Gencer, K., & Gencer, G. (2024). Tıp fakültesi öğrencilerinin tıbbi yapay zekâ hazırbulunuşluğunun incelenmesi. Kocatepe Tıp Dergisi, 25(2), 143-149. https://doi.org/10.18229/kocatepetip.1295779
  42. George, D., & Mallery, P. (2010). SPSS for windows step by step: A simple guide and reference (10 th ed.). Pearson.
  43. Gillespie, N., Lockey, S., & Curtis, C. (2021). Trust in artificial intelligence: A five country study. The University of Queensland and KPMG Australia.
  44. Goldman S. R., Carreon A, Smith S. J. (2024). Exploring the ıntegration of artificial ıntelligence into special education teacher preparation through the TPACK framework. Journal of Special Education Preparation, 4(2), 52–64.
  45. Hocaoğlu, A. Y. (2025). Özel eğitim öğretmenlerinin yapay zekâ farkındalık düzeylerinin incelenmesi. Journal of Individual Differences in Education, 7(1), 1-16. https://doi.org/10.47156/jide.1638417
  46. Howard, S. K., Tondeur, J., Siddiq, F., & Scherer, R. (2022). Ready, set, go! Profiling teachers’ readiness for online and technology-enhanced learning. Computers & Education, 181, 104463. https://doi.org/10.1080/1475939X.2020.1839543.
  47. Huang, J., Saleh, S., & Liu, Y., (2021). A review on artificial intelligence in education. Academic Journal of Interdisciplinary Studies, 10(3), 206–206. https://doi.org/10.36941/ajis-2021-0077
  48. Hussain, I. (2012). Study on instructional paradigms of virtual education in Pakistan: A learners’ perspective. The Turkish Online Journal of Educational Technology (TOJET), 11(2), 78186.
  49. Hwang, G. J., Sung, H. Y., Chang, H. F., & Huang, T. C. (2013). A learning style perspective to investigate the necessity of developing adaptive learning systems. Educational Technology & Society, 23(1), 115-126.
  50. Islahi, F. (2019). Exploring teacher attitude towards information technology with a gender perspective. Contemporary Educational Technology, 10(1), 37-54.
  51. İncemen, S., & Öztürk, G. (2024). Farklı eğitim alanlarında yapat zekâ: Uygulama örnekleri. İnternational Journal of Computers in Education, 7(1), 27-49. https://doi.org/10.5281/zenodo.12600022
  52. İşler, B., & Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11. https://dergipark.org.tr/en/pub/ejnm/issue/58097/738221
  53. J¨ohnk, J., Weißert, M., & Wyrtki, K. (2021). Ready or not, aI comes-an interview study of organizational aI readiness factors. Business & Information Systems Engineering, 63 (1), 5–20.
  54. Kahveci, M. (2024). Fen bilimleri öğretmen adaylarının yapay zekâya ilişkin tutum ve kaygılarının incelenmesi (Tez No. 902643)[Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi-Ankara]. Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Tez Merkezi.
  55. Kalaycı, Ş. (2005). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Teknikler (6.baskı). Asil Yayın Dağıtım.
  56. Karacan Doğan, P., Doğan, İ., & Çetinkayalı, G. (2023). Spor bilimleri öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumları ile iş bulma kaygıları arasındaki ilişkinin incelenmesi. Yalova Üniversitesi Spor Bilimleri Dergisi, 2(3), 174-189.
  57. Karagöl, E., & Yıldırım Bilgen, D. (2025). Türkçe eğitiminde yapay zekâ kullanımı: Türkçe eğitimcileri yapay zekâ hakkında ne düşünüyor? Ana Dili Eğitimi Dergisi, 13(2), 356-374. https://doi.org/10.55605/ejedus.1550010
  58. Katsantonis, A., & Katsantonis, I.G. (2024). University students’ attitudes toward artificial intelligence: An exploratory study of the cognitive, emotional, and behavioural dimensions of aI attitudes. Educ. Sci. 14, 988. https://doi.org/10.3390/educsci14090988
  59. Kharroubi, S.A., Tannir, I., Abu El Hassan, R., & Ballout, R. (2024). Knowledge, attitude, and practices toward artificial intelligence among üniversity students in lebanon. Educ. Sci, 14, 863. https://doi.org/10.3390/educsci14080863
  60. Klašnja- Milićević, A., & Ivanović, M. (2021). E-learning personalization systems and sustainable education. Sustainability, 13(12), 6713. https://doi.org/10.3390/su13126713
  61. Karabacak, S. (2024). Beden eğitimi öğretmen adaylarının yapay zekâ uygulamalarına yönelik tutumları ile akademik öz yeterlik algıları arasındaki ilişkinin incelenmesi (Tez No. 876940)[Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi-Ankara]. Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Tez Merkezi.
  62. Karademir-Coşkun, T.(2020). The effectiveness of robot training in special education: A robot training model proposal for special education, Interactive Learning Environments, 30(6), 1092-1116. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1710542
  63. Karasar, N. (2020). Bilimsel Araştırma Yöntemi: Kavramlar, İlkeler, Teknikler (2. baskı). Nobel Yayıncılık.
  64. Kay, R. H. (1992). An analysis of methods used to examine gender differences in computerrelated behaviour. Journal of Educational Computing Research, 8(3), 323-336.
  65. Kaya, F., Aydin, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., & Demir-Kaya, M. (2022). The roles of personality traits, al anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction, 1-18. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
  66. Kirkpatrick, H. & Cuban, L. (1998). What the research says about gender differences in access, use, attitudes and achievement with computers. Educational Technology, 38(4), 56-61.
  67. Koç-Şenol, A. (2012). Robotik destekli fen ve teknoloji laboratuvar uygulamaları: ROBOLAB (Tez No. 323455)[Yüksek lisans tezi, Erciyes Üniversitesi-Kayseri]. Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Tez Merkezi.
  68. Kurzweil, R. (1990). The age of intelligent machines. MIT Press.
  69. Lu, W., & Lin, C. (2025). Meta-analysis of influencing factors on the use of artificial intelligence in education. The Asia-Pacific Education Researcher, 34(2), 617-627.
  70. Luckin, R., Cukurova, M., Kent, C., & du Boulay, B. (2022). Empowering educators to be aI-ready. Computers & Education: Artificial Intelligence, 100076.
  71. Magomadov, V. S. (2020). The application of artificial intelligence and big data analytics in personalized learning. Journal of Physics: Conference Series, 1691, 012169. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1691/1/012169
  72. Marino, M.T., Vasquez, E., Dieker, L., Basham, J., Blackorby, J. (2023). The future of artificial intelligence in special education technology. Journal of Special Education Technology, 38(3). https://doi.org/10.1177/01626434231165977
  73. Mart, M., & Kaya, G. (2024). Okul öncesi öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumları ve yapay zekâ okuryazarlığı arasındaki ilişkinin incelenmesi. Edutech Research, 2(1), 91-109.
  74. Mehta, N., Harish, V., Bilimoria, K., Morgado, F., Ginsburg, S., Law, M., & Das, S. (2021). Knowledge of and attitudes on artificial intelligence in healthcare: A provincial survey study of medical students. MedRxiv, 2021-01. https://doi.org/10.1101/2021.01.14.21249830
  75. Meylani, R. (2024). Artificial intelligence in the education of teachers: A qualitative synthesis of the cutting-edge research literature. Journal of Computer and Education Research, 12 (24), 600-637. https://doi.org/10.18009/jcer.1477709
  76. Milli Eğitim Bakanlığı. (2023). Özel yetenekli öğrencilere yönelik yapay zekâ uygulamaları atölye programı hazırlandı. https://orgm.meb.gov.tr/www/icerik_goruntule.php?KNO=2509 adresinden 16 Mayıs 2024 tarihinde alındı.
  77. Milli Eğitim Bakanlığı Öğretmen Yetiştirme ve Geliştirme Genel Müdürlüğü. (2017). Öğretmenlik mesleği genel yeterlikleri. https://oygm.meb.gov.tr/dosyalar/StPrg/Ogretmenlik_Meslegi_Genel_Yeterlikleri.pdf
  78. Millî Eğitim Bakanlığı Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü. (2024). Eğitimde yapay zekâ uygulamaları uluslararası forumu raporu. https://yegitek.meb.gov.tr/meb_iys_dosyalar/2024_09/11104346_meb_egitimde_uyz_formu_raporu_web_28082024_tr.pdf.
  79. Minh, N., Vo, T.Q., Tran, H.T.B., Nguyen, H.T., & Pham, V.N.H. (2023). Healthcare students’ knowledge, attitudes, and perspectives toward artificial intelligence in the southern Vietnam. Heliyon, 9, e22653. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2003.e22653
  80. Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teacher College Record, 108(6), 1017-1054.
  81. Morgan, C.T. (2010). Tutumlar ve önyargı (Çev. O. Aydın, s. 336-358). İçinde S. Karakaş & R. Eski (Eds.), Psikolojiye giriş (18. baskı). Eğitim Kitabevi Yayınları.
  82. Nacar, M. (2024). Fen bilgisi öğretmen adaylarının yapay zekâ uygulamalarına yönelik görüşlerinin belirlenmesi (Tez No. 871262)[Yüksek lisans tezi, Kastamonu Üniversitesi-Kastamonu]. Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Tez Merkezi.
  83. Neudert, L. M., Knuutila, A., & Howard, P. N. (2020). Global attitudes towards AI, machine learning & automated decision making: Implications for involving artificial intelligence in public service and good governance. Oxford Internet Institute. Retrieved April 15, 2024, from https://oxcaigg.oii.ox.ac.uk/wp-content/uploads/sites/124/2020/10/GlobalAttitudesTowardsAIMachineLearning2020.pdf
  84. OECD (2023). Teaching for the future: Global engagement, sustainability and digital skills, international summit on the teaching profession, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/d6b3d234-en
  85. Özer-Altınkaya, Z., & Yetkin, R. (2024). Exploring pre-service English language teachers’ readiness for aI-integrated language instruction. Pedagogies: An İnternational Journal, https://doi.org/10.1080/1554480X.2025.2451299
  86. Özüdoğru, G. & Yildiz Durak, H. (2024, Temmuz 11-13). Turkish adaptation of the aI readiness scale for preservice teachers. 10. Uluslararası New York Sosyal, Beşeri, İdari Ve Eğitim Bilimlerinde Akademik Çalışmalar Kongresi, New York.
  87. Petty, R.E. & Cacioppo, J.T. (1996). Attitudes and persuasion: Classic and contemporary approaches. Westviev Press.
  88. Pokrivcakova, S. (2023). Pre-service teachers' attitudes towards artificial intelligence and its integration into EFL teaching and learning. Journal of Language and Cultural Education, 11(3),100-114. https://doi.org/10.2478/jolace-2023-0031
  89. Qi, K. (2025). Teacher perceptions and readiness for integrating Al-powered learning platforms into Chinese classroom practice. Uniglobal Journal of Social Sciences and Humanities, 4(2), 161-167. https://doi.org/10.53797/ujssh.v4i2.19.2025.
  90. Rhee, C. S., & Rhee, H. (2019). Expectations and anxieties affecting attitudes toward artificial intelligence revolution. The Journal of the Korea Contents Association, 19(9), 37–46. https://doi.org/10.5392/JKCA.2019.19.09.037
  91. Rios-Campos, C., Cánova, E. S. M., Zaquinaula, I. R. A., Zaquinaula, H. E. A., Vargas, D. J. C., Peña, W. S., Idrogo, C. E. T., & Arteaga, R. M. Y. (2023). Artificial intelligence and education. South Florida Journal of Development, 4(2), 641-655. https://doi.org/10.46932/sfjdv4n2-001.
  92. Sabaliauskas, T., Bukantaitė, D., & Pukelis, K. (2006). Designing teacher information and communication technology competencies'areas. Vocational Education: Research & Reality, 12, 152-165.
  93. Salter, T., Davey, N., & Michaud, F. (2014, August 25-29). Designing & developing queball, a robotic device for autism therapy[Conference session]. The 23rd IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication, Edinburg, UK.
  94. Santos, D.P.D., Giese, D., Brodehl, S., Chon, S., Staab, W., Kleinert, R., Maintz, D., Baesler, B. (2019). Medical students’ attitude towards artificial intelligence: A multicentre survey. Eur. Radiol, 29, 1640–1646. https://doi.org/10.1007/s00330-018-5601-1
  95. Schepman, A., & Rodway, P. (2020). Initial validation of the general attitudes towards artificial intelligence scale. Computers in Human Behavior Reports, 1, 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100014
  96. Skilton, M., & Hovsepian, F. (2017). The 4th Industrial revolution: Responding to the Impact of Artificial Intelligence on Business. Springer.https://doi.org/10.1007/978-3-319-62479-2
  97. Taheri, R., Nazemi, N., Pennington, S. E., Clark, J. A., & Dadgostari, F. (2025). Factors influencing educators' AI adoption: A grounded meta-analysis review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100464. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100464
  98. Tapalova, O., & Zhiyenbayeva, N. (2022). Artificial intelligence in education: AIEd for personalised learning pathways. The Electronic Journal of e-Learning, 20(5), 639-653. https://doi.org/10.34190/ejel.20.5.2597
  99. Tavşancıl, E. (2019). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Nobel Akademik Yayıncılık.
  100. Teo, T. (2011). Factors influencing teachers’ intention to use technology: Model development and test. Computers & Education, 57(4), 2432–2440.
  101. Terzi, R. (2020). An adaptation of artificial intelligence anxiety scale into Turkish: Reliability and validity study. International Online Journal of Education and Teaching (IOJET), 7(4). 1501-1515. http://iojet.org/index.php/IOJET/article/view/1031
  102. Thill, S., Pop, C. A., Belpaeme, T., Ziemke, T., & Vanderborght, B. (2012). Robot-assisted therapy for autism spectrum disorders with (partially) autonomous control: Challenges and outlook. Journal of Behavioural Robotics, 3(4), 209–217.
  103. Thorndike, R. L. (1971). Educational Measurement. Washington: American Council on Education.
  104. Topkaya, Y., Doğan, Y., Batdı, V., & Aydın, S. (2025). Artificial Intelligence Applications in Primary Education: A Quantitatively Complemented Mixed-Meta-Method Study. Sustainability, 17(7), 3015.
  105. Türk Dil Kurumu. (2024). Yapay zekâ nedir? https://sozluk.gov.tr/ adresinden 25 Ekim 2024 tarihinde alındı.
  106. US GAO. (2018). Artificial Intelligence: Emerging Opportunities, Challenges, and Implications. United States Government Accountability Office.
  107. Uysal, G. (2024). Okul öncesi öğretmen adaylarının yapay zekâ uygulamalarına yönelik görüşlerinin belirlenmesi(Tez No.887140)[Yüksek lisans tezi, Kastamonu Üniversitesi-Kastamonu]. Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Tez Merkezi.
  108. Ülgen, G. (1997). Eğitim psikolojisi. Alkım Yayınevi.
  109. Wainer, J., Robins, B., Amirabdollahian, F., & Dautenhahn, K. (2014). Using the humanoid robot KASPAR to autonomously play triadic games and facilitate collaborative play among children with autism. IEEE Transactions on Autonomous Mental Development, 6, 183–199.
  110. Wang, X., Li, L., Tan, S. C., Yang, L., & Lei, J. (2023). Preparing for aI-enhanced education: Conceptualizing and empirically examining teachers’ aI readiness. Computers in Human Behavior, 146, 107798. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.107798
  111. Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.
  112. Yao, N., & Wang, Q. (2024). Factors influencing pre-service special education teachers’ intention toward aI in education: Digital literacy, teacher self-efficacy, perceived ease of use, and perceived usefulness. Heliyo, 10(14). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e34894
  113. Yenilmez, K., & Kakmacı, Ö. (2008). İlköğretim yedinci sınıf öğrencilerinin matematikteki hazırbulunuşluk düzeyi. Kastamonu Eğitim Dergisi, 16(2), 529-542.
  114. Yetişensoy, O. (2024). Tomorrow's teachers and artificial intelligence: exploring attitudes and perceptions of Turkish prospective social studies teachers. Eurasian Journal of Teacher Education, 5(1), 1-31.
  115. Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2021). Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri (12. baskı). Seçkin Yayıncılık.
  116. Yildiz Durak, H. (2018). Flipped learning readiness in teaching programming in middle schools: Modelling its relation to various variables. Journal of Computer Assisted Learning, 34(6), 939-959.
  117. Yılmaz, A. (2021). Yapay zekâ. Kodlab Yayın Dağıtım Yazılım.
  118. Yulin, N., & Danso, S. D. (2025). Assessing pedagogical readiness for digital ınnovation: A mixed-methods study. https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.15781
  119. 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), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
  120. Zhang, B., & Dafoe, A. (2019). Artificial intelligence: American attitudes and trends. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.3312874
  121. Zhang, Ch. et al. (2023). Acceptance of artificial intelligence among pre-service teachers: a multigroup analysis. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 49. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00420-7