Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu nedenle bulguların belirlenmesinde t-testi ve tek yönlü ANOVA analizleri kullanılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Eğitim alanında yapay zekânın kullanımı giderek yaygınlaşmakta ve bu durum, öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlığı düzeylerinin belirlenmesini önemli kılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, sınıf öğretmeni adaylarının yapay zekâ okuryazarlığı düzeylerini çeşitli değişkenler (cinsiyet, sınıf, günlük internet kullanım süresi, yapay zekâ eğitimi alma durumu vb.) açısından incelemektir. Nicel araştırma yöntemlerinden tarama modeli kullanılarak gerçekleştirilen araştırmanın örneklemini bir devlet üniversitesinde öğrenim gören 179 sınıf öğretmeni adayı oluşturmaktadır. Araştırma verileri Yapay Zekâ Okuryazarlık Ölçeği aracılığıyla toplanmıştır. Analizler öncesinde yapılan normallik testleri, verilerin parametrik test varsayımlarını karşıladığını göstermiştir. Bu nedenle bulguların belirlenmesinde t-testi ve tek yönlü ANOVA analizleri kullanılmıştır. Yedi dereceli Likert tipindeki ölçekte katılımcıların puan ortalaması 5.29 olarak belirlenmiştir. Bu değer, ölçeğin teorik orta noktası olan 4’ün oldukça üzerinde yer almaktadır. Yapılan analizler sonucunda sınıf öğretmeni adaylarının yapay zekâ okuryazarlığı puanlarının incelenen değişkenlere göre istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık göstermediği saptanmıştır. Cinsiyet (p=0.926), sınıf düzeyi (p=0.181), günlük internet kullanım süresi (p=0.518), yapay zekâ araçlarını kullanım süresi (p=0.169) ve yapay zekâ içerikli eğitim alma durumu (p=0.078) değişkenlerinin hiçbiri okuryazarlık düzeyi üzerinde belirleyici bir etki yaratmamıştır. Tüm bu bulgular, örneklem grubundaki sınıf öğretmeni adaylarının incelenen demografik özelliklerden bağımsız olarak benzer ve orta seviyenin üzerinde bir yapay zekâ okuryazarlığı profiline sahip olduğunu göstermekte; bu sonuç, öğretmen yetiştirme programlarında yapay zekâ eğitiminin müfredata sistematik biçimde entegre edilmesi gerektiğine işaret etmektedir.
Abstract
The use of artificial intelligence in education is becoming increasingly widespread, making it essential to determine the AI literacy levels of pre-service teachers. This study aims to examine the AI literacy levels of pre-service primary school teachers in relation to various variables (gender, grade level, daily internet usage duration, AI training status, etc.). Conducted using the survey design, one of the quantitative research methods, the study’s sample consists of 179 pre-service primary school teachers enrolled at a state university. Data were collected through the Artificial Intelligence Literacy Scale. Normality tests performed prior to the analysis demonstrated that the data met the assumptions for parametric testing. Therefore, t-test and one-way ANOVA analyses were employed to determine the findings. On the seven-point Likert-type scale, the participants’ mean score was determined to be 5.29. This value is substantially above 4, which is the theoretical midpoint of the scale. As a result of the analyses, it was found that the AI literacy scores of pre-service primary school teachers did not show a statistically significant difference according to the examined variables. None of the variables, including gender (p=0.926), grade level (p=0.181), daily internet usage duration (p=0.518), duration of AI tool usage (p=0.169), and having received AI-related training (p=0.078), exerted a decisive effect on the literacy level. All these findings indicate that the pre-service primary school teachers in the sample group possess a similar and above-average AI literacy profile, independent of the demographic characteristics examined; this result points to the necessity of systematically integrating AI education into the curricula of teacher training programs.