Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular, aktif dijital üretim ve YZ destekli materyal geliştirme deneyimlerinin daha yüksek dijital yeterlikle ilişkili olduğunu ve öğretmen eğitiminde ele alınması gerektiğini göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu araştırmada, sınıf öğretmeni adaylarının dijital yeterlik düzeylerinin belirlenmesi, bu yeterliklerin kişisel ve deneyimsel değişkenlere göre farklılaşıp farklılaşmadığının incelenmesi ve yapay zekâ (YZ) kullanımına ilişkin öz değerlendirme ile dijital yeterlik arasındaki ilişkinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Betimsel ve ilişkisel tarama desenlerinin birlikte kullanıldığı nicel araştırmaya, beş üniversitenin sınıf öğretmenliği lisans programlarında öğrenim gören 119 öğretmen adayı katılmıştır. Veriler, YZ kullanımına ilişkin tek maddelik bir öz değerlendirme sorusunu da içeren Kişisel Bilgi Formu ve 25 maddelik, beş boyutlu Öğretmen Dijital Yeterlik Ölçeği ile toplanmıştır. Analizlerde betimsel istatistikler, bağımsız örneklemler t-testi, tek yönlü varyans analizi, Pearson korelasyon analizi ve basit doğrusal regresyon kullanılmıştır. Katılımcıların genel dijital yeterlikleri yüksek düzeyde bulunmuştur. Puanlar cinsiyet, yaş, sınıf düzeyi, dijital teknoloji eğitimi ve YZ eğitimi alma durumuna göre anlamlı biçimde farklılaşmamıştır. Dijital materyal geliştirme deneyimi bulunan katılımcıların yeterlikleri anlamlı biçimde daha yüksek bulunmuştur (Hedges g = 0.76). YZ kullanımına ilişkin öz değerlendirme puanı, genel dijital yeterlikle güçlü ve pozitif ilişki göstermiş (r = 0.646) ve varyansın %41.7’sini açıklamıştır. Bulgular, aktif dijital üretim ve YZ destekli materyal geliştirme deneyimlerinin daha yüksek dijital yeterlikle ilişkili olduğunu ve öğretmen eğitiminde ele alınması gerektiğini göstermektedir.
Abstract
This study aimed to determine the digital competence levels of preservice primary school teachers, examine whether their competence differed according to personal and experiential variables, and investigate the relationship between self-assessed artificial intelligence (AI) use competence and digital competence. The study employed descriptive and correlational survey designs with 119 preservice teachers enrolled in primary school teacher education programs at five universities. Data were collected through a Personal Information Form, which included a single-item self-assessment of AI use competence, and the 25-item, five-dimensional Teacher Digital Competence Scale. Descriptive statistics, independent-samples t-tests, one-way analysis of variance, Pearson correlation, and simple linear regression were used. Overall digital competence was high. Scores did not differ significantly by gender, age, year of study, previous digital technology training, or previous AI training. Participants with digital material development experience had significantly higher competence (Hedges’ g = 0.76). Self-assessed AI use competence was strongly and positively associated with overall digital competence (r = .646) and accounted for 41.7% of its variance. The findings suggest that active digital production and AI-supported material development experiences are associated with stronger digital competence and deserve attention in teacher education.