The role of artificial intelligence in K-12 English language teaching: Teachers' perceptions and experiences
Yapay zekânın K-12 İngilizce öğretimi sınıflarındaki rolü: Öğretmenlerin görüş ve deneyimleri
- Tez No: 1013920
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİYE AVARA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Amasya Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İngiliz Dili Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu karma yöntemli çalışma, İngilizce öğretmenlerinin yabancı dil öğretiminde (ELT) yapay zekâ (YZ) araçlarının kullanımına yönelik bakış açılarını, tutumlarını ve hazırlık düzeylerini incelemektedir. Araştırmanın odağında, Türkiye'nin Orta Karadeniz Bölgesi'nde (Amasya, Samsun, Tokat ve Çorum illerinde) görev yapan K–12 düzeyindeki İngilizce öğretmenleri yer almaktadır. Çalışmanın amacı, öğretmenlerin YZ uygulamalarını sınıf ortamında kullanmaya ilişkin algıladıkları avantajlar ve karşılaştıkları zorlukları belirlemek, ayrıca YZ benimseme konusundaki hazırbulunuşluklarını etkileyen demografik faktörleri ortaya koymaktır. Nicel veriler, Rusma Kalra tarafından geliştirilen“Exploring Teachers' Perceptions Toward the Integration of AI Tools in the Language Classroom”başlıklı anket aracılığıyla toplanmıştır. Veri toplama sürecinden önce, anketin kullanımına ve uyarlanmasına yönelik yazılı izin, orijinal yazarından alınmıştır. Anket, demografik bilgilere ek olarak öğretmenlerin tutumlarını, algılanan faydaları, karşılaşılan zorlukları ve YZ entegrasyonuna yönelik hazırbulunuşluk düzeylerini ölçen bölümlerden oluşmaktadır. Nicel veriler SPSS (sürüm 26) programı kullanılarak analiz edilmiştir. Katılımcıların yanıtları betimsel istatistiklerle özetlenmiş, demografik değişkenlerin etkisini incelemek amacıyla tek yönlü ANOVA ve bağımsız örneklem t-testi gibi çıkarımsal istatistiksel testler uygulanmıştır. Ölçeklerin iç tutarlılığı Cronbach alfa güvenirlik katsayılarıyla doğrulanmıştır. Nitel aşamada, öğretmenlerin YZ araçlarına ilişkin deneyimlerini ve algılarını daha derinlemesine anlamak amacıyla öğretmenlerin bir alt grubuyla yarı yapılandırılmış görüşmeler yapılmıştır. Görüşme soruları, araştırmacı tarafından ChatGPT'nin desteğiyle hazırlanmış ve üç uzman tarafından geçerliği onaylanmıştır. Nitel veriler NVivo 15 yazılımı kullanılarak tematik analiz yöntemiyle incelenmiştir. Kodlama süreci sonucunda, öğretmenlerin algıladıkları faydalar, karşılaştıkları zorluklar, tutumlar ve YZ entegrasyonunun pedagojik yansımalarıyla ilgili temel temalar belirlenmiştir. Nitel ve nicel verilerin bütünleşik analizi, İngilizce öğretmenlerinin yapay zekânın öğretimi destekleme potansiyelini kabul ettiklerini; ancak pedagojik kaygılar, resmî eğitim eksikliği ve altyapısal sınırlılıklar nedeniyle yapay zekâyı öğretim süreçlerine entegre etmeye yönelik hazırbulunuşluk düzeylerinin sınırlı kaldığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This mixed-method study examined the perspectives, attitues and preparedness of English Language teachers about Artifical Intelligence (AI) tools into ELT. Teachers in K–12 schools in the Central Black Sea Region of Turkey, such as Amasya, Samsun, Tokat, and Çorum, are the main subjects of the study. The study intends to determine the demographic elements impacting teachers' preparedness for AI adoption as well as investigate the perceived advantages and difficulties of implementing AI applications in the classroom. The quantitative data were collected using the questionnaire titled“Exploring Teachers' Perceptions Toward the Integration of AI Tools in the Language Classroom”, originally developed by Rusma Kalra. Written permission to use and adapt the instrument was obtained from the author prior to data collection. Along with demographic data, the poll includes sections that gauge attitudes, perceived benefits, difficulties, and readiness levels for integrating AI. SPSS (version 26) was used for the analysis of quantitative data. Participants' responses were compiled using descriptive statistics, and the influence of demographic factors was assessed using inferential tests including one-way ANOVA and independent samples t-tests. Cronbach's alpha reliability coefficients were used to verify the scales' internal consistency. In the qualitative phase, semi-structured interviews were conducted with a subset of teachers to gain a deeper understanding of their experiences and perceptions of AI tools in language teaching. The interview questions were prepared by the researcher with the assistance of ChatGPT and validated by three experts. The qualitative data were analyzed through thematic analysis using NVivo 15 software. The coding process identified major themes related to teachers' perceived benefits, challenges, attitudes, and pedagogical implications of AI integration. The integrated analysis of qualitative and quantitative data shows that while English language teachers recognize the potential benefits of Artificial Intelligence for instructional support, their readiness to integrate AI remains limited due to pedagogical concerns, lack of formal training, and infrastructural constraints.
Benzer Tezler
- K12 öğretmenlerin yapay zekâ kullanım profillerinin incelenmesi: Nitel bir araştırma
Examining the artificial intelligence usage profiles of K12 teachers: A qualitative study
FATMA AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET BAŞAL
- Kimya eğitiminde yapay zekâ araştırmalarına ilişkin bir meta-sentez çalışması
A meta-synthesis study on artificial intelligence research in chemistry education
MURAT EBUBEKİR YAYLA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSA ÜCE
- Radikal prostatektomi planlanan, prostat kanserli hastalarda yapay zekâ tabanlı makine öğrenme tekniği kullanarak preoperatif lenf nodu tutulumunu ve doğru evreleme yapılması için genişletilmiş lenf nodu diseksiyonunu öngörme modeli
Using artificial intelligence-based machine learning technique for preoperative LYMPH node implementation and extended LYMPH node dissection for performing correct staging in patients with prostate cancer which are planning radical prostatectomy
AHMET TEVFİK ALBAYRAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
ÜrolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiÜroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SONER GÜNEY
- Sales forecasting in fashion retail industry with classical and machine learning methods
Moda perakendesi sektöründe klasik ve makine öğrenmesi metodları ile satış tahmini
HANİFE IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA YURET
- Aircraft detection from large scale remote sensing images with deep learning techniques
Büyük ölçekli uzaktan algılama görüntülerinden derin öğrenme teknikleriyle uçak tespiti
MEHMET SOYDAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL