Geri Dön

Exploring prompt engineering competencies and perceptions of English language teaching students in Turkish universities

Türk üniversitelerinde okuyan İngilizce öğretmenliği lisans öğrencilerinin istem mühendisliği becerilerinin ve algılarının incelenmesi

  1. Tez No: 1021180
  2. Yazar: ŞEVVAL NUR ERDEM AKBULUT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İngiliz Dili Eğitimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Eğitimde yapay zeka araçlarının kullanımı artık bir tartışma konusu değildir. Bunun yerine, odak noktası bu araçların eğitime doğru bir şekilde entegre edilmesini ve etkin bir şekilde kullanılmasını sağlamak olmalıdır. İstem mühendisliği, yapay zeka araçlarının etkin kullanımında kilit bir kavram olarak ortaya çıkmıştır. Kullanıcıların Büyük Dil Modellerinden en uygun yanıtı almak için komutlar oluşturup iyileştirdikleri süreç olan istem mühendisliği, nispeten yeni bir kavramdır. Bu karma yöntemli çalışma, Türk üniversitelerinde İngilizce Öğretmenliği bölümünde okuyan lisans öğrencilerinin istem mühendisliği kavramına ilişkin algılarını ve becerilerini araştırmayı amaçlamaktadır. Çalışma, Türkiye'deki üç devlet üniversitesinde uygunluk örneklemesi yoluyla seçilen 203 katılımcıyla gerçekleştirilmiştir. Nicel veriler, Gibreel ve Arpaci (2025) tarafından geliştirilen İstem Mühendisliği Yeterlilik Ölçeği'nin (PECS) düzenlenmiş bir versiyonu kullanılarak toplanmıştır. Ölçeğin bu versiyonu için üç uzmanın görüşüne başvurulmuştur. Ayrıca, güvenilirlik analizi yapılmış ve ölçeğin Cronbach's Alpha değerinin 0,90 olduğu saptanmıştır. Nitel veriler ise açık uçlu sorular aracılığıyla toplanmıştır. Nicel veri analizi IBM SPSS 27 Statistics kullanılarak yapılırken, nitel veriler tematik analiz yoluyla analiz edilmiştir. Nicel veri analizinin sonuçları, katılımcıların kendi değerlendirmelerine göre istem mühendisliği becerilerinin orta düzeyde olduğunu ortaya koymuştur. Ölçek maddeleri tek tek incelendiğinde, katılımcıların komut oluşturma konusunda kendilerine daha fazla güven duydukları, ancak yapay zeka çıktıları üzerinden komutları iyileştirme ve geliştirme konusunda kendilerini daha az yetkin hissettikleri ortaya çıktı. Açık uçlu sorularda, bazı katılımcılar istem mühendisliği kavramı ve komut oluşturmak için kullandıkları stratejiler konusunda nispeten yüksek bir farkındalık gösteren yanıtlar verirken, birkaçı bu terime yabancıydı veya eleştirel bir tutum sergiledi. Ancak, nispeten ayrıntılı yanıtlar veren katılımcılar bile, literatürde bahsedilen sistematik istem mühendisliği çerçeveleri ve stratejileri hakkında önceden bilgi sahibi değildi. Bu çalışma, katılımcıların aslında konu hakkında sınırlı bilgi ve beceriye sahip olduğunu ortaya koydu. Bu durum göz önüne alındığında, bu çalışmanın bulguları, sistematik ve açık istem mühendisliği eğitiminin aday öğretmen eğitimine entegre edilmesi için bir çağrı niteliğindedir.

Özet (Çeviri)

The use of AI tools in education is no longer a matter of debate. Instead, the focus should be on ensuring their proper integration into education and ensuring their effective use. Prompt engineering has emerged as a key concept in the effective use of AI tools. Prompt engineering, the process by which users create and refine prompts to obtain the optimum response from Large Language Models, is a relatively new concept. This mixed-methods study aims to explore the perceptions and skills of undergraduate students majoring in English Language Teaching at Turkish universities regarding the concept of prompt engineering. The study was conducted with 203 participants recruited through convenience sampling at three state universities in Turkey. Quantitative data were collected using a revised version of the Prompt Engineering Competence Scale (PECS) developed by Gibreel and Arpaci (2025). Three expert opinions were consulted for this version of the scale. In addition, a reliability analysis was conducted and the scale's Cronbach's Alpha value was found to be 0.90. Qualitative data, on the other hand, were collected through open-ended questions. Quantitative data analysis was conducted using IBM SPSS 27 Statistics, while qualitative data were analyzed using thematic analysis. The results of the quantitative data analysis revealed that the participants' selfperceived prompt engineering skills were at a moderate level. When the scale items were examined individually, it became apparent that the participants feel more confident in crafting prompts but less competent in improving and refining them based on AI outputs. In the openended questions, while some participants provided answers demonstrating a relatively high level of awareness regarding the concept of prompt engineering and the strategies they use to create prompts, a few were unfamiliar with the term or were critical of it. However, even participants who responded with relatively detailed answers had no prior knowledge of the systematic prompt engineering frameworks and strategies mentioned in the literature. This study demonstrated that participants actually possess only limited knowledge and skills regarding the subject. Given this, the findings of this study serve as a call for the integration of systematic and explicit prompt engineering training into pre-service teacher education.

Benzer Tezler

  1. Next generation wireless networks for social good

    Sosyal fayda için yeni nesil telsiz ağlar

    SULTAN ÇOĞAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ

  2. Design, analysis, simulation and optimization of a MEMS Lorentz force magnetic field sensor for biosensing of biowarfare agents

    Biyolojik savaş ajanlarının tespit uygulamaları için Lorentz kuvveti temelli manyetik alan sensörünün tasarımı, analizi, simülasyon ve optimizasyonu

    EMİNE RUMEYSA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT TRABZON

  3. COLREGs-compliant and non-prioritized motion planning for autonomous unmanned surface vehicles

    Otonom insansız deniz araçları için COLREG-uyumlu ve önceliksiz hareket planlaması

    MUSTAFA BAYRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK BAYRAM

  4. Akıllı şebekelerde depolama sistemlerine sahip rüzgar enerji santrallerinde üretim tahmini ve sisteme katılım miktarının belirlenmesi

    Prediction and penetration of wind energy with storage system analysis

    BETÜL AKYÜREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  5. Exploring the capabilities of large language models in visual question answering: A new approach using question-driven image captions as prompts

    Büyük dil modellerinin görsel soru yanıtlama yeteneklerinin keşfedilmesi: Soru odaklı görüntü altyazılarını istem olarak kullanan yeni bir yaklaşım

    ÖVGÜ ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Modelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ