Yapay zeka tabanlı dil modelleri ile ilgili öğretmen görüşlerinin incelenmesi
Examination of teacher's views on artificial intelligence-based language models
- Tez No: 823944
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK GÜVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: ChatGPT, Doğal dil işlemleme, Öğretim teknolojileri, Yapay zeka, Yapay zeka tabanlı dil modelleri, Artificial intelligence Artificial intelligence-based language models, ChatGPT, Educational Technologies, Natural language processing
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Temel Eğitim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Bu araştırmada; yapay zeka tabanlı dil modelleri ile ilgili öğretmen görüşlerinin incelenmesini amaçlamaktadır. Eğitimin paydaşlarından biri olan öğretmenlerin yapay zeka uygulamaları hakkındaki görüşleri doğrultusunda çalışmalar yürütülerek yapay zekanın eğitime entegrasyonu sağlanabilir. Bu bakımdan araştırma önemli görülmektedir. Ayrıca bu araştırmanın nitel veriler sunacağından literatüre katkı sağlayacaktır. Araştırmada nitel araştırma yöntemlerinden durum çalışması deseni kullanılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu 2022-2023 öğretim yılı bahar döneminde, Düzce'de merkeze bağlı altı farklı ilkokulda görev yapmakta olan 11 sınıf öğretmeni oluşturmaktadır. Durum çalışması deseni olarak yürütülen bu araştırmada öğretmenlerin görüşleri ele alınmıştır. Araştırma kapsamında araştırmacının; bir öğretim görevlisi ve yedi öğretmenin görüşleri doğrultusunda oluşturduğu“Yarı Yapılandırılmış Görüşme Formu”kullanılmıştır. Araştırma verilerinin toplanması aşamasında örnekleme türlerinden olan kolay ulaşılabilir durum örneklem yöntemi kullanılmış ve belirlenen altı farklı ilköğretim okulunda çalışmakta olan gönüllü on bir sınıf öğretmeni ile yüz yüze yarı yapılandırılmış görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Görüşme öncesinde katılımcıların izinleri alınarak görüşmeler ses kayıt cihazı ile kayıt altına alınmıştır. Katılımcıların yanıtlarından elde edilen veriler, içerik analiz tekniği ile incelenerek tema ve kategoriler belirlenmiştir. Araştırmanın geçerliği ve güvenirliği arttırmak amacıyla katılımcıların ifadeleri doğrudan alıntılar ile sunulmuş ve araştırmaya katılan öğretmenlere bir harf ve rakam verilerek katılımcılar kodlanmıştır. Araştırma kapsamında ulaşılan bulgulara bakıldığında, sınıf öğretmenlerinin yapay zeka tabanlı dil modellerine ilişkin bilgilerinin sınırlı olduğu görülmüştür. Ayrıca öğretmenlerin görüşlerinden yararlanarak yapay zeka tabanlı dil modellerinin öğrenci ve öğretmenlere zaman tasarrufu sağlayarak avantaj oluşturacağı ve bu uygulamaların tembelleştirme ve etkisizleştirme gibi dezavantajlarının olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Aynı zamanda yapay zekanın kişilerarası iletişimin zayıflatacağını ve bireylerin sosyal becerilerinin etkileneceği de görülmüştür. Gelecekte önemli yere sahip olacağı düşünülen bu teknolojik araca ilişkin öğretmenlerin çok fazla bilgiye sahip olmadığı görüldüğünden öğretmenler bu konuda araştırmalar yaparak kendilerini geliştirebilirler. Yine aynı zamanda yapay zekanın okullarda yaygınlaşması hedeflendiğinde öğretmenlere bu programlar hakkında hizmetiçi eğitimler ve seminerler verilerek öğretmenlerin farkındalığı arttırılabilir.
Özet (Çeviri)
In this research, the aim is to examine teacher opinions on AI-based language models. By conducting studies based on the views of teachers, who are stakeholders in education, the integration of artificial intelligence into education can be facilitated according to their opinions about AI applications. In this regard, the research is considered important. Additionally, this research is expected to contribute to the literature by providing qualitative data. The research utilizes a qualitative research method with a case study design. The study group consists of 11 classroom teachers working in six different primary schools affiliated with the center of Düzce during the spring semester of the 2022-2023 academic year. In this research conducted through the case study design, the opinions of teachers are examined. Within the scope of the research, the“Semi-Structured Interview Form”prepared by the researcher based on the opinions of a faculty member and seven teachers was used. In the data collection phase of the research, the convenience sampling method, one of the sampling types, was used, and semi-structured face-to-face interviews were conducted with eleven volunteer classroom teachers working in the six designated primary schools. Prior to the interviews, the participants' permissions were obtained, and the interviews were recorded using a voice recording device. In order to enhance the validity and reliability of the research, participants statements have been presented in the form of direct quotations, and to ensure participant confidentiality. Teachers participating in the study have been assigned a letter and number combination as codes. When looking at the findings reached within the scope of the research, it is observed that classroom teachers have limited knowledge about AI-based language models. Additionally, by taking into account the teachers' views, it is concluded that AI-based language models will provide advantages by saving time for students and teachers, but these applications also have disadvantages such as fostering laziness and ineffectiveness. Moreover, it is also observed that artificial intelligence will weaken interpersonal communication and affect individuals' social skills. Considering that teachers have limited knowledge about this technological tool that is expected to hold a significant place in the future, teachers can conduct research to improve themselves in this regard. Furthermore, when aiming for the widespread use of artificial intelligence in schools, teachers' awareness can be increased by providing in-service training and seminars about these programs to teachers.
Benzer Tezler
- Predicting and analyzing rna and protein modifications by combining deep protein language models with transformers
Derin protein dil modellerini transformatörlerle birleştirerek rna ve protein modifikasyonlarini tahmin etmek ve analiz etmek
NECLA NİSA SOYLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE SEFER
- Flexigpt: Engaging with documents
Flexıgpt: Belgelerle etkileşim
ABDALRHMAN AL-QUAARY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NUMAN ÇELEBİ
- Development of deep learning-basedsentiment analysis approaches withneural network-based languagemodels
Sinir ağı tabanlı dil modelleriyle derin öğrenme tabanlı duygu analizi yaklaşımlarının geliştirilmesi
KHADIJA MOHAMAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KÜRŞAT MUSTAFA KARAOĞLAN
- Türkçe doğal dil işleme ve derin öğrenme yöntemleri kullanarak sosyal medyada halk sağlığı takibi
Public health monitoring on social media using Turkish natural language processing and deep learning methods
DOĞAN KÜÇÜK
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURSAL ARICI
- Car damage analysis for insurance market using convolutional neural networks
Sigorta sektörü için evrişimsel sinir ağları kullanarak araç hasarı analizi
CİHAT TOLGA ARTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA KAYA