Rasch analysis of teacher, artificial intelligence and hybrid feedback on EFL students' writing
Yabancı dil olarak İngilizce öğrenen öğrencilerin yazılarına verilen öğretmen, yapay zeka ve hibrit geri bildirim türlerinin Rasch analizi
- Tez No: 917836
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NİHAN ERDEMİR, DR. ÖĞR. ÜYESİ SABAHATTİN YEŞİLÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 149
Özet
Son zamanlarda eğitim ortamlarında, özellikle de dil öğretimi ve öğrenme ortamlarında yapay zekâ (YZ) araçlarına yönelik ilgide kayda değer bir artış olmuştur. Bu teknolojiler geliştikçe, özellikle yazma öğretiminde geleneksel geri bildirim mekanizmalarını geliştirme potansiyelleri kapsamlı bir şekilde araştırılmaktadır. Bu çalışma, yazma geribildirimi türlerinin (öğretmen, yapay zekâ ve hibrit geribildirim) İngilizce dil öğrenimi bağlamında hazırlık seviyesinde yabancı dil olarak İngilizce (EFL) öğrenen öğrencilerinin yazıları üzerindeki etkinliğini araştırmaktadır. Araştırma özellikle, EFL öğretiminde geribildirim kategorileri olan üst- ve alt-düzey kategorilere odaklanmaktadır. Çalışma, geri bildirim türlerinin nicel analizini ve EFL öğretmenleriyle yapılan yarı yapılandırılmış görüşmelerden elde edilen nitel verileri birleştiren açıklayıcı bir karma yöntem yaklaşımı kullanmıştır. Hazırlık seviyesindeki EFL öğrencileri tarafından yazılan 80 kompozisyon, dört deneyimli EFL öğretmeninden ve yapay zekâ tabanlı bir araç olan ChatGPT ile alınan geri bildirimlerle analiz edilmiştir. Mevcut literatürden uyarlanan geribildirim kategorilerini içeren rubrik, geribildirimleri kategorize etmiş ve değerlendirmiştir. Sonuçlar, geri bildirim türleri ve geribildirim kategorileri arasındaki etkileşimi belirlemek için Rasch analizi kullanılarak istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Sonuçlar, YZ'nin alt düzey kategoriler (ADK) hakkında etkili bir şekilde geribildirim sağladığını, ancak üst düzey kategoriler(ÜDK) ele alırken daha az etkili olduğunu göstermektedir. Öte yandan, öğretmenler söylem düzeyinde ÜDK'lara etkili bir şekilde geribildirim sağlarken, dilbilgisi, kelime bilgisi ve mekanik gibi kategorilerde iş yükü nedeniyle ADK'ları ele alırken daha az etkilidir. Bu nedenle, EFL öğretmenlerinin YZ'nin geribildirimiyle desteklendiği hibrit geribildirim türü, öğrencilerin yazılarında ÜDK'ların da iyileştirilmesi potansiyelini göstermiştir. Çalışmanın nitel aşaması, nicel analizin tamamlanmasının ardından, yazma derslerinde YZ kullanımı ve YZ tarafından oluşturulan geribildirim hakkındaki bakış açılarını keşfetmek için EFL öğretmenleri ile yarı yapılandırılmış görüşmeler yapılarak gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma, YZ'nin, öğrencilerin yazılarına geribildirim verirken EFL öğretmenlerinin iş yükünü azaltmaya yardımcı olma kapasitesini göstermiştir. Böylece, EFL öğretmenleri öğrenci yazılarında ÜDK'lara daha fazla konsantre olabilmiştir. Bu çalışma, geleneksel öğretmen geribildirimine YZ destekli geribildirim entegrasyonunun, dil öğrenme bağlamlarında yazma derslerinde daha etkili geribildirim verme ile sonuçlanabileceği sonucuna varmıştır. Eğitimde YZ'ye artan ilgiye katkıda bulunan bu araştırma, aynı zamanda EFL öğretmenlerine YZ teknolojilerini yazma derslerine nasıl dahil edecekleri konusunda değerli bilgiler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Recently there has been a remarkable rise in interest regarding artificial intelligence (AI) tools in educational settings, particularly within language teaching and learning environments. As these technologies evolve, their potential to enhance traditional feedback mechanisms, particularly in writing instruction, is being explored extensively. This study investigates the effectiveness of types of writing feedback—teacher, AI and hybrid feedback—on tertiary-level English as a foreign language (EFL) students' writing. Specifically, the research focuses on the feedback categories including higher- and lower-order concerns in EFL instruction. The study employed an explanatory mixed-methods approach, integrating quantitative analysis of feedback types and qualitative insights from semi-structured interviews with EFL instructors. 80 essays written by tertiary-level EFL students were analyzed, with feedback from four experienced EFL teachers and an AI-based tool. A rubric adapted from existing literature categorized and assessed the feedback units. The results were statistically analyzed, incorporating Rasch analysis, to identify the interaction among feedback types and feedback categories. The results suggest that AI effectively provides feedback on lower-order concerns (LOCs) while less effective when addressing higher-order concerns (HOCs). On the other hand, the teachers effectively provide feedback on HOCs at the discourse level and they are less effective when addressing LOCs due to the workload of grammar, vocabulary and mechanics. Therefore, the hybrid feedback type, which involves EFL teachers supplementing AI's feedback, demonstrated potential for improving the HOCs of students' writing, as well. The qualitative phase of the study was conducted by semi-structured interviews with EFL instructors to discover their perspectives on using AI-generated feedback following the completion of the quantitative analysis. This study demonstrated AI's capability to help reduce the workload of EFL teachers when giving feedback on students' written work at the sentence level. Thus, EFL teachers can concentrate more on the HOCs of EFL students' writing. This study concluded that AI-driven feedback integration with traditional teacher feedback could result in more effective writing instruction in EFL contexts. Contributing to the growing interest in AI in education, the research provides valuable insights for EFL teachers on how to incorporate AI technologies into their writing lessons.
Benzer Tezler
- Nesnelerin interneti eğitiminin sınıf öğretmeni adaylarının proje performansına, bilgi işlemsel ve tasarım odaklı düşünmelerine etkisi
The effect of internet of things education on primary pre-service teachers' project performance, computational thinking, and design thinking
NURGÜN GENÇEL
Doktora
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimBartın ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇETİN SEMERCİ
- Ortaokul fen bilimleri ders kitapları ile ilgili öğretmen görüşlerinin çok yüzeyli Rasch ile analizi
Analysis of teachers' wievs on secondary school science textbooks with many faced Rasch
USLU ÇELİK GÜRLEYEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAVUZ ATAR
- Öğretmen adaylarının matematik öğretme bilgilerinin incelenmesi: Cebir örneği
Investigating pre-service teachers' knowledge for teaching mathematics: The sample of algebra
MUSTAFA GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DERYA ÇELİK
- Beden eğitimi öğretmenleri ve beden eğitimi ve spor öğretmenliği lisans programı öğrencilerinin hentbol genel alan bilgisi düzeylerinin belirlenmesi
Determining common content knowledge levels of physical education teachers and physical education teacher education programs students
BLEDA BUSE TATLICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Öğretmenliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH DERVENT
- Türkçe öğretmeni adaylarının özel alan ve öz yeterlik algıları
Special area and self efficacy perceptions of prospective Turkish teachers
İSA YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesiİlköğretim Bölümü
YRD. DOÇ. DR. LOKMAN TURAN