Geri Dön

Investigating the effectiveness of an AI-feedback tool in enhancing EFL writing skills and students' perceptions towards ai-feedback

Yapay zeka geri bildirim aracının yabancı dil yazma becerilerini geliştirmedeki etkinliğinin ve öğrencilerin yapay zeka geri bildirimine yönelik algılarının incelenmesi

  1. Tez No: 933777
  2. Yazar: ÖZKAN EDEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EYYÜP YAŞAR KÜRÜM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Grammarly, Yapay Zeka Geri Bildirimi, Yazma, Dilbilgisi Geliştirme, Öğrenci Algıları, Grammarly, AI Feedback, EFL Writing, Grammar Improvement, Student Perceptions
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İngiliz Dili Eğitimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Bu çalışma, İngilizceyi yabancı dil olarak öğrenen öğrencilerin yazma becerilerini, özellikle dilbilgisi üzerine odaklanarak geliştirmede yapay zeka tabanlı geri bildirim aracı Grammarly'nin etkililiğini incelemektedir. Araştırma, Türkiye'de bir vakıf üniversitesinde öğrenim gören, yaşları 18 ile 21 arasında değişen, orta düzeyde İngilizce yeterliliğine sahip 96 öğrencisini kapsayan yarı-deneysel, ön test/son test kontrol grubu tasarımını benimsemektedir. Katılımcılar, Grammarly aracılığıyla geri bildirim alan bir deney grubu ve geleneksel öğretmen geri bildirimi alan bir kontrol grubu olarak ikiye ayrılmıştır. Veri toplama araçları arasında dilbilgisi çeşitliliği ve doğruluğuna odaklanan, doğrulanmış bir rubrikle değerlendirilen ön ve son yazma testleri ile üç ara yazma ödevi yer almaktadır. Ayrıca, Swargiary'nin (2024)“ChatGPT Impact on EFL Indian Undergraduates”başlıklı çalışmasından uyarlanan ve güvenilirliği Cronbach alfa katsayısının 0.9'un üzerinde olduğu tespit edilen bir anket, öğrencilerin yapay zeka tabanlı geri bildirim aracına ilişkin algılarını değerlendirmektedir. Müdahalenin etkisini ölçmek ve öğrenci tutumlarındaki eğilimleri incelemek için eşleştirilmiş ve bağımsız t-testleri, betimsel istatistikler ve tematik analiz gibi istatistiksel yöntemler kullanılmaktadır. Sonuçların, dil eğitimi alanında yapay zekâ entegrasyonunun artan önemine katkıda bulunarak Grammarly gibi yapay zeka araçlarının öğrenme sonuçlarını geliştirme potansiyelini vurgulaması beklenmektedir. Ayrıca, bu çalışma, öğrencilerin yapay zeka tabanlı geri bildirime yönelik algılarına ilişkin önemli bulgular sunarak, bu tür teknolojilerin akademik ortamlara entegrasyonu konusunda eğitimcileri bilgilendirmeyi amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

his study examines the effectiveness of the AI-based feedback tool Grammarly in improving English as a Foreign Language (EFL) learners' writing skills, with a specific focus on grammar. The research adopts a quasi-experimental, pre-test/post-test control group design involving 96 intermediate-level EFL students studying at a private university in Türkiye. Participants, aged 18 to 21, are divided into two groups: one experimental group receiving feedback via Grammarly and one control group receiving traditional teacher feedback. Data collection instruments include pre- and post-test writing assessments, three additional writing assignments in between which are all scored using a validated rubric focusing solely on grammatical range and accuracy. Additionally, a questionnaire, adapted from the study titled ChatGPT Impact on EFL Indian Undergraduates by Swargiary (2024), evaluates students' perceptions of the AI feedback tool with a Cronbach's alpha coefficient exceeding 0.9, confirming its reliability. Statistical analyses, including paired and independent t-tests, descriptive statistics, and thematic analysis, are employed to measure the intervention's impact and explore trends in student attitudes. Results are expected to contribute to the growing field of AI integration in language education by highlighting the potential of AI tools like Grammarly in enhancing learning outcomes. Furthermore, the study seeks to provide insights into the perceptions of EFL students regarding AI-based feedback, thereby informing educators and scholars about effective strategies for incorporating such technologies into academic environments.

Benzer Tezler

  1. Mimari tasarımda yapay zekâ yaklaşımı: Makine öğrenmesi ile mekân işlevlerinin tanınması ve üretken çekişmeli ağlarla mimari plan üretimi

    Artificial intelligence approach in architectural design: Recognition of space functions with machine learning and architectural plan generation with generative adversarial networks

    BERFİN YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ZİNCİR

  2. Enriching ıtem feature representations in session-based recommendation with global ıtem graphs

    Oturum tabanlı öneri sistemlerinde evrensel varlık çizgesi ile varlık özellik vektörlerinin zenginleştirilmesi

    YUNUS KARATEPE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  3. Nisin bakteriyosininin ve p-coumaric asitin enterococcus cinsinin quorum-sensing mekanizmasının inhibisyonuna ve virülans faktörlere etkisinin araştırılması

    Investigation of the effect of nisin bacteria and p-coumaric acid on the inhibition of quorum-sensing mechanism of enterococcus species and the effect on virulence factors

    BETÜL CANSU YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    BiyolojiAnkara Üniversitesi

    Temel Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEFİSE AKÇELİK

  4. Derin öğrenme teknikleri kullanılarak cilt lezyonları için çok sınıflı sınıflandırma

    Multi-class classification for skin lesions using deep learning techniques

    ÜMMÜHAN KOPAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜRVET KIRCI

  5. Sinanoba, Eryaman konut tiplerine dayalı, standart inşaat sınıfları açısından iç bitirme imalatları ve iç donatı elemanlarının konut maliyetlerine etkisi

    (Based on the types on the dwelling units in Eryaman (1.stage), Sinanoba) Effects of interior finishing and fixture elements on housing cost with respect to standart categories

    ALEV DURMUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. MURAT ÇIRACI