Ai text-to-speech technology and its impact on efl reading comprehension
Yapay zeka metinden sese teknolojisi ve ingilizce okuduğunu anlama üzerindeki etkisi
- Tez No: 940680
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLÜMSER EFEOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik 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 çalışma, yapay zeka destekli metin-okuma teknolojisinin (Natural Reader) B1 seviyesindeki Türk öğrencilerin İngilizce okuma anlama becerileri üzerindeki etkisini incelemeyi amaçlamaktadır. Karma yöntem araştırma deseni kullanılan çalışmada, nicel veriler ön test-son test ölçümlerinden, nitel veriler ise odak grup görüşmelerinden elde edilmiştir. Araştırmaya bir devlet üniversitesinin İngilizce hazırlık programına kayıtlı 95 öğrenci katılmıştır. Katılımcılar kontrol grubu ve iki deney grubuna (normal hız x1.0 ve yavaşlatılmış hız x0.81) ayrılmıştır. Dört haftalık uygulama sürecinde, kontrol grubu metinleri ses desteği olmaksızın tek-modlu okurken, deney grupları Natural Reader uygulamasını farklı hız ayarlarında kullanmıştır. Nicel bulgular, Natural Reader kullanımının okuma anlama puanlarında istatistiksel olarak anlamlı bir fark yaratmadığını göstermiştir. Benzer şekilde, farklı oynatma hızları arasında da anlamlı bir fark bulunmamıştır. Bununla birlikte, nitel bulgular Natural Reader'ın telaffuz öğrenme (%50), kelime bilgisi geliştirme (%25) ve konsantrasyon artışı (%25) gibi alanlarda fayda sağladığını ortaya koymuştur. Deney gruplarındaki katılımcılar, uygulamanın özellikle dinleme (%66.7) ve telaffuz becerilerine (%50) katkı sağladığını belirtmiştir. Ancak, eş zamanlı dinleme ve okuma zorluğu (%58.3), konuşmacı hızı (%33.3) ve not alma sınırlılığı (%25) gibi zorluklar da tespit edilmiştir. Bu bulgular, metin-okuma teknolojisinin dil öğreniminde bilişsel yük faktörünün dikkate alınması ve çoklu duyusal yaklaşımın dengeli bir şekilde uygulanması gerektiğini göstermektedir. Sonuç olarak, yapay zeka destekli metin-okuma teknolojisi, okuma anlama puanlarını doğrudan artırmasa da, farklı dil becerilerinin gelişimine katkı sağlama potansiyeline sahiptir.
Özet (Çeviri)
This study investigates the impact of AI text-to-speech technology (Natural Reader) on the reading comprehension skills of B1 level Turkish EFL students. Using a mixed-methods research design, quantitative data was collected through pre-test and post-test measurements, while qualitative data was gathered through focus group interviews. The study involved 95 students enrolled in a state university's English preparatory program. Participants were divided into a control group and two experimental groups (normal speed x1.0 and reduced speed x0.81). During the four-week intervention process, the control group read the texts using single-mode reading (text-only) without audio support, while the experimental groups used the Natural Reader application at different speed settings. Quantitative findings revealed that Natural Reader usage did not create a statistically significant difference in reading comprehension scores. Similarly, no significant difference was found between different playback speeds. However, qualitative findings showed that Natural Reader provided benefits in pronunciation learning (50%), vocabulary development (25%), and increased concentration (25%). Participants in the experimental groups reported that the application contributed particularly to listening skills (66.7%) and pronunciation skills (50%). Nevertheless, challenges such as simultaneous listening and reading difficulty (58.3%), speaker speed (33.3%), and note-taking limitation (25%) were also identified. These findings indicate that cognitive load factors need to be considered, and the multi-sensory approach needs to be applied in a balanced way when using text-to-speech technology in language learning. In conclusion, while AI-supported text-to-speech technology may not directly increase reading comprehension scores, it has the potential to contribute to the development of various language skills.
Benzer Tezler
- Türkçe varlık ismi bağlama
Turkish named entity linking
YUSUF AKDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Konuşma tanıma teknolojisi kullanılarak devre tasarım ve analizi
Circuit design and analysis by using speech recognition technology
AYŞE YAYLA
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYRİYE KORKMAZ
DOÇ. DR. ALİ BULDU
- Görüntü işlemede derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük uygulamaları
Deep learning based super resolution applications in image processing
AHENK VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Çekişmeli üretici ağlar kullanılarak imge sentezi oluşturma
Image synthesis with generative adversarial networks
İLKER KARABULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHAN ERGEN
- Bankacılık sektöründe robotik süreç otomasyonu - bir uygulama örneği
Robotic process automation in the banking industry - an application example
ÖMER BAŞTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEHER ARSLANKAYA