Yapay zekâ destekli uyarlanabilir öğrenme ortamının yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde telaffuz becerisine, konuşma kaygısına ve öz yeterliğe etkisi
The effect of an artificial intelligence supported adaptive learning environment on pronunciation skills, speaking anxiety and self-efficacy in teaching Turkish as a foreign language
- Tez No: 948958
- Danışmanlar: PROF. DR. BAHADIR GÜCÜYETER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Türk Dili ve Edebiyatı, Education and Training, Turkish Language and Literature
- Anahtar Kelimeler: Yabancı dil olarak Türkçe öğretimi, konuşma, telaffuz, uyarlanabilir öğrenme, mobil destekli dil öğrenme, yapay zekâ, Teaching Turkish as a foreign language, speaking, pronunciation, adaptive learning, mobile-supported language learning, artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Türk Dili ve Edebiyatı Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 174
Özet
Amaç: Bu araştırmanın amacı, yabancı dil olarak Türkçe öğrenen A2 seviyesindeki öğrencilerin telaffuz becerisini geliştirmeye yönelik yapay zekâ teknolojisinin kullanıldığı uyarlanabilir öğrenme ortamının telaffuz becerisine, konuşma kaygısına ve öz yeterliğine etkisini incelemektir. Yöntem: Çalışma karma araştırma desenlerinden müdahaleli karma desenle yürütülmüştür. Araştırmanın ilk aşamasında ihtiyaç analizi yapılmış ve mobil uygulamanın etkinlikleri hazırlanmıştır. Yarı deneysel desende tasarlanan 8 haftalık deney sürecinde A2 seviyesinde 21 deney ve 19 kontrol grubu öğrencisi yer almaktadır. Veri toplama araçlarından Yabancı Dil Olarak Türkçe Öğretiminde Telaffuz Becerisine Yönelik Dereceli Puanlama Anahtarı, Türkçe Öğrenen Yabancı Öğrenciler için Konuşma Kaygısı Ölçeği ve Türkçeyi Yabancı Dil Olarak Öğrenenler için Konuşma Öz Yeterlik Ölçeği ön test ve son test olarak uygulanmıştır. İhtiyaç analizi aşamasında yarı-yapılandırılmış gözleme başvurulmuş, deneysel süreçte ise dördüncü ve sekizinci haftada yarı yapılandırılmış görüşme formuyla veri toplanmıştır. Nicel verilerin analizinde ANCOVA ve Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi kullanılmış, nitel verilerin analizinde betimsel ve içerik analizinden faydalanılmıştır. Deney grubu öğrencilerinin bireysel gelişimlerine yönelik verilere ise mobil uygulamanın veri tabanından ulaşılmıştır. Bulgular: İhtiyaç analizi aşamasında öğrencilerin telaffuzun parçalı ve parçalarüstü düzeyinde çeşitli hatalara rastlanmış ve öğrencilerin ihtiyaçlarının birbirlerinden tamamen farklı olduğu tespit edilmiştir. Deneysel süreci ölçen nicel analizler öğrencilerin konuşma öz yeterliği, konuşma kaygısı ve telaffuz becerisinde anlamlı düzeyde farklılaşma olduğunu göstermektedir. Konuşma öz yeterliği ve alt boyutlarında deney grubu lehine anlamlı düzeyde artış olduğu görülmüştür. Konuşma kaygısı ve alt boyutlarında elde edilen bulgularda ise kaygı seviyesinde düşüş olduğu saptanmıştır. Telaffuz becerisinin gelişimi üzerine elde edilen verilerde ise deney grubunun dereceli puanlama anahtarının bütün kriterlerinde gelişim gösterdiği tespit edilmiştir. Öğrencilerin görüşlerine yapılan içerik analiziyle“dil öğretiminde öğrencilerin ihtiyaçları”,“uygulamaya yönelik deneyimler”,“etkinliklerle ilgili görüşler”,“öğrenme alanlarındaki gelişim”,“kullanıcı memnuniyeti”,“uygulamanın etkileri”ve“gelecekteki uygulamalar için öneriler”temalarına ulaşılmıştır. Sonuçlar: Çalışmanın sonuçları, yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde telaffuz becerisine yönelik hazırlanan yapay zekâ destekli uyarlanabilir öğrenme ortamlarının öğrencilerin konuşma öz yeterliğini yükseltebileceğini, konuşma kaygısını düşürebileceğini ve telaffuzda gelişim sağlayabileceğini göstermektedir. Bu bağlamda telaffuz konusunda yaşanan problemlerin aşılmasında öğrencilerin hataları üzerine odaklanarak bireyselleşmiş bir öğrenme ortamı sunan uyarlanabilir öğrenme ortamlarının öğretim süreçlerine dâhil edilmesi önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Purpose: The aim of this study is to examine the effect of an adaptive learning system using artificial intelligence technology on the pronunciation skills, speaking anxiety and self-efficacy of L2 learners of Turkish as a foreign language. Method: The study was conducted with intervention mixed design, one of the mixed research designs. In the first stage of the study, a needs analysis was conducted and the activities of the mobile application were prepared. In the 8-week experimental process designed in a quasi-experimental design, 21 experimental and 19 control group students at A2 level took part. Among the data collection tools, the Rubric for Pronunciation Skills in Teaching Turkish as a Foreign Language, the Speaking Anxiety Scale for Foreign Students Learning Turkish, and the Speaking Self-Efficacy Scale for Turkish as a Foreign Language Learners were applied as pre-test and post-test. In the needs analysis phase, semi-structured observation was used, and in the experimental process, data were collected with a semi-structured interview form in the fourth and eighth weeks. ANCOVA and Wilcoxon Signed Rank Test were used to analyze quantitative data, while descriptive and content analysis were used to analyze qualitative data. Data on the individual development of the experimental group students were obtained from the database of the mobile application. Findings: In the needs analysis phase, various errors were found at the segmental and suprasegmental levels of pronunciation and it was determined that the needs of the students were completely different from each other. Quantitative analyses measuring the experimental process show that there is a significant difference in students' speaking self-efficacy, speaking anxiety and pronunciation skills. There was a significant increase in speaking self-efficacy and its sub-dimensions in favor of the experimental group. In the findings obtained in speaking anxiety and its sub-dimensions, it was seen that there was a decrease in the level of anxiety. The data obtained on the development of pronunciation skills showed that the experimental group improved in all criteria of the rubric. With the content analysis of the students' opinions, the themes of“students' needs in language teaching”,“experiences related to the application”,“opinions about the activities”,“development in learning areas”,“user satisfaction”,“effects of the application”and“suggestions for future applications”were reached. Results: The results of the study show that artificial intelligence-supported adaptive learning environments prepared for pronunciation skills in teaching Turkish as a foreign language can increase students' speaking self-efficacy, reduce speaking anxiety and improve pronunciation. In this context, it is recommended that adaptive learning environments that offer an individualized learning environment by focusing on students' mistakes should be included in teaching processes to overcome the problems experienced in pronunciation.
Benzer Tezler
- Empowering learner autonomy for developing writing skills through ai-enhanced reflective journals
Yapay zekâ destekli yansıtıcı günlükler aracılığıyla yazma becerilerinin geliştirilmesi için öğrenen özerkliğinin güçlendirilmesi
SENA KÖNEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAMİ AYDIN
- Intelligent health monitoring in 6G networks: Machine learning-enhanced VLC-based medical body sensor networks
6G ağlarında akıllı sağlık izleme: Makine öğrenmesi destekli VLC tabanlı medikal vücut sensör ağları
BİLAL ANTAKİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIşık ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARSHAD MİRAMİRKHANİ
- Development of a deep learning assisted webgis framework for updating building databases
Bina veritabanlarının güncellenmesi için derin öğrenme destekli webcbs çatısı geliştirilmesi
RECEP CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ÖZGÜN OK
- Reinforcement learning for automatic ground collision avoidance system of fighter jets: sequential maneuver primitive approach
Savaş jetlerinin otomatik yer çarpışmasından kaçınma sistemi için pekiştirmeli öğrenme: sıralı manevra primitif yaklaşımı
FATİH EROL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK