Exploring teachers' dispositions toward AI feedback accuracy and the refinement procees and their enhancement practices in EFL writing
Öğretmenlerin yabancı dil olarak İngilizce yazmada yapay zekâ geri bildirimin doğruluğuna ve iyileştirme sürecine yönelik görüşlerinin ve geliştirme uygulamalarının incelenmesi
- Tez No: 955895
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ MERÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ tabanlı yazma geri Bildirimi, İngilizce Öğretmenlerinin iyileştirme uygulamaları, Geliştirme önerileri, Doğruluk değerlendirmeleri, AI-generated writing feedback, EFL Teachers' refinement practices, Suggestions for improvement, Accuracy evaluations
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İngilizce Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 337
Özet
Bu çoklu durum çalışması, İngilizce hazırlık sınıfı öğretmenlerinin, yapay zekâ tarafından üretilen geri bildirimi teknik ve pedagojik açıdan öğretmen benzeri hâle getirmek için nasıl iyileştirdiklerini; hata kodlamalı ve içerik odaklı geri bildirimin doğruluğunu kendi iyileştirme uygulamaları doğrultusunda nasıl değerlendirdiklerini; ayrıca bu iyileştirme sürecini nasıl değerlendirdiklerini incelemektedir. Önceki araştırmalar sınıf içi kullanım öncesi öğretmen filtresinin önemini vurguladığından, öğretmenlerin renk kodlu ve yapılandırılmış incelemelerle belgelenen düzenlemeleri birincil veri kaynağı olarak kullanılmıştır. Öğretmenlerin bütüncül doğruluk puanları, incelemelerine dayalı olarak müdahale düzeyini ortaya koyarken; mülakatlar, yapay zekâ geri bildiriminin sınıf içi kullanılabilirliğini artırmaya yönelik öneriler sunmuştur. Analiz, hata kodlu geri bildirimin anlam, açıklık ve yapı gibi unsurları göz ardı ederek dilbilgisine fazla odaklandığını ortaya koymuştur. Bu sınırlılıklar, öğretmenlerin hata kodlu geri bildirime olan güvenini azaltmış ve süreci onlar için daha zahmetli hâle getirmiştir. İçerik geri bildirimi ise paragraf düzeyinde bütüncül okuma eksikliğinden dolayı tekrarlayan fikirleri sıklıkla gözden kaçırmıştır. Buna karşılık, öğretmenler içerik geri bildirimini daha kullanışlı bulmuş, ancak öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına göre öncelik alanları eklediklerinde tamamen kullanışlı bulabileceklerini dile getirmişlerdir. Bulgular, yapay zekâ geri bildiriminin doğruluğunu ve sınıf içi uygulanabilirliğini geliştirmeye yönelik gelecekteki çalışmalara ışık tutmaktadır.
Özet (Çeviri)
This multiple case study examines how English preparatory class instructors refine AI-generated feedback to render it more teacher-like in both technical and pedagogical terms, how they perceive the accuracy of AI-generated feedback for both error-coded and content-related on student essays based on their refinement insights, and how they evaluate the process of refining it. As prior studies emphasize the need for a teacher filter before classroom use, teachers' refinements, documented through color-coded and structured reviews, served as the primary data sources to explore this issue. Their holistic accuracy ratings enabled exploring the extent of required teacher intervention basing their judgements on their reviews, while the interview with teachers further supported the findings by eliciting practical suggestions for enhancing the classroom usability of AI feedback. The analysis revealed a key limitation of AI-generated error-coded feedback: excessive focus on grammatical correctness leading AI to overlook meaning, clarity, and structural issues, and more. These limitations reduced teachers' trust in error-coded feedback and increased their reluctance to use it, as they found the process of refinement more burdensome. In contrast, content feedback often missed repetitive ideas due to its lack of focus on holistic, paragraph-level processing. However, teachers found content feedback more useful, noting it would be fully effective only when supplemented with priority areas specific to each student's needs. These findings can inform future efforts to enhance the accuracy and classroom applicability of AI-generated feedback.
Benzer Tezler
- Addressing challenges during emergency remote teaching: Exploring the habits of mind of experienced EFL teachers
Acil uzaktan öğretim sırasında karşılaşılan zorlukları ele almak: Deneyimli İngilizce dil öğretmenlerinin zihin alışkanlıklarını keşfetmek
LEYLA ŞAHBAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Eğitim ve Öğretimİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. JENNİE FARBER LANE
DR. SERVET ALTAN
- Exploring secondary mathematics teachers' conceptions of mathematical literacy
Lise matematik öğretmenlerinin matematik okuryazarlığına ilişkin kavrayışlarının incelenmesi
MURAT GENÇ
Doktora
İngilizce
2017
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN KÜRŞAT ERBAŞ
- Sınıf öğretmenlerinin kapsayıcı eğitim ve uygulamalarına ilişkin görüşleri
Classroom teachers' views on inclusive education and practices
ZEYNEL AMAÇ
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimDicle ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET ORAL
- Research engagement of in-service EFL teachers: Exploring research self-efficacy, personality traits, and critical thinking dispositions
Hizmet içi ingilizce öğretmenlerinin araştırma katılımı: Araştırma öz-yeterlikleri, kişilik özellikleri ve eleştirel düşünme eğilimlerinin incelenmesi
SEDA BOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve ÖğretimSakarya Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERVE SAVAŞÇI
- An analysis of motivation and beliefs of pre-service EFL teachers about language learning and teaching
İngilizce öğretmen adaylarının yabancı dil öğrenimi ve öğretimi hakkındaki inançları
EBRU ATAK DAMAR
Doktora
İngilizce
2019
Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİNÇAY KÖKSAL