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, Akademik yazı, Otomatik geri bildirim, Yabancı dil eğitimi, Yazılı düzeltme geri bildirimi, Öğretmen görüşleri, Öğretmen müdahaleleri, İnsan-yapay zeka etkileşimi, AI-generated writing feedback, EFL Teachers' refinement practices, Suggestions for improvement, Accuracy evaluations, Academic writing, Automated feedback, Foreign language education, Written corrective feedback, Teacher opinions, Teacher interventions, Human-artificial intelligence interaction
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Akaryakıtla çalışan endüstriyel tav fırınlarında yanma, sıcaklık ve basıncın optimum kontrolu
Optimum control of combustion temperature and pressure in industrial tempering furnaces working with fuel-oil
MEHMET EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜCEL ERCAN
- Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜVEN ÖZERİN
- S.S. Çiçek yetiştirme ve satış kooperatifi İzmir mezatında aylara göre piyasaya arzedilen süs bitkileri cinsleri ve toptan fiyatlarının 1984-1985 kış sezonu (Kasım-Mayıs) içerisindeki değişimi
Başlık çevirisi yok
TANAY BİRİŞÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Peyzaj MimarlığıEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN HATİPOĞLU
- KY-89 zeolitinde asitlik dağılımının ve bazı hidrokarbonların etkin difüzyon katsayılarının gaz kromatografi ile tayini
Başlık çevirisi yok
SEZAİ ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Kimya MühendisliğiEge ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖNÜL GÜNDÜZ
- Renk görüntü teorisi ve televizyona uygulaması
Theories of colour vision and their application to television
MUSTAFA LAMİ TAPLAMACIOĞLU
Doktora
Türkçe
1986
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA ÖZMEN