Ai adoption of EFL instructors in a Turkish tertiary bridging program: A mixed-methods study
Türkiye'deki bir hazırlık programında yabancı dil olarak İngilizce eğitimi veren öğretim görevlilerinin yapay zekâ benimsemesi üzerine karma yöntemli bir çalışma
- Tez No: 962997
- Danışmanlar: Assist. Prof. HALİS NECMİ AKŞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yabancı Dil Olarak İngilizce Öğretimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İngiliz Dili Öğretimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 453
Özet
Bu çalışma, Türkiye'deki bir vakıf üniversitesinde yer alan bir İngilizce hazırlık programında görev yapan İngilizce öğretim görevlilerinin yapay zekâ (YZ) teknolojisini benimsemelerini incelemektedir. Ayrıca, öğretim görevlilerinin çeşitli demografik özeliklere ilişkin algılarını analiz ederek bu özelliklerin YZ'nin benimsenmesini etkileyip etkilemediğini belirlemeyi amaçlamaktadır. Bunun yanı sıra, öğretim görevlilerinin öğretim uygulamalarında YZ'yi benimsemeye yönelik derinlemesine algı ve deneyimlerini keşfetmeyi de hedeflemektedir. Açıklayıcı Ardışık Karma Yöntem Deseni (Nicel → Nitel) kullanılarak yürütülen çalışmada, ilk olarak Chatterjee & Bhattacharjee'nin (2020) YZ benimseme modeline dayalı ve geçerliği sağlanmış çevrim içi bir anket 51 öğretim görevlisini uygulanmıştır. Betimsel analiz, genel eğilimleri incelemek amacıyla; çıkarımsal analiz ise demografik özelliklerin YZ benimsenmesini etkileyip etkilemediğini araştırmak amacıyla kullanılmıştır. Bu nicel aşamayı, daha derinlemesine içgörüler elde etmek amacıyla sekiz katılımcıyla bire bir yapılan yarı yapılandırılmış mülakatlar izlemiştir. Çalışmanın en önemli bulguları, öğretim görevlilerinin YZ'yi benimsemeye yönelik tutumlarının genel olarak olumlu olduğunu ve YZ'yi öğretim amaçlı bir araç olarak kullanma konusunda temkinli bir iyimserlik taşıdıklarını ortaya koymuştur. Genel olarak, demografik faktörlerin sınırlı bir rol oynadığı görülmüştür; ancak öğretim deneyimi ile öğretmen yeterliliklerinin, öğretim görevlilerinin Çaba Beklentisi üzerinde anlamlı bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, yaş grupları arasında YZ kullanımını Kolaylaştırıcı Koşullar açısından ve öğretmen yeterlikleri ve Davranışsal Niyetler açısından anlamlı farklar bulunmuştur. Mülakatlardan elde edilen nitel verilerle birlikte değerlendirildiğinde, bulgular demografik değişkenlerin bağlamsal olarak hala önem taşıyabileceğini göstermektedir. Bu da yükseköğretim paydaşları açısından, hazırlık programlarında YZ'nin benimsenmesini kolaylaştırmak için yol gösterici olabilir. Bu süreç; kaynaklara erişimin kolaylaştırılmasını, YZ politikalarının açık şekilde iletilmesini ve odaklı öğretmen eğitimlerinin sağlanmasını içerebilir.
Özet (Çeviri)
This study investigates the adoption of artificial intelligence (AI) by English language instructors in a tertiary bridging program at a Turkish foundation university. It also aims to examine instructors' perceptions across diverse demographic characteristics to determine whether these may influence AI adoption. Additionally, the study seeks to explore instructors' in-depth perceptions and experiences of AI adoption in their teaching practices. Using an explanatory sequential mixed-methods design (QUAN → qual), the study first administered a validated online questionnaire, based on Chatterjee & Bhattacharjee's (2020) AI adoption model, to 51 instructors. Descriptive analysis was used to examine overall trends, while inferential analysis was conducted to investigate whether demographic characteristics influenced AI adoption. This was followed by one semi-structured interview with each of eight participants to gain deeper insights. The most significant findings revealed that instructors were largely positive in their attitudes toward AI adoption, expressing a sense of cautious optimism regarding its use as a tool for their teaching purposes. Overall, demographic factors played a limited role; however, teaching experience and English teaching qualifications were found to significantly impact instructors' Effort Expectancy. A significant difference was also found between age groups regarding the Facilitating Conditions for AI Use and between English teaching qualifications and Behavioral Intentions. When combined with interview insights, the findings suggest that demographic variables may still hold contextual relevance, possibly informing stakeholders in higher education in facilitating AI adoption in tertiary bridging programs. This could include facilitating resource access, clearly communicating AI policies, and providing focused English teaching.
Benzer Tezler
- Exploring self-efficacy in AI competence and generative AI acceptance among EFL teachers in Türkiye
Türkiye'de EFL öğretmenlerinin yapay zekâ öz-yeterlikleri ile üretken yapay zekâyı kabul düzeylerinin araştırılması
KHANSA ALAHMAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İngiliz Dili ve EdebiyatıBahçeşehir ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. FATOŞ UĞUR ESKİÇIRAK
- AI adoption in software development teams
Yazılım geliştirme ekiplerinde yapay zeka benimsenmesi
TUBA BALTA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Yönetim Bilişim SistemleriBoğaziçi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM TAŞKIN
- Investigation of the critical factors impacting organizational adoption of ai technology
Yapay zekâ teknolojisinin kurumsal olarak benimsenmesinde etkili olan kritik faktörlerin araştırılması
DİLEK ÇABUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Yönetim Bilişim SistemleriBoğaziçi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM TAŞKIN
PROF. DR. ZUHAL TANRIKULU
- Yapay zekanın benimsenmesini etkileyen başarı faktörleri ve Türkiye'de özel sektör çalışanları açısından bir araştırma
Success factors affecting artificial intelligence adoption, and a view from the private sector employees in Turkey
NUR SIROĞLU
Doktora
Türkçe
2021
İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADİL MURAT SALEPÇİOĞLU
- A machine learning approach to sentiment analysis: Insights from public perception of ai chatbots
Duygu analizinde makine öğrenimi yaklaşımı: Yapay zeka sohbet robotlarına ilişkin kamu algısından elde edilen içgörüler
ZEKİ ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve TeknolojiÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İRGE ŞENER