Yapay zeka tabanlı uygulamalar ve dijital materyaller ile desteklenmiş çevre eğitimi sürecinin incelenmesi
Investigation of the environmental education process supported with artificial intelligence and digital materials
- Tez No: 965846
- Danışmanlar: PROF. DR. SEMRA BENZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Fen Bilgisi Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmada, yapay zekâ tabanlı uygulamalar ve dijital materyaller kullanılarak yürütülen Çevre Eğitimi ders sürecinin fen bilgisi öğretmen adaylarının çevre eğitimi öz- yeterliklerine, yapay zekâya yönelik genel tutumlarına, Web 2.0 hızlı içerik geliştirme öz- yeterlik inançlarına ve dijital materyal oluşturabilme öz-yeterliklerine etkisi incelenmiştir. Ayrıca, öğretim sürecine ilişkin fen bilgisi öğretmen adaylarının görüşleri de araştırılmıştır. Araştırma, nitel ve nicel yöntemlerin birlikte kullanıldığı karma yöntem desenlerinden açımlayıcı karma desen kapsamında yürütülmüştür. Nicel boyutta ise araştırma modeli olarak, tek gruplu ön test-son test yarı deneysel desen tercih edilmiştir. Araştırma, 2023- 2024 eğitim-öğretim yılında Ankara ilinde yer alan Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi'nde Çevre Eğitimi dersi almakta olan 20 fen bilgisi öğretmen adayıyla yürütülmüştür. Çalışma grubu, seçkisiz olmayan örnekleme yöntemlerinden uygun örnekleme yöntemiyle belirlenmiştir. Uygulama süreci, 11 hafta boyunca sürmüş ve bu süreçte fen bilgisi öğretmen adayları, ChatGPT, MagicSchool, Canva ve EdPuzzle gibi yapay zekâ tabanlı uygulamalar ile Web 2.0 uygulamalarını kullanarak çevre eğitimi kapsamında poster hazırlama, araştırma yapma ve sunum oluşturma gibi çeşitli etkinlikler gerçekleştirmiştir. Araştırmada veri toplama aracı olarak;“Çevre Eğitimi Öz-Yeterlik Ölçeği”,“Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutum Ölçeği”,“Web 2.0 Hızlı İçerik Geliştirme Öz-Yeterlik İnancı Ölçeği”,“Öğretmenlerin Dijital Materyal Oluşturabilme Öz-Yeterliliği Ölçeği”ve araştırmacı tarafından hazırlanan yarı yapılandırılmış görüşme formu kullanılmıştır. Nicel veriler, Wilcoxon İşaretli Sıralar testi ile analiz edilmiştir. Nitel veriler ise içerik analiz yöntemiyle değerlendirilmiştir. Araştırma sonucunda, yapay zekâ tabanlı uygulamalar ve dijital materyallerle desteklenen çevre eğitimi sürecinin, fen bilgisi öğretmen adaylarının çevre eğitimi öz-yeterlikleri, yapay zekâya yönelik tutumları, Web 2.0 içerik geliştirme yeterlikleri ve dijital materyal oluşturma becerileri üzerinde istatistiksel olarak olumlu yönde etkilediği belirlenmiştir. Ayrıca fen bilgisi öğretmen adayları, kullanılan yapay zeka tabanlı uygulamaların öğrenme sürecini desteklediğini ve mesleki yeterliklerini geliştirdiğini ifade etmiştir.
Özet (Çeviri)
This study examined the effects of the environmental education course process conducted using artificial intelligence-based applications and digital materials on pre-service science teachers' Environmental Education self-efficacy, their general attitudes towards artificial intelligence, their Web 2.0 rapid content development self-efficacy beliefs, and their self- efficacy to create digital materials. In addition, the opinions of pre-service science teachers about the teaching process were also investigated. This research was conducted within the framework of the explanatory sequential mixed methods design, which integrates both qualitative and quantitative approaches. For the quantitative component, a one-group pretest–posttest quasi-experimental design was employed. The study was implemented in the 2023–2024 academic year with a sample of 20 pre-service science teachers enrolled in the Environmental Education course at the Gazi Faculty of Education, Gazi University, Ankara. The study group was determined by convenient sampling method, one of the non-random sampling methods. The implementation process lasted for 11 weeks and in this process, pre-service science teachers performed various activities such as poster preparation, research and presentation creation within the scope of environmental education by using artificial intelligence-based applications such as ChatGPT, MagicSchool, Canva and EdPuzzle and Web 2.0 applications.“Environmental Education Self-Efficacy Scale”,“General Attitude Towards Artificial Intelligence Scale”,“Web 2.0 Rapid Content Development Self-Efficacy Belief Scale”,“Teachers' Self-Efficacy Scale for Creating Digital Materials”and a semi-structured interview form prepared by the researcher were used as data collection tools. Quantitative data were analyzed with Wilcoxon Signed Rank test. Qualitative data were evaluated by content analysis method. As a result of the research, it was determined that the environmental education process supported by artificial intelligence-based applications and digital materials had a statistically positive effect on pre-service science teachers' environmental education self- efficacy, attitudes towards artificial intelligence, Web 2.0 content development competencies and digital material creation skills. In addition, pre-service science teachers stated that the artificial intelligence-based applications used supported the learning process and improved their professional competencies.
Benzer Tezler
- Fen bilgisi öğretmen adaylarında dijital okuryazarlık: Yapay zekâ destekli istasyon tekniğinin etkileri
Digital literacy in science teacher candidates: The effects of artificial intelligence-supported station technique
FATMANUR GÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADRİYE KAYACAN
- Evaluation of teachers' material development with Web 2.0 and AI tools in terms of visual design principles
Öğretmenlerin Web 2.0 ve yapay zekâ araçlarıyla geliştirdikleri materyallerin görsel tasarım ilkeleri açısından değerlendirilmesi
MELİH KAMARAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimYeditepe ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GONCA KIZILKAYA CUMAOĞLU
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Die entwicklung von computerbasierten lehr- und lernmaterialien zur förderung der grammatikvermittlung in den vorbereitungsklassen an der TDU
Türk-Alman Üniversitesi hazırlık sınıflarında dil bilgisi öğretimine yönelik bilgisayar destekli öğretme ve öğrenme materyallerinin geliştirilmesi
ELİF GÖRGÜLÜ
Doktora
Almanca
2026
Eğitim ve ÖğretimTrakya ÜniversitesiAlman Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILDIRIM TUĞLU