An ai-enhanced social-emotional learning model for improving academic English writing performance through diary keeping and ai feedback
Günlük yazma ve yapay zekâ değerlendirmesi yoluylaakademik İngilizce yazma performansını iyileştirmeyeyönelik yapay zekâyla geliştirilmiş bir sosyal-duygusalöğrenme modeli
- Tez No: 971842
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP GÜLŞAH KANİ BOZKURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İngiliz Dili Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Geleneksel İngilizce öğretim yöntemlerinin yazma becerisini geliştirmedeki sınırlamaları nedeniyle, sosyal ve duygusal yeterlikleri içeren alternatif yaklaşımlar araştırılmalıdır. Sosyal-duygusal öğrenme (SDÖ), sosyal ve duygusal gelişimi destekleyen ve öğrencilerin dil öğrenimini geliştiren yaygın bir yaklaşımdır. Bu çalışma, İngilizce öğretmenliği öğrencilerinin yazma becerilerini geliştirmek amacıyla yapay zekâ destekli bir SDÖ modeli oluşturmakta, uygulamakta ve değerlendirmektedir. Dil öğrenme günlükleri ve yapay zekâ araçlarıyla birlikte model, ayrıntılı geri bildirim sunmakta ve gelişimi izlemektedir. Ayrıca, yapay zekâ yoluyla öğrencilerin 17 hafta boyunca SDÖ gelişimlerini yansıttıkları yazılı ürünleri değerlendirilmiştir. Yarı deneysel çalışma, bir devlet üniversitesinde öğrenim gören 57 birinci sınıf İngilizce öğretmenliği öğrencisiyle yürütülmüş, katılımcılar deney ve kontrol gruplarına ayrılmıştır. Deney grubu, yapay zekâ ile değerlendirilen SDÖ yazma görevlerini tamamlarken; kontrol grubu geleneksel ders planını takip etmiştir. Yazma becerileri Cambridge B1 ön-son testleriyle; sosyal-duygusal yeterlikler SDÖÖ-GF (Karacan-Özdemir ve Büyükçolpan, 2021) ölçeğiyle; özsaygı düzeyleri ise RSE (Rosenberg, 1979) ile ölçülmüştür. Görüşmelerle öğrencilerin günlük tutma, SDÖ ve yapay zekâ–öğretmen geri bildirimi hakkındaki görüşleri toplanmıştır. Nicel ve nitel veriler karma yöntemle analiz edilmiştir. Bağımlı örneklem t-testleri her iki grupta da anlamlı yazma gelişimi gösterirken (p < .001, d > 1), gruplar arası fark bulunmamıştır. SDÖÖ-GF ve RSE skorlarında anlamlı değişim gözlenmemiştir. Tematik analiz, deney grubunda yazma kalitesi, özfarkındalık ve özgüvende artış olduğunu ortaya koymuştur. Yapay zekâ geri bildirimi anlamca açık bulunmuş, ancak duygusal eksiklik nedeniyle eleştirilmiştir; öğretmen geri bildirimi ise destekleyici ve motive edici bulunmuştur. Bulgular, akademik ve kişisel gelişimi artırmak için SDÖ ve yapay zekânın İngilizce öğretimine entegrasyonuna dair içgörüler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Due to the limitations of traditional ELT methods in developing writing skills, alternative approaches that incorporate social and emotional competencies must be explored. Social-emotional learning (SEL) promotes social and emotional development and has become a popular framework for enhancing students' language learning. This study creates, implements, and evaluates an AI-enhanced SEL model to improve ELT students' writing. Together with language learning diaries and AI tools, the model provides detailed feedback and tracks progress. It also explores how AI can assess students' written products on their SEL development planned over 17 weeks with the actual implementation of 12 weeks. The quasi-experimental study involved 57 first-year ELT students at a Turkish state university, split into experimental and control groups. While the experimental group engaged in AI-evaluated SEL model writing tasks, the control group followed a traditional lesson plan. Cambridge B1 pre- and post-tests assessed writing performance; Social-Emotional Learning Scale-Young Adult Form (SELS-YF) (Karacan-Özdemir and Büyükçolpan, 2021) measured social-emotional skills, and Rosenberg Self-Esteem Scale (RSE) (Rosenberg, 1979) was used for showing the change in students' self-esteem levels. Interviews explored students' views on diary-keeping, SEL, and AI vs. teacher feedback. Quantitative and qualitative data were analyzed using a mixed-methods approach. Paired samples t-tests showed significant writing improvement in both groups (p < .001, d > 1), while independent samples t-tests revealed no significant group differences. SELS-YF and RSE scores showed no meaningful change. Thematic analysis showed that the experimental group gained in writing quality, self-awareness, and confidence, though some noted repetition. AI feedback was valued for clarity but criticized for emotional unavailability, whereas teacher feedback was seen as more supportive and motivating. Findings offer insights into integrating SEL and AI into ELT to boost academic and personal growth.
Benzer Tezler
- Social behavior learning for an assistive companion robot
Yardımcı robotlar için sosyal davranış öğrenimi
PINAR ULUER
Doktora
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Comparatıve analysıs of spatıal experıence ın physıcal and vırtual envıronments: The case of anadolu hısarı
Fiziksel ve sanal ortamlarda mekansal deneyimin karşılaştırmalı analizi: Anadolu hisarı örneği
BUKET TÜMBUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET GÜN
- Cyberbullying unveiled: Using AI and sentiment analysis to illuminate the psychological impacts on vulnerable groups
Siber zorbalığın analizi: Yapay zeka ve duygu analizi kullanılarak kırılgan gruplar üzerindeki psikolojik etkilerin incelenmesi
ABDULNASER MUTASHAR FASHAKH FASHAKH
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- Belirli temel, sosyal ve akademik etkinliklerin başarıya etkisinin modern tekniklerle ölçülmesi
Measuring the effect of certain basic, social and academic activities on success using modern technique
SELMA KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimSüleyman Demirel ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ŞAHİNER
- 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