Förderung der schreibkompetenz durch künstliche intelligenz im DaF-unterricht
Yabancı dil olarak Almanca öğretiminde yazma becerisinin yapay zeka aracılığıyla geliştirilmesi
- Tez No: 985459
- Danışmanlar: PROF. DR. MUHAMMET KOÇAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Geri bildirim, Hata analizi, Yabancı dil eğitimi, Yapay zeka, Yazma becerisi, Feedback, Error analysis, Foreign language education, Artificial intelligence, Writing skills
- Yıl: 2025
- Dil: Almanca
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Alman Dili Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Eğitimde yapay zeka teknolojilerinin artan rolü, yabancı dil olarak Almanca öğretiminde yazma becerilerinin geliştirilmesini merkezi bir uygulama alanı haline getirmektedir. Yazılı metinlerin düzeltme sürecinin öğretmenler açısından zaman alıcı olması, bireyselleştirilmiş öğrenme fırsatlarını kısıtlayan bir faktör olarak öne çıkmaktadır. İngilizce öğretimi bağlamında yapay zeka kullanımına ilişkin literatür zengin olmasına karşın, yabancı dil olarak Almanca alanı özelindeki eksiklik dikkate değer bir araştırma boşluğuna işaret etmektedir. Bu bağlamda, yürütülen çalışmanın temel amacı, önde gelen üç yapay zeka sohbet robotunun (ChatGPT, DeepSeek ve Gemini) Almanca metinlerde yer alan hataları tespit etme, düzeltme ve bu düzeltmelere ilişkin geri bildirim sunma performanslarını nicel bir perspektiften değerlendirmek ve mukayese etmektir. Araştırmada yarı-deneysel desen benimsenmiştir. Çalışma materyalini, A1, A2 ve B1 seviyelerinde yapay zeka ile üretildikten sonra Corder'in hata analizi çerçevesi temel alınarak 8 spesifik gramer ve leksik-semantik hata türünü barındıracak biçimde sistematik olarak manipüle edilen 60 Almanca metin oluşturmaktadır. Söz konusu metinler, üç sohbet robotuna sunularak, birincil sonuç ölçütleri olarak her bir modelin üç ardışık aşamadaki (Hata Tespiti, Hata Düzeltmesi, Geri Bildirim) başarı oranları tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular, hiçbir modelin tüm görevlerde mutlak bir üstünlük sergilemediğini göstermiştir. Gemini, tespit ettiği hataları düzeltme bağlamında (%0.4'lük bir doğrudan düzeltme hata oranı ile) mükemmele yakın bir performans viii sergilemekle birlikte, bu performans modelin -bilhassa leksik-semantik kategorilerdekibaşlangıç tespit kapasitesiyle sınırlı kalmıştır. DeepSeek, en dengeli genel performansı sergilemiş; ancak B1 seviyesindeki leksik-semantik ekleme hatalarını düzeltmede %30'luk yüksek bir doğrudan hata oranı ile spesifik bir zafiyet göstermiştir. ChatGPT, gramer hatalarını saptamada (%100'e yakın başarı) uzmanlaşmış bir profil çizerken, leksik-semantik hataları (özellikle yanlış kelime seçimi kategorisinde; %70 genel, B1'de %55) tespit etme ve pedagojik geri bildirim sağlama konularında en düşük performansı kaydetmiştir. Genel bir eğilim olarak, görev ve metin karmaşıklığı arttıkça tüm modellerin performansında bir düşüş gözlemlenmiş; gramer temelli hatalar, leksik-semantik hatalara kıyasla daha yüksek bir başarı oranıyla ele alınmıştır. Sonuç olarak, değerlendirmeye alınan yapay zeka sohbet robotlarının, mevcut yetenekleri doğrultusunda, yabancı dil olarak Almanca öğrenenler için etkili dilbilgisi denetleyicileri veya düzeltmenler olarak işlev görebileceği; ancak henüz güvenilir pedagojik aktörler olarak nitelendirilemeyeceği anlaşılmıştır. Modellerin yapısal ve kural tabanlı hatalara yönelik sağladığı destek güçlü olmakla birlikte, bağlamsal nüansları kavramayı gerektiren karmaşık anlamsal görevleri yönetme ve isabetli pedagojik açıklamalar sunma konusundaki yeterlilikleri sınırlıdır. Bu durum, söz konusu teknolojilerin eğitim ortamlarında dikkatli ve denetimli bir kullanımını zorunlu kılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Die wachsende Rolle von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) im Bildungswesen rückt die Entwicklung von Schreibkompetenzen im Deutsch als Fremdsprache (DaF)- Unterricht in den Mittelpunkt der Anwendung. Der für Lehrende zeitaufwändige Korrekturprozess schriftlicher Texte erweist sich als ein Faktor, der individualisierte Lernmöglichkeiten einschränkt. Während die Literatur zur Nutzung KI im Kontext des Englischunterrichts reichhaltig ist, verweist der Mangel im DaF-Bereich auf eine bemerkenswerte Forschungslücke. In diesem Zusammenhang besteht das Hauptziel der durchgeführten Studie darin, die Leistung von drei führenden KI-Chatbots (ChatGPT, DeepSeek und Gemini) bei der Erkennung und Korrektur von Fehlern in deutschen Texten sowie bei der Bereitstellung von Feedback zu diesen Korrekturen aus einer quantitativen Perspektive zu bewerten und zu vergleichen. In der Untersuchung wurde ein quasiexperimentelles Design angewendet. Das Studienmaterial besteht aus 60 deutschen Texten auf den Niveaustufen A1, A2 und B1, die zunächst von der KI generiert und anschließend auf der Grundlage von Corders Fehleranalyse-Framework systematisch manipuliert wurden, um 8 spezifische grammatikalische und lexikalisch-semantische Fehlerarten zu enthalten. Diese Texte wurden den drei Chatbots vorgelegt, wobei als primäre Ergebnismaße die Erfolgsquoten jedes Modells in drei aufeinanderfolgenden Phasen (Fehlererkennung, Fehlerkorrektur, Feedback) ermittelt wurden. Die erzielten Befunde zeigten, dass keines der x Modelle in allen Aufgaben eine absolute Überlegenheit aufwies. Während Gemini bei der Korrektur der erkannten Fehler eine nahezu perfekte Leistung erbrachte (mit einer direkten Fehlerquote bei der Korrektur von 0.4%), blieb diese Leistung durch die anfängliche Erkennungskapazität des Modells – insbesondere in den lexikalisch-semantischen Kategorien – begrenzt. DeepSeek zeigte die ausgewogenste Gesamtleistung, wies jedoch mit einer hohen direkten Fehlerquote von 30% eine spezifische Schwäche bei der Korrektur von lexikalisch-semantischen Hinzufügungsfehlern auf dem B1-Niveau auf. ChatGPT zeigte ein spezialisiertes Profil bei der Erkennung grammatikalischer Fehler (nahezu 100% Erfolg), verzeichnete jedoch die niedrigste Leistung bei der Erkennung lexikalisch-semantischer Fehler (insbesondere in der Kategorie falsche Wortwahl; 70% gesamt, 55% auf B1) und bei der Bereitstellung pädagogischen Feedbacks. Als allgemeiner Trend wurde bei allen Modellen ein Leistungsabfall mit zunehmender Aufgaben- und Textkomplexität beobachtet; grammatikbasierte Fehler wurden mit einer höheren Erfolgsquote als lexikalischsemantische Fehler behandelt. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die evaluierten KI Chatbots gemäß ihren derzeitigen Fähigkeiten als effektive Grammatikprüfer oder Korrektoren für Lernende des Deutschen als Fremdsprache fungieren können, jedoch noch nicht als zuverlässige pädagogische Akteure eingestuft werden können. Während ihre Unterstützung bei strukturellen und regelbasierten Fehlern stark ist, sind ihre Kompetenzen bei der Bewältigung komplexer semantischer Aufgaben, die das Erfassen kontextueller Nuancen erfordern, sowie bei der Bereitstellung treffender pädagogischer Erklärungen begrenzt. Dieser Umstand erfordert eine sorgfältige und beaufsichtigte Nutzung dieser Technologien in Bildungsumgebungen.
Benzer Tezler
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