Yapay zekâ ve web destekli argümantasyon tabanlı bilim öğrenme yaklaşımlarının ortaokul öğrencilerinin bilimsel argümantasyon becerilerine, dijital okuryazarlık düzeylerine ve bilimin doğasına yönelik görüşlerine etkisi
The effects of artificial intelligence– and web-supported argumentation-based science learning approaches on middle school students' scientific argumentation skills, digital literacy levels and views on the nature of science
- Tez No: 994274
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜCAHİT KÖSE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Fen Bilimleri Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüz dünyasında bilgiye erişim ve öğrenme süreçleri köklü şekilde değişmiştir. Yapay zekânın hayatımıza girmesi dijital dönüşümü de hızlandırmıştır. Öğrencilerin bilgiye erişim şekilleri ve bilgiyi kullanma biçimleri bu hızlı dönüşümle yeniden yapılanmıştır. Özellikle yapay zekâ tabanlı uygulamalar öğrencilerin sorgulama, problem çözme ve bilgiyi yeniden yapılandırma süreçlerinde destekleyici bir“dijital rehber”olarak kullanılmaya başlanmıştır. Öğrencilerin kanıta dayalı bilimsel bilgiler üretmesini destekleyen Argümantasyon Tabanlı Bilim Öğrenimi (ATBÖ) yaklaşımında bu dijital rehberin işlevinin nasıl olacağı çalışmanın çıkış noktası olmuştur. Araştırmada hem yapay zekâ destekli ATBÖ uygulamalarının hem de web destekli ATBÖ uygulamalarının öğrencilerin bilimsel argümantasyon becerilerini, dijital okuryazarlık düzeylerini ve bilimin doğasına yönelik görüşlerini nasıl etkilediğini derinlemesine incelemek hedeflenmiştir. Bu sebeple araştırmada nicel ve nitel veri toplama tekniklerinin bir arada kullanıldığı karma yöntem benimsenmiş, güçlü bir deneysel desen olan Solomon dört grup deseni ile desteklenmiştir. Dört sınıfla yürütülen çalışmada iki sınıfta ChatGPT destekli ATBÖ uygulamaları ile öğretim sürdürülürken diğer iki sınıfta web destekli ATBÖ uygulamaları ile öğretim gerçekleştirilmiştir. Çalışma, Antalya ili Gazipaşa ilçesindeki bir devlet ortaokulunda öğrenim gören 6. sınıf öğrencileri ile yürütülmüştür. Nicel veriler Bilimin Doğası Görüşler Formu (VNOS-E), Dijital Okuryazarlık Ölçeği ve Bilimsel Argümantasyon Testi ile toplanmıştır. Nitel veriler ise yarı yapılandırılmış görüşmeler, öğrenci etkileşim kayıtları (ChatGPT promptları, web arama kayıtları) ve öğrenci portfolyoları aracılığıyla elde edilmiştir. Araştırmada nicel verilerin analizinde öncelikle verilerin normallik ve varyans homojenliği varsayımları test edilmiştir. Varsayımların sağlandığı durumlarda parametrik testler, sağlanmadığı durumlarda ise parametrik olmayan testler kullanılmıştır. Solomon dört grup deseni doğrultusunda gruplar arası karşılaştırmalarda tek yönlü varyans analizi (ANOVA), gerekli durumlarda post-hoc testleri kullanılmıştır. Ön test–son test karşılaştırmalarında bağımsız ve bağımlı örneklemler için uygun testler uygulanmış, ön test etkisini kontrol etmek amacıyla iki faktörlü ve robust ANOVA analizlerinden yararlanılmıştır. Nitel verilerin analizinde içerik analizi yaklaşımı benimsenmiştir. Elde edilen nitel bulgular, nicel sonuçlarla ilişkilendirilerek karma yöntem bütünlüğü içinde yorumlanmıştır. Araştırmanın sonuçlarına göre, her iki öğrenme ortamında da öğrencilerin argümantasyon becerilerinin geliştiği görülmektedir. Nicel sonuçlar, yapay zekâ destekli ve web destekli ATBÖ uygulamalarının öğrencilerin argümantasyon düzeylerini benzer biçimde üst düzeye taşıdığını göstermektedir. Bu gelişime dair önemli ipuçları nitel verilerle sağlanmıştır. Nitel sonuçlar her iki öğrenme ortamının da argümantasyonu farklı boyutlardan desteklediğini göstermiştir. ChatGPT destekli gruplarda bilişsel sorgulama yapma, neden–sonuç ilişkisini kurma ve fikirleri yeniden yapılandırma süreçleri öne çıkmıştır. Web destekli gruplarda ise kanıt kullanma, karşı argüman geliştirme ve kanıta dayalı tartışma süreçlerinin daha belirgin olduğu belirlenmiştir. Dijital okuryazarlık açısından elde edilen nitel sonuçlar, her iki öğrenme ortamının da öğrencilerin dijital okur yazarlıklarını geliştirdiğini ortaya koymaktadır. Bununla birlikte araştırma sonuçları, web destekli grupların özellikle kaynak doğrulama, eleştirel değerlendirme yapma, birden fazla kaynaktan karşılaştırma yapma ve dijital etik ilkeleri gözetme boyutlarında daha güçlü performans sergilediklerini göstermektedir. Nitekim nicel analizlerde web destekli grupların dijital okuryazarlık puanlarının yapay zekâ destekli gruplara göre anlamlı düzeyde daha yüksek olduğu (Mweb=4.14; YZ=3.86) ve bu farkın orta düzeyde etki büyüklüğüne sahip olduğu belirlenmiştir (d = –0.68). Buna karşılık yapay zekâ destekli grupların nitel sonuçlarına göre bilgiye hızlı erişim, bilgiyi sadeleştirme, yeniden yapılandırma ve sunuma dönüştürme becerilerinin bu grupta daha baskın olduğu görülmüştür. Bilimin doğasına ilişkin sonuçlar, her iki öğrenme ortamının da öğrencilerin bilimin doğasına ilişkin anlayışlarını geliştirdiğini göstermektedir. Buna karşın sonuçlar, yapay zekâ destekli ATBÖ yaklaşımının öğrencilerin bilimin deneysel yönüne, değişebilen, öznel ve yaratıcı yapısına yönelik farkındalıklarını web destekli öğrenmeye kıyasla anlamlı düzeyde artırdığını ortaya koymaktadır. Robust ANOVA analizlerinde kaynak türünün tüm alt boyutlarında anlamlı etki oluşturduğu ve bu etkinin orta düzeyde olduğu belirlenmiştir. Bu durum, yapay zekâ destekli öğrenmenin öğrencilerin bilimi tartışmaya açık, yorumlanabilen ve zaman içinde yeniden şekillenebilen bir süreç olarak algılamalarına katkı sağladığını göstermektedir. Genel olarak elde edilen bulgular, yapay zekâ destekli ATBÖ yaklaşımının öğrencilerin bilimsel düşünme ve argümantasyon süreçlerinde bilişsel derinliği artırdığını ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, web destekli öğrenme ortamlarının öğrencilerin dijital okuryazarlık becerilerinde özellikle eleştirel farkındalık, bilgi doğrulama ve kaynak seçimi boyutlarında daha güçlü bir gelişim sağladığı belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In today's world, access to information and learning processes have changed radically. The integration of artificial intelligence into our lives has further accelerated digital transformation. With this rapid change, the ways in which students access information and use knowledge have been restructured. In particular, artificial intelligence–based applications have begun to be used as supportive“digital guides”that assist students in inquiry, problem-solving, and knowledge construction processes. How this digital guide functions within the Argumentation-Based Science Learning (ABSL) approach, which supports students in producing evidence-based scientific knowledge, constitutes the starting point of this study. Accordingly, the study aims to examine in depth how both artificial intelligence–supported ABSL applications and web-supported ABSL applications affect students' scientific argumentation skills, digital literacy levels, and views on the nature of science. For this purpose, a mixed-methods research design, in which quantitative and qualitative data collection techniques are used together, was adopted and supported by a strong experimental design, namely the Solomon four-group design. The study was conducted with four classes, two of which received instruction through ChatGPT-supported ABSL applications, while the other two were taught using web-supported ABSL applications. The research was carried out with 6th-grade students attending a public middle school in the Gazipaşa district of Antalya province. Quantitative data were collected using the Views of Nature of Science Questionnaire (VNOS-E), the Digital Literacy Scale, and the Scientific Argumentation Test. Qualitative data were obtained through semi-structured interviews, ChatGPT interaction records, and student portfolios. In the analysis of quantitative data, assumptions of normality and homogeneity of variance were first tested. Parametric tests were applied when assumptions were met, whereas non-parametric tests were used otherwise. In line with the Solomon four-group design, one-way analysis of variance (ANOVA) and, when necessary, post-hoc tests were employed for between-group comparisons. Appropriate tests for independent and dependent samples were used in pre-test–post-test comparisons, and two-factor and robust ANOVA analyses were conducted to control for pre-test effects. In the analysis of qualitative data, a content analysis approach was adopted. The qualitative results obtained were interpreted in relation to the quantitative findings within the integrity of the mixed-methods design. According to the results of the study, students' argumentation skills improved in both learning environments. The quantitative results indicate that both AI-supported and web-supported IBSE (Argumentation-Based Science Education) practices raised students' argumentation levels to similarly high levels. Important insights regarding the nature of this improvement were provided by the qualitative data. The qualitative findings revealed that both learning environments supported argumentation from different dimensions. In the ChatGPT-supported groups, processes such as engaging in cognitive inquiry, establishing cause–effect relationships, and restructuring ideas came to the forefront, whereas in the web-supported groups, the use of evidence, development of counter-arguments, and evidence-based discussion processes were more prominent. With regard to digital literacy, the qualitative findings indicate that both learning environments contributed to the development of students' digital literacy skills. However, the results also showed that the web-supported groups performed more strongly particularly in source verification, critical evaluation, comparison of information from multiple sources, and adherence to digital ethical principles. Consistent with these results, the quantitative analyses revealed that the digital literacy scores of the web-supported groups were significantly higher than those of the AI-supported groups (Mweb_{web}web=4.14; MAI_{AI}AI=3.86), with a medium effect size (d = –0.68). On the other hand, the qualitative results indicated that in the AI-supported groups, skills such as rapid access to information, simplification, restructuring, and transformation of information into presentation formats were more dominant. The results regarding the nature of science (NOS) show that both learning environments improved students' understanding of the nature of science. However, the findings also reveal that the AI-supported IBSE approach significantly enhanced students' awareness of the experimental, changing, subjective, and creative aspects of science compared to the web-supported learning environment. Robust ANOVA analyses indicated that the type of resource used had a significant effect on all NOS sub-dimensions with medium-level effect sizes. This demonstrates that AI-supported learning contributes to students' perception of science as a process that is open to discussion, interpretable, and continuously reshaped over time. Overall, the findings indicate that the artificial intelligence–supported ABSL approach enhances cognitive depth in students' scientific thinking and argumentation processes. Nevertheless, web-supported learning environments appear to foster stronger development in students' digital literacy skills, particularly in critical awareness, information verification, and source selection.
Benzer Tezler
- Öğretmen adaylarının kullandığı dijital kaynak türünün argüman düzeylerine etkisi
The effect of the type of digital resources used by pre-service teachers on their argumentation levels
MELİSE YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimRecep Tayyip Erdoğan ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞBA YÜKSEL
- Yapay zeka destekli büyük dil modeli ile kodsuz web geliştirme platformu tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of a no-code web development platform with an ai-supported large language model
OSMAN KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM YÜCEDAĞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ŞENTÜRK
- Web 2.0 ve yapay zekâ destekli biçimlendirici değerlendirmenin öğrencilerin başarıları üzerindeki etkisi
The effect of web 2.0 and artificial intelligence supported formative assessment on students' achievements
YAVUZ SİNAN ÖZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimAtatürk ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEYHUN OZAN
- Sportif performansın ölçülmesi ve değerlendirilmesi için yapay zeka destekli bir web uygulaması ile chatbot geliştirilmesi: Spormetrik uygulamasının geçerliği, güvenirliği ve hassasiyeti
Development of an artificial intelligence-enabled web application and chatbot for measurement and evaluation of sports performance: Validity, reliability and sensitivity of sportsmetric application
HÜSEYİN ŞAHİN UYSAL
Doktora
Türkçe
2025
SporBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEZGİN KORKMAZ
- Diyabetli bireylerde web tabanlı ve yapay zekâ destekli bireyselleştirilmiş uygulamaların bilgi düzeyi, tedaviye uyum ve öz yönetim üzerine etkisi
The effect of web-based and artificial intelligence-assisted personalized applications on knowledge levels compliance with treatment and self-management among patients with diabetes
NİLHAN TÖYER ŞAHİN