Okul Yöneticilerinin ve Öğretmenlerin Eğitimde Yapay Zekâ Kullanılmına İlişkin Görüşlerini Belirlemeye Yönelik Bir Ölçek Geliştirme Çalışması
Özet Görüntüleme: 2432
/ 
PDF İndirme: 1702
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.7767140Anahtar Kelimeler:
Yapay Zekâ- Okul Yöneticisi- Görüş- Görüş ÖlçeğiÖzet
Bu çalışmanın amacı, okul yöneticilerinin ve öğretmenlerin eğitimde yapay zekâ kullanılmına ilişkin görüşlerini belirlemeye yönelik bir ölçek geliştirmektir. Araştırmanın çalışma grubunu İstanbul Anadolu Yakası’nda resmi liselerde görev yapan okul müdürleri ve öğretmenler oluşturmaktadır. Ölçeğin geliştirilme aşamasında 62 madde (item) oluşturulmuş ve uzman görüşüne sunulmuştur. Ölçek için açımlayıcı (AFA) ve doğrulayıcı (DFA) faktör analizi yapılmıştır. Yapılan AFA sonucunda 28 maddeli ve dört boyutlu bir ölçek oluşmuştur. Toplam açıklanan varyans oranı %56.58’dir. Yapılan analiz sonucunda, ölçeğin boyutları belirlenmiştir: Yapay zekânın eğitimde kullanımına ilişkin yararlar, Yapay zekânın eğitimde kullanımına ilişkin önyargılar, yapay zekâ kapsamına ilişkin görüşler ve yapay zekâ tanımına ilişkin görüşler. Bu boyutlar dikkate alınara doğrulayıcı faktör analizi yapılmıştır. Bu analiz sonucunda uyum iyiliği değerleri x2: 1017,416 df: 344, GFI= .862, RMSEA= . 07, GFI= .86, CFI = .91, NFI= .84 olarak bulunmuştur. Bu uyum değerleri sonucunda ölçeğin okul müdürleri ve öğretmenlerinin eğitimde yapay zekâ kullanımına ilişkin görüşlerini belirlemede geçerli ve güvenilir bir ölçek gelirştirilmiştir.
Referanslar
Balcı, A. (2011). Sosyal bilimlerde araştırma yöntem, teknik ve ilkeleri. Ankara: Pegem A Yayıncılık.
Bandalos, B. (1996). Confirmatory factor analysis. In J. Stevens (Ed.), Applied multivariate statistics for the social sciences (pp. 389-420). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum
Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı İstatistik, Araştırma Deseni SPSS Uygulamaları Ve Yorum. Ankara: Pegem A
Cronbach, LJ. (I990). Essentials of Psychological Testing. Fifth Ed., New York: HarperCoIIins.
Çokluk, Ö., Şekerci, G., & Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi.
Doğan, N., Soysal, S. & Karaman, H. (2015). Aynı Örnekleme Açımlayıcı Ve Doğrulayıcı Faktör Analizi Uygulanabilir Mi? DOI: 10.14527/9786053188407.25
Efe, A., Orakçı, Ş., Şahin, Y. & Durnalı, M. (2018). Yapay Zekâ Ve Eğitim 4.0 Perspektifinde Mesleki Ortaöğretimde Kodlama ve Robotik Eğitimine Bakış. FATİH Projesi Eğitim Teknolojileri Zirvesi, 2.
Elçi, A. & Vural, M. (2017). Öğretim Elemanı 4.0: Öğretim Elemanının Değişen Rolü ve Teknoloji ile Zenginleştirilmiş Öğrenme. Mediterranean International Conference on Social Sciences, 494.
Eğitimde Yapay Zekâ Çalıştayı - 6 Sonuç Raporu (2019). Erişim Adresi: https://tasam.org/Files/Etkinlik/File/Deklarasyon/EYC6_Sonuc_TR_pdf_9a161561-a82c-4cc1-adcd-ddc6c0e471e2.pdf
Hussin, A. (2018). Education 4.0 Made Simple: Ideas For Teaching. International Journal of Education & Literacy Studies, 92.
Karataş, H. (2017). Endüstri 4.0’ın Eğitim 4.0’A Yansımaları. Marmara Gazetesi (21 Ocak).
Kay, J. (2015). Whither or wither the AI of AIED? AIED 2015 Workshop Proceedings, 1.
Kayri, M. & Aydın, F. (2018) Yapay Zekâ Temelli Eğitsel Veri Madenciliği. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Pratiğimiz ve 2023 Eğitim Vizyonu Kongresi Bildiri Kitapçığı, 53.
Kent, E. (2016). Endüstrinin Gelişimine Bakış. Endüstri 4.0 Platformu. http://www.endustri40.com/endustrinin-gelisimine-bakis/
Köklü, N. (1995). Tutumların Ölçülmesi ve Likert Tipi Ölçeklerde Kullanılan Seçenekler. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 28(2), 81-93.
McKinsey Global Institute (2017). A future that works: Automation, employment, and productivity, 4.
Öztemel, E. (2018). Eğitimde Yeni Yönelimlerin Değerlendirilmesi. Üniversite Araştırmaları Dergisi, Cilt 1, Sayı 1, 25, 27.
Parlak, B. (2017). Dijital Çağda Eğitim: Olanaklar Ve Uygulamalar Üzerine Bir Analiz. Süleyman Demirel University, Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences, 22(15), 1741.
Pehlivan, B. (2018). Yapay Zekânın Eğitimdeki 10 Kullanım Alanı. http://www.socialbusinesstr.com/2018/03/15/yapay-zekânin-egitimdeki-10-kullanim-alani/
Punch, K. (2005). Introduction to Social Research - Quantitive and Qualitive Approach. Second Ed., Sage Publications Inc., California.
Tavşancıl, E. (2006). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Ankara: Nobel Yayınları.
Yazıcı, E. & Düzkaya, H. (2016). Endüstri devriminde dördüncü dalga ve eğitim: Türkiye dördüncü dalga endüstri devrimine hazır mı?. Eğitim ve İnsani Bilimler Dergisi: Teori ve Uygulama. Journal of Education and Humanities: Theory and Practice, 7 (13), 49-88.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2023 ISPEC Uluslararası Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi
Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
