ÖZ DÜZENLEMELİ ÖĞRENME SÜRECİNE ENTEGRE EDİLEN YAPAY ZEKÂ ARAÇLARININ ÖĞRETMEN ADAYLARININ YAPAY ZEKÂ HAZIRBULUNUŞLUKLARINA YANSIMALARI

Abstract

Bu araştırma, matematik öğretiminde öz düzenlemeli öğrenme sürecine entegre edilen yapay zeka araç kullanımının öğretmen adaylarının yapay zeka hazırbulunuşluk düzeylerindeki yansımalarını incelemektir. Bu amaç doğrultusunda öğretmen adaylarına yapay zekâ hazırbulunuşluk ölçeğiyle yapay zekâ araçlarının eğitimde ve öz düzenlemeli öğrenme sürecinde kullanımına yönelik görüşleri birlikte ele alınmıştır. Araştırma, 2024–2025 bahar döneminde Fırat Üniversitesi İlköğretim Matematik Öğretmenliği bölümünde öğrenim gören 30 öğretmen adayı ile yürütülmüş. Veriler yapay zekâya hazırbulunuşluk ölçeği ile yapay zekâ ve öz düzenlemeli öğrenmeye yönelik yarı yapılandırılmış görüşme formu ile toplanmıştır. Ölçekten elde edilen veriler SPSS paket program yardımıyla uygun analiz yöntemleri ile incelenirken nitel veriler içerik analizine tabi tutulmuştur. Bulgular, öğretmen adaylarının öz düzenleme becerilerinde kullandıkları YZ araçlarına yönelik YZ hazırbulunuşlukları üzerindeki yansımalarını ortaya koymaktadır. Elde edilen bulgular doğrultusunda öğretmen adaylarının yapay zekâ hazırbulunuşluk düzeyinde son test lehine istatistiksel olarak anlamlı farkın çıktığı görülürken cinsiyet açısından herhangi bir istatiksel olarak anlamlı farkın oluşmadığı görülmüştür. Öğretmen adayları YZ'yi geri bildirim, öz değerlendirme ve motivasyon açısından yararlı bulmakla birlikte, kullanımının sınırlılıkları ve rehbere ihtiyaç duyulduğu hakkında görüş bildirmişlerdir. Bulgular doğrultusunda, yapay zekâya hazırbulunuşluk ve öz düzenlemeli öğrenme becerilerini güçlendirecek YZ destekli öz düzenlemeli öğrenme etkinliklerinin öğretmen yetiştirme programlarına sistematik biçimde entegre edilmesi, yapay zeka uygulamalarının etik, eleştirel ve bilinçli kullanım becerilerinin öğretim sürecinde desteklenmesi önerilmektedir. Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ hazırbulunuşluğu, öz düzenlemeli öğrenme, matematik eğitimi, öğretmen adayları

This research examines the reflections of the use of artificial intelligence tools integrated into the self-regulated learning process in mathematics teaching on preservice teachers' artificial intelligence readiness levels. For this purpose, preservice teachers' artificial intelligence readiness levels and their views on the use of artificial intelligence tools in education and in the self-regulated learning process were considered together through an artificial intelligence readiness scale. The research was conducted with 30 preservice teachers studying in the Elementary Mathematics Teaching Department at Fırat University during the 2024–2025 spring semester. The data were collected using an artificial intelligence readiness scale and a semi-structured interview form related to artificial intelligence and self-regulated learning. While the data obtained from the scale were examined using appropriate analysis methods with the SPSS software package, qualitative data were subjected to content analysis.The findings reveal the reflections of preservice teachers' artificial intelligence readiness toward the artificial intelligence tools they use in their self-regulation skills. In line with the findings obtained, it was observed that a statistically significant difference emerged in favor of the post-test in preservice teachers' artificial intelligence readiness levels, while no statistically significant difference was observed in terms of gender. Preservice teachers stated that they found artificial intelligence useful in terms of feedback, self-evaluation, and motivation; however, they also expressed views regarding the limitations of its use and the need for guidance. In accordance with the findings, it is recommended that artificial intelligence–supported self-regulated learning activities that will strengthen artificial intelligence readiness and self-regulated learning skills be systematically integrated into teacher education programs, and that ethical, critical, and conscious use skills of artificial intelligence applications be supported in the teaching process. Keywords: Artificial intelligence readiness, self-regulated learning, mathematics education, preservice teachers