YAPAY ZEKA DESTEKLİ EĞİTİMİN İLKOKUL ÖĞRENCİLERİNİN FEN BİLİMLERİ DERSİNE YÖNELİK TUTUM, MOTİVASYON VE KAYGI DÜZEYLERİNE ETKİSİ

Abstract

Bu araştırma, yapay zeka destekli öğretim uygulamalarının ilkokul 4. sınıf öğrencilerinin Fen Bilimleri dersine yönelik motivasyon, tutum ve kaygı düzeylerine etkisini incelemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Nicel yöntemle yürütülen çalışmada, tek grup ön test–son test desenine yer verilmiştir. Çalışma grubunu, 2024–2025 eğitim-öğretim yılında Güneydoğu Anadolu Bölgesi'nin kırsal kesiminde yer alan bir devlet ilkokulunda öğrenim gören 20 dördüncü sınıf öğrencisi oluşturmuştur. Veri toplama sürecinde, Fen Öğrenimine Yönelik Motivasyon Ölçeği, Fen Bilimlerine Yönelik Tutum Ölçeği ve Fen Öğrenimine Yönelik Kaygı Ölçeği kullanılmış; elde edilen veriler SPSS 26 programı ile bağımlı örneklemler t-testi ayrıca Cohen's d analiziyle değerlendirilmiştir. Analizler sonucunda, motivasyon için d = 1.23, tutum için d = 1.34 ve kaygı için d = 1.53 olarak hesaplanmış; tümü "çok büyük etki" düzeyinde bulunmuştur. Uygulama sürecinde ChatGPT, Google Gemini ve Microsoft Copilot araçları aktif biçimde kullanılmış; bu araçlar kavram açıklamaları, görsel içerik üretimi, soru hazırlama ve eğitsel etkinliklerde rehberlik işlevi görmüştür. Öğrencilerin derse ilgilerini artıran, olumlu tutum geliştirmelerine katkı sunan ve fen dersine yönelik kaygı düzeylerini düşüren bu uygulamalar, yapay zeka teknolojilerinin duyuşsal öğrenme üzerinde güçlü ve anlamlı etkiler yaratabildiğini göstermektedir.This study was conducted to examine the effect of artificial intelligence-supported teaching applications on the motivation, attitudes, and anxiety levels of fourth-grade primary school students towards science lessons. The study was conducted using quantitative methods and employed a single-group pre-test–post-test design. The study group consisted of 20 fourth-grade students enrolled in a state primary school located in a rural area of the Southeast Anatolia Region during the 2024–2025 academic year. During the data collection process, the Science Learning Motivation Scale, the Science Attitude Scale, and the Science Learning Anxiety Scale were used; the obtained data were evaluated using the SPSS 26 programme with a dependent samples t-test and Cohen's d analysis. The analyses revealed that d = 1.23 for motivation, d = 1.34 for attitude, and d = 1.53 for anxiety, all of which were found to be at the 'very large effect' level. During the implementation process, ChatGPT, Google Gemini, and Microsoft Copilot tools were actively used; these tools served as guides in concept explanations, visual content production, question preparation, and educational activities. These applications, which increased students' interest in the course, contributed to the development of positive attitudes, and reduced anxiety levels toward science courses, demonstrate that artificial intelligence technologies can create strong and meaningful effects on affective learning.