Design and implementation of an AI competency module for prospective teachers: A mixed-methods study

Bu çalışma, yapay zekâ yeterlilik öğretim modeline (Ng et al., 2023) dayalı olarak tasarlanan bir öğrenme modülünün öğretmen adaylarının yapay zekâ yeterliklerini ve yapay zekâ okuryazarlıklarını nasıl geliştirdiğini incelemeyi amaçlamaktadır. Tamamlayıcılık işleviyle yapılandırılmış paralel karma yöntem desenine dayanan araştırma, Türkiye'deki bir üniversitede Öğretim Teknolojileri ve Materyal Tasarımı dersine kayıtlı on bir öğretmen adayıyla dokuz hafta boyunca yürütülmüştür. Nicel veriler Meta Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği (MAILS) aracılığıyla toplanmış; nitel veriler ise ön-son görüş formu ve yapay zekâ entegrasyonlu dönem projelerinden toplanmıştır. Bulgular, katılımcıların özellikle yapay zekâyı anlama, algılama ve üretme alt boyutlarında anlamlı düzeyde gelişim gösterdiğini ortaya koymuştur. Yapay zekâ etiği ve uygulama boyutlarında anlamlı nicel fark gözlemlenmemesine rağmen, nitel veriler etik farkındalıkta ve yapay zekânın toplumsal etkilerine yönelik belirgin bir artış olduğunu göstermiştir. Ders planı analizleri, katılımcıların yapay zekâyı farklı disiplinlere entegre ettiğini ve öğretim tasarımlarını Yapay Zekâda Beş Büyük Fikir ile UNESCO'nun öğrenci yeterlik çerçevesine göre yapılandırdığını ortaya koymuştur. Yapay zekâya yönelik ölçme ve değerlendirme stratejilerinin sınırlı olduğu görülmüştür. Bu çalışma, pedagojik olarak temellendirilmiş modüllerin öğretmen adaylarının yapay zekâ yeterliklerini geliştirme potansiyeline dair ampirik kanıtlar sunmakta ve öğretmen eğitimi için önemli çıkarımlar önermektedir.