ACISE-IA, muʿallimleriñ ve muʿallimlik taʿlîmi gören efrâdın ṣunʿî zekâya dâʾir ictimâʿî-hissî idrâklerini, taʿlîmde ṣunʿî zekâya müteveccih müsbet tavırlarını, idrâk olunan AI dijital kifâyetlerini ve tenḳīdî/aḫlâḳî taḳdîrlerini 39 maddelik beş dereceli Likert tertîbiyle tedḳīḳ eden dört buʿdlu bir ḳıyâs vâsıṭasıdır. Bu tetḳīḳ, İspanya'nın Endülüs muḫtâr bölgesinden 1292 muʿallim ve muʿallim namzedini iḥtivâ eden kemmî, tecrübî olmayan, kesitsel ve ex post facto tertîb ile; yaş, akademik muvaffaḳıyyet, taʿlîm saḥası, çalışma vazʿiyeti, muʿallimlik tecrübesi ve akademik sene gibi ḫuṣûṣiyetleriñ ACISE-IA buʿdlarıyla ne sûretle münâsebetdâr olduğunu tedḳīḳ etmiştir.

Numûneniñ 1078'i (%83,4) muʿallimlik taʿlîmi gören dârülfünûn ṭalebesi, 214'ü (%16,6) faʿâl veya çalışmağa ara vermiş muʿallimlerden müteşekkildir. İştirâkçileriñ %29'u erkek, %70,8'i kadın ve %0,2'si kendisini non-binary olarak taʿrîf etmiştir. Numûne iḥtimâlî tesâdüfî intihâb ile değil, maḳṣadlı ve iḥtimâlsiz numûne intihâbı usûlüyle teşkîl olunmuştur.

Yaş, ACISE-IA'nıñ ictimâʿî-hissî idrâk buʿdu ile r = −0,209, müsbet taʿlîmî AI tavrı ile r = −0,133, idrâk olunan AI dijital kifâyeti ile r = −0,137 ve mecmûʿ puan ile r = −0,172 mertebesinde menfî ve istatistikî cihetden maʿnâlı münâsebet göstermiştir. Yaş ile tenḳīdî idrâk ve aḫlâḳî mesʾûliyyet buʿdu arasında maʿnâlı münâsebet görülmemiştir. Bu münâsebetler istatistikî cihetden maʿnâlı olmakla berâber büyüklük iʿtibârıyla küçüktür.

Not ortalaması; müsbet AI tavrı (r = 0,071), idrâk olunan dijital kifâyet (r = 0,065), tenḳīdî ve aḫlâḳî taḳdîr (r = 0,077) ve mecmûʿ ACISE-IA puanı (r = 0,069) ile müsbet münâsebetli bulunmuştur. Lâkin bu korrelasyonlarıñ büyüklüğü pek küçüktür. Not ortalaması ile ictimâʿî-hissî idrâk arasında maʿnâlı münâsebet bulunmamıştır.

Taʿlîm saḥasına göre en yüksek ictimâʿî-hissî idrâk, AI dijital kifâyeti ve mecmûʿ ACISE-IA ortalamaları İctimâʿî ve Ḥuḳūḳî ʿUlûm grubunda görülmüştür. Bu netîce, Mühendislik ve Miʿmârî ile Fünûn saḥalarınıñ en yüksek ḳıymetlere mâlik olacağını öngören H3 faraziyyesiyle tevâfuḳ etmemiş ve H3 desteklenmemiştir. Saḥalar arasındaki teʾsîr büyüklükleri umûmiyetle küçüktür.

Muʿallim namzedleri muʿallimlerden ictimâʿî-hissî idrâk, müsbet AI tavrı ve mecmûʿ ACISE-IA puanında daha yüksek ortalamalar göstermiştir. Buna muḳābil AI dijital kifâyeti farḳı p = 0,053 ile tetḳīḳiñ maʿnâlılık ḥaddini geçmemiş, tenḳīdî/aḫlâḳî mesʾûliyyet cihetinden de iki grup arasında maʿnâlı farḳ bulunmamıştır. Bu sebeble çalışma vazʿiyetine dâʾir H4 yalnız ḳısmen desteklenmiştir.

Muʿallim grubunda daha ziyâde muʿallimlik tecrübesi müsbet AI tavrı (r = −0,145), AI dijital kifâyeti (r = −0,195) ve mecmûʿ puan (r = −0,168) ile küçük menfî münâsebetler göstermiştir. Lâkin araştırmanıñ kesitsel ve korrelasyonel tertîbi sebebiyle bu münâsebetler “yaş” veya “tecrübe”niñ AI idrâkini düşürdüğünü isbât etmez. Nesil farḳları, evvelki teknoloji taʿlîmi, dijital âletlere maʿrûż kalma, çalışma bağlamı ve numûne intihâbı süreci aynı münâsebetlerde rol oynayabilir.

Netîceleriñ umûmî mesâjı, muʿallimleriñ ve muʿallim namzedleriniñ taʿlîmî AI'ya müteveccih tavır ve kifâyetleriniñ tek tip olmadığıdır. Müʾellifler bu sebeble muʿallim taʿlîminde yalnız teknik AI istiʿmâlini öğreten standart programlar yerine, evvelki tecrübeye, meslekî merḥaleye ve idrâk olunan dijital kifâyete göre tanzîm edilmiş; pedagojik, ictimâʿî-hissî ve aḫlâḳî buʿdları teknoloji taʿlîmiyle birleştiren daha esnek taʿlîm yollarınıñ müṭâlaʿa edilmesini teklif etmektedir.

Tetḳīḳiñ esâs mesʾelesi

Taʿlîmde ṣunʿî zekâya hazırlık yalnız bir muʿallimiñ AI âletini teknik cihetden açıp istiʿmâl edebilmesiyle maḥdûd değildir. Menbaʿ tetḳīḳ; muʿallimiñ AI'ya nasıl yaḳlaştığını, ṭalebeler ve tedrîs süreçleri üzerindeki ictimâʿî-hissî teʾsîrleri nasıl taḳdîr ettiğini, kendi AI kifâyetini nasıl idrâk ettiğini ve ḫuṣûṣiyet-i şahsiyye, ʿadâlet, önyargı, insânî murâḳabe ve mesʾûliyyet gibi aḫlâḳî mesʾeleleri nasıl değerlendirdiğini birlikte ele almaktadır.

Araştırmacılarıñ tesbît ettiği literatür boşluğu, evvelki çalışmaların tavır, dijital kifâyet veya aḫlâḳî endîşeleri ekseriyâ ayrı ayrı tedḳīḳ etmesidir. Yaş, akademik muvaffaḳıyyet, disiplin saḥası, çalışma vazʿiyeti, muʿallimlik tecrübesi ve akademik sene gibi ʿâmilleriñ aynı dört buʿdlu çerçevede birlikte tedḳīḳ edildiği çalışmalar daha maḥdûddur.

Nazarî çerçeve: DigCompEdu ve UNESCO AI CFT

Tetḳīḳ iki esâs mefhûmî çerçeveden istifâde etmektedir. DigCompEdu, terbiyecileriñ dijital kifâyetini meslekî iştirâk, dijital menâbiʿ, tedrîs ve taʿallüm, taḳdîr, ṭalebeleriñ güçlendirilmesi ve ṭalebeleriñ dijital kifâyetiniñ inkişafı gibi birbirine merbûṭ saḥalarla ele alan daha vâsiʿ bir terbiyeci dijital kifâyet çerçevesidir.

UNESCO AI Competency Framework for Teachers (AI CFT) ise muʿallimleriñ ṣunʿî zekâ kifâyetini insân merkezli zihniyyet, AI aḫlâḳı, AI esasları ve taṭbîḳātı, AI pedagojisi ve meslekî taʿallüm içün AI olmak üzere beş merbûṭ buʿd üzerinden mefhûmlaştırmaktadır. Bu kifâyetler Acquire, Deepen ve Create tesmiye olunan üç inkişaf mertebesi içinde düşünülmektedir.

Menbaʿda pek mühim bir tefrîḳ yapılmaktadır: ACISE-IA miḳyâsı UNESCO AI CFT veya DigCompEdu'dan türetilmiş bir miḳyâs değildir ve ACISE-IA buʿdları bu çerçeveleriñ kifâyet saḥalarınıñ birebir muʿâdili kabul edilmemelidir. AI CFT ve DigCompEdu, araştırma netîcelerini tefsîr etmek içün kullanılan mefhûmî mürâcaʿatlardır.

Araştırma suʾâli

Araştırmanıñ esâs suʾâli, şahsî, akademik ve meslekî ḫuṣûṣiyetleriñ muʿallimleriñ ve muʿallim namzedleriniñ taʿlîmî ṣunʿî zekâ idrâkiniñ muḫtelif buʿdlarıyla ne sûretle münâsebetdâr olduğudur.

Altı faraziyye

ACISE-IA Miḳyâsı Neyi Ölçer?

ACISE-IA, muʿallimleriñ meslekî edâda ṣunʿî zekâ istiʿmâline dâʾir tavır, maʿlûmât/kifâyet idrâki, ḥis ve aḫlâḳî taḳdîrlerini dört alt buʿdda ölçmek maksadıyla kullanılan 39 maddelik beş dereceli Likert miḳyâsıdır; bu tetḳīḳde PSEA, APIA, CD ve PCRE diye kısaltılan dört buʿd ayrı ayrı ve mecmûʿ miḳyâs puanı üzerinden taḥlîl edilmiştir.

Her madde 1 ile 5 arasında taḳdîr edilmiştir. Menbaʿda 1 “Strongly disagree”, 5 ise “Strongly agree” mertebesini temsîl etmektedir.

Miḳyâs maddelerine misâller

PSEA içün verilen misâl madde AI'niñ ṭalebeleriñ hissî zekâsını geliştirebileceği yönündedir. APIA içün AI teknolojileriniñ taʿallümü daha câzib hâle getirebileceği; CD içün şahsıñ muḫtelif AI teknolojilerine âşinâ olduğunu bildirmesi; PCRE içün ise AI istiʿmâliniñ sûʾ-i istiʿmâle müsâʿid hâle gelebileceği ifâdesi misâl olarak verilmiştir.

Miḳyâsıñ iʿtimâd katsayıları

Menbaʿ bu ḳıymetleri mevcûd numûneden istihsâl edilmiş yeni netîceler olarak değil, ACISE-IA'nıñ aslî doğrulama çalışmasından naḳletmektedir:

Cronbach alfa (α) ve McDonald omega (ω), bir miḳyâsıñ aynı yapıyı ölçmesi beklenen maddeleriniñ ne derecede tutarlı işlediğini taḳdîr eden dâḫilî tutarlılık katsayılarıdır. Menbaʿ bu ḳıymetleri kâfîden pek iyiye kadar taḳdîr olunan dâḫilî tutarlılık delîli olarak naḳletmektedir.

Doğrulama çalışmasınıñ dört faktörlü modeli içün ayrıca CFI = 0,929, GFI = 0,900, TLI = 0,922 ve RMSEA = 0,046 ḳıymetleri naḳledilmiş ve model uyumu kâfî olarak taʿrîf edilmiştir. CFI, GFI ve TLI modeliñ müşâhede olunan veri yapısını ne kadar iyi temsîl ettiğini muḫtelif cihetlerden taḳdîr eden uyum indeksleridir; RMSEA ise model ile veri arasındaki taḳrîbî uyumsuzluğu taḳdîr eden bir ḫaṭâ indeksidir.

Lâkin kaynakçadaki ilgili ACISE-IA doğrulama çalışması “Sensors 2026, under review” olarak kaydedilmektedir. Bu sebeble Verianla bu doğrulama çalışmasını neşredilmiş, tamamlanmış müstakil bir hakemli maḳāle imiş gibi yeniden tasnîf etmemektedir.

Numûneniñ yapısı

Maḳṣadlı ve iḥtimâlsiz numûne intihâbı ne maʿnâya gelir?

İştirâkçılar cemʿiyyetdeki bütün muʿallim ve muʿallim namzedleri arasından tesâdüfen intihâb edilmemiştir. Araştırmacılar araştırmanıñ iştirâk şartlarını hâʾiz şahıslara ulaşmış ve gönüllü iştirâk toplamıştır. Bu usûl araştırmanıñ icrâsını kolaylaştırır, lâkin numûneniñ daha geniş nüfûsu tam temsil ettiği faraziyyesine mâniʿ olur.

Dâḫil edilme ve istisnâ ölçüleri

Faʿâl muʿallimleriñ 2024–2025 akademik senesinde resmî bir taʿlîm derecesinde muʿallimlik ediyor olması lâzım gelmiştir. O sırada çalışmayan muʿallimleriñ daha evvel resmî bir taʿlîm merḥalesinde muʿallimlik etmiş olmaları istenmiştir. Muʿallim namzedi grubunda ise Maʿârif ʿUlûmuyla alâḳalı bir dârülfünûn programına kayıtlı olmak veya muʿallimlik mesleğine giriş sürecinde bulunmak şartı aranmıştır. Münâsib sûretde ikmâl edilmemiş anketler taḥlîl ḫâricinde bırakılmıştır.

Kesitsel Bir Korrelasyon Netîcesi Niçün Sebebiyyet Olarak Tefsîr Edilemez?

Bu araştırmada yaş, akademik muvaffaḳıyyet veya muʿallimlik tecrübesi araştırmacı tarafından tecrübî olarak değiştirilmediği ve aynı şahıslar zaman içinde taʿḳîb edilmediği içün müşâhede olunan münâsebetler değişkenleriñ birlikte nasıl değiştiğini gösterir, bir değişkeniñ diğerine sebeb olduğunu göstermez; meselâ tecrübe senesi ile AI dijital kifâyeti arasındaki menfî korrelasyon muʿallimlik tecrübesiniñ AI kifâyetini azalttığını isbât etmez.

Yaş, muʿallimlik tecrübesi, ilk taʿlîm devresi, daha evvel istiʿmâl edilen teknolojiler, meslekî vazîfeler ve nesil teʾsîri birbiriyle örtüşebilir. Araştırma aynı zamanda muḫtelif akademik senelerdeki ayrı ṭalebe gruplarını tek zamanda muḳāyese etmiştir; aynı ṭalebeleriñ birinci sınıfdan dördüncü sınıfa inkişafını taʿḳîb etmemiştir.

Bu sebeble meselâ dördüncü sınıf ṭalebeleriniñ baʿżı buʿdlarda birinci sınıf ṭalebelerinden daha yüksek ortalama göstermesi, dört senelik muʿallim taʿlîminiñ tek başına bu farḳı meydana getirdiğiniñ delîli değildir.

Tetḳīḳiñ nazarî çerçevesi ile ḳıyâs vâsıṭası arasındaki ḥudûd

UNESCO AI CFT'niñ Acquire, Deepen ve Create inkişaf mertebeleri muʿallimleriñ AI kifâyetleriniñ inkişafî olarak düşünülmesini mümkün kılmaktadır. Lâkin tetḳīḳiñ akademik seneler arasında bulduğu kesitsel farḳlar, ṭalebeleriñ bu üç AI CFT mertebesinde ilerlediğiniñ tecrübî delîli olarak tefsîr edilmemektedir.

Tetḳīḳiñ Usûlü ve Netîceleri

Araştırma tertîbi

Araştırma kemmî, tecrübî olmayan, taṣvîrî ve keşfî; aynı zamanda kesitsel ve ex post facto ḫuṣûṣiyetde tertîb edilmiştir. Ex post facto yaklaşımında araştırmacı, yaş, tecrübe veya taʿlîm saḥası gibi zâten mevcûd ḫuṣûṣiyetleri tecrübî sûretde taʿyîn edemez; mevcûd gruplar arasındaki münâsebet ve farḳları tedḳīḳ eder.

Veri cemʿi

Araştırmacılar taʿlîm müʾesseseleri, dârülfünûnlar ve muʿallim taʿlîmi programlarıyla irtibât kurmuş; anket râbıṭası dârülfünûn muʿallimleri ve müʾessese idâreleri vâsıṭasıyla ṭalebeler ve muʿallimlere tevzîʿ edilmiştir.

İştirâk yetişkinlerle maḥdûd, gönüllü ve anonim olarak tertîb edilmiştir. İştirâkçilere araştırmanıñ maksadı, akademik istiʿmâli, verileriñ maḥremiyyeti ve yalnız araştırma maksadıyla kullanılacağı beyân edilmiş ve anketden evvel maʿlûmâtlandırılmış rıżâ alınmıştır.

Menbaʿ anketiñ 2025'iñ ilk çeyreğinde kendi kendine doldurulan çevrimiçi form vâsıṭasıyla taṭbîḳ edildiğini bildirmektedir.

İstatistikî taḥlîl

Taḥlîller IBM SPSS 28.0.1.0 istiʿmâl edilerek icrâ edilmiştir. Evvelâ frekanslar ve ortalamalar ḥesâb edilmiştir. Normal tevzîʿ faraziyyesi maddeleriñ çarpıklık ve basıklık ḳıymetleri üzerinden kontrol edilmiş ve −2 ile +2 aralığındaki ḳıymetler maḳbûl sayılmıştır.

İki grubun muḳāyesesinde müstakil numûne Student t-testi; ikiden ziyâde grubun muḳāyesesinde tek yönlü ANOVA; ANOVA'dan sonra hangi gruplarıñ farḳlaştığını tedḳīḳ içün gerektiğinde Bonferroni tashîhli post-hoc muḳāyeseler kullanılmıştır.

Değişkenler arasındaki ḫaṭṭî münâsebetler Pearson ikili korrelasyon katsayısı ile tedḳīḳ edilmiştir. Miḳyâslarıñ dâḫilî tutarlılığı içün Cronbach α ve McDonald ω katsayılarınıñ ḥesâb edildiği bildirilmektedir. Bütün istatistikî testlerde %95 iʿtimâd seviyesi kullanılmıştır.

Bu Tetḳīḳde r, p-Değeri, Cohen's d ve Kısmî Eta-Kare Ne Maʿnâya Gelir?

Pearson r iki mütemâdî değişken arasındaki ḫaṭṭî münâsebetiñ cihetini ve büyüklüğünü; p-değeri müşâhede olunan netîceniñ tetḳīḳde kullanılan sıfır faraziyyesi altında ne derecede beklenmedik olduğunu; Cohen's d iki grubun ortalamaları arasındaki farḳıñ standardize edilmiş büyüklüğünü; kısmî eta-kare (ηp²) ise ANOVA'da bir grup değişkeniyle münâsebetdâr varyansıñ standardize edilmiş teʾsîr büyüklüğünü ifâde eder. Bu tetḳīḳde birçok netîce istatistikî olarak maʿnâlı olsa da r, d ve ηp² ḳıymetleriniñ çoğu küçük olduğundan, istatistikî maʿnâlılık büyük veya kuvvetli amelî teʾsîr ile bir tutulmamalıdır.

Pearson r nasıl okunur?

r ḳıymetiniñ işâreti münâsebetiñ cihetini gösterir. Menfî ḳıymet, bir değişken yükselirken diğeriniñ ortalamada daha düşük olma temâyülünü; müsbet ḳıymet ise iki değişkeniñ aynı cihetde değişme temâyülünü ifâde eder. Ḳıymet sıfıra yaklaştıkça ḫaṭṭî münâsebetiñ büyüklüğü zayıflar.

Meselâ yaş ile PSEA arasındaki r = −0,209 münâsebet menfî cihetdedir. Bununla berâber menbaʿ bu korrelasyonun büyüklüğünü küçük olarak değerlendirmektedir.

p-değeri niçün teʾsîr büyüklüğü değildir?

p-değeri yalnız farḳıñ veya münâsebetiñ istatistikî ḳarar cihetinden maʿnâlı olup olmadığını değerlendirmeğe yardım eder. Bir netîceniñ p-değeriniñ pek küçük olması, münâsebetiñ mutlaka büyük veya taʿlîm bakımından kuvvetli olduğu maʿnâsına gelmez. Bu tetḳīḳdeki not ortalaması korrelasyonları bunun vâżıḥ misâlidir: baʿżı münâsebetler istatistikî cihetden maʿnâlı olmakla berâber r ḳıymetleri taḳrîben 0,065–0,077 mertebesinde ve amelî büyüklük bakımından pek küçüktür.

Yaş ve akademik muvaffaḳıyyet netîceleri

H1 desteklenmiştir. Yaş, faraziyyede öngörüldüğü üzere müsbet tavır, dijital kifâyet ve mecmûʿ puanla menfî münâsebetlidir. Araştırma ayrıca yaş ile PSEA arasında menfî münâsebet bulmuştur. PCRE ile yaş arasında maʿnâlı münâsebet bulunmamıştır.

H2 dahi desteklenmiştir. Not ortalaması APIA, CD, PCRE ve mecmûʿ puanla müsbet münâsebetli bulunmuştur. Lâkin menbaʿ bu münâsebetleriñ pek küçük olduğunu açıkça vurgulamaktadır.

Taʿlîm saḥasına göre netîceler

Bonferroni muḳāyeseleri İctimâʿî ve Ḥuḳūḳî ʿUlûmuñ PSEA puanınıñ Sanʿat ve Beşerî ʿUlûm, Fünûn ve Ṣıḥḥat ʿUlûmundan maʿnâlı derecede yüksek olduğunu göstermiştir. CD cihetinden İctimâʿî ve Ḥuḳūḳî ʿUlûm ile Fünûn arasında maʿnâlı farḳ bulunmuş; mecmûʿ puan cihetinden de bu iki grup arasında maʿnâlı farḳ tesbît edilmiştir.

H3 desteklenmemiştir. Menbaʿ muayyen saḥa farḳları bulmuştur, lâkin faraziyyede beklenen sûretde Mühendislik ve Miʿmârî veya Fünûn grupları umûmiyetle en yüksek puanları göstermemiştir.

Muʿallim namzedleri ile muʿallimleriñ muḳāyesesi

En büyük grup farḳı PSEA'da görülmüştür (d = 0,480). APIA ve mecmûʿ puan farḳları küçük; CD ve PCRE farḳları pek küçük veya ihmâl edilebilir mertebede değerlendirilmiştir.

H4 ḳısmen desteklenmiştir. Beklendiği üzere muʿallim namzedleri PSEA, APIA ve mecmûʿ puanda daha yüksek ḳıymetlere mâlikdir ve PCRE cihetinden maʿnâlı farḳ yoḳdur. Lâkin faraziyyenin ḫilâfına CD farḳı istatistikî maʿnâlılık ḥaddine ulaşmamıştır.

Muʿallimlik tecrübesi

H5 desteklenmiştir. Lâkin müʾellifler maʿnâlı münâsebetleriñ küçük büyüklükde olduğunu ve muʿallimlik tecrübesiniñ mezkûr buʿdlardaki değişkenliğin yalnız maḥdûd bir ḳısmını izâh ettiğini vurgulamaktadır.

Bu bulgu “uzun seneler muʿallimlik etmek AI kifâyetini azaltır” şeklinde okunmamalıdır. Yaş, ilk muʿallim taʿlîminiñ gerçekleştiği devre, meslekî vazîfeler, evvelki teknoloji tecrübesi ve intihâb teʾsîrleri bu münâsebetlerle birlikte değişebilir.

Akademik seneye göre netîceler

Bütün buʿdlarda akademik seneler arasında istatistikî cihetden maʿnâlı farḳlar görülmüştür; lâkin nümûne tek cihetli değildir. Lisans mertebesinde PSEA birinci sınıfdaki 2,71 ortalamasından dördüncü sınıfda 3,08'e yükselirken lisansüstü grubunda 2,34'e düşmektedir.

APIA cihetinden birinci sınıf 3,20 ile en düşük ortalamaya mâlik iken ikinci, üçüncü ve dördüncü sınıflarda ortalama sırasıyla 3,45, 3,72 ve 3,75'e yükselmiş, lisansüstü grubunda 3,78 olmuştur.

CD birinci sınıfda 2,72 iken ikinci sınıfda 3,05'e yükselmiş ve üçüncü/dördüncü sınıfda taḳrîben 3,06 mertebesinde kalmıştır. Lisansüstü grubunuñ CD ortalaması ise 2,63'dür.

PCRE cihetinden en yüksek ortalama lisansüstü grubunda 3,93, en düşük ortalama birinci sınıfda 3,24'dür.

Mecmûʿ ACISE-IA puanı birinci sınıfda 116,08 iken dördüncü sınıfda 133,04'e ulaşmış; lisansüstü grubunda ise 124,31 olarak ḥesâb edilmiştir. Binâenaleyh akademik sene ile AI idrâki arasında bütün buʿdlarda basît ve ḫaṭṭî bir yükseliş bulunduğu söylenemez.

H6 bu sebeble yalnız ḳısmen desteklenmiştir.

Faraziyyeleriñ nihâʾî vazʿiyeti

Bulgularıñ pedagojik maʿnâsı

Menbaʿa göre AI ile münâsebetiñ tek buʿdlu “kabul ediyor / etmiyor” yaklaşımıyla izâhı kâfî değildir. Bir şahıs AI istiʿmâline müsbet yaklaşırken kendi teknolojik kifâyetini düşük görebilir veya teknoloji istiʿmâlinde mâhir olduğunu düşünürken aḫlâḳî mesʾeleleri kuvvetle sorgulayabilir.

Bu sebeble muʿallim taʿlîmi yalnız hangi AI âletiniñ nasıl kullanılacağını öğretmeğe indirgenmemelidir. Teknolojik kifâyet; pedagojik taḳdîr, ictimâʿî-hissî netîceleriñ anlaşılması, AI maḥsûlleriniñ tenḳīdî taḳdîri ve aḫlâḳî mesʾûliyyetle birlikte ele alınmalıdır.

Muʿallim namzedleri niçün daha yüksek puan göstermiş olabilir?

Menbaʿıñ müzâkere bölümünde muhtemel izâhlardan biri, muʿallim namzedleriniñ güncel dijital muḥîtlere daha sık maʿrûż kalmaları ve AI'yi akademik çalışma, maʿlûmât arama, vazîfe tertîbi ve mesʾele ḥalli süreçlerinde daha yaygın istiʿmâl etmeleridir.

Lâkin bu tefsîr müşâhede olunan farḳıñ isbât edilmiş mekanizması değildir. Muʿallim namzedleri ile muʿallimler yaş, tecrübe, çalışma yükü, müʾessesevî beklentiler ve teknolojiye maʿrûż kalma cihetinden aynı ḫuṣûṣiyetlere mâlik gruplar değildir.

İctimâʿî ve Ḥuḳūḳî ʿUlûm netîcesi nasıl tefsîr edildi?

İctimâʿî ve Ḥuḳūḳî ʿUlûm grubunuñ PSEA, CD ve mecmûʿ puan bakımından yüksek ḳıymet göstermesi başlangıçdaki H3 beklentisine muḫâlif düşmüştür. Müʾellifler bunuñ maʿlûmât taḥlîli, muhtevâ teşkîli ve tefsîr gibi taʿlîm tecrübeleriyle münâsebetli olabileceğini müzâkere etmektedir.

Bununla berâber teʾsîr büyüklükleri küçük olduğundan tetḳīḳ bu saḥanıñ AI'ya karşı kuvvetli veya küllî bir disiplin üstünlüğüne mâlik olduğunu iddiʿâ etmemektedir.

Akademik muvaffaḳıyyet netîcesi nasıl tefsîr edilmelidir?

Daha yüksek not ortalaması AI'ya daha müsbet yaklaşım, daha yüksek idrâk olunan kifâyet ve daha yüksek tenḳīdî/aḫlâḳî taḳdîrle müsbet münâsebetli bulunmuştur. Bununla berâber korrelasyonlarıñ büyüklüğü yalnız 0,065–0,077 aralığındadır.

Binâenaleyh netîce “muvaffaḳ ṭalebeler AI husûsunda bariz sûretde daha iyidir” şeklinde genişletilemez. Menbaʿıñ desteklediği ifâde, not ortalamasıyla baʿżı ACISE-IA buʿdları arasında istatistikî cihetden maʿnâlı lâkin amelî büyüklüğü pek küçük münâsebetler bulunduğudur.

Tetḳīḳiñ desteklediği tefsîrler

• Taʿlîmî AI idrâki şahsî, akademik ve meslekî ḫuṣûṣiyetlere göre muayyen derecelerde farḳlılaşmaktadır.
• Yaş ve muʿallimlik tecrübesi baʿżı müsbet tavır ve idrâk olunan dijital kifâyet göstergeleriyle küçük menfî münâsebetler göstermektedir.
• Akademik muvaffaḳıyyet baʿżı AI idrâki buʿdlarıyla pek küçük müsbet münâsebetler göstermektedir.
• Taʿlîm saḥası, çalışma vazʿiyeti ve akademik seneye göre baʿżı istatistikî farḳlar bulunmaktadır.
• Bu münâsebetler dört ACISE-IA buʿdunda aynı sûretde zuhûr etmemektedir.
• Muʿallim taʿlîminiñ teknolojik, pedagojik, ictimâʿî-hissî ve aḫlâḳî unsurları birlikte ele alması fâʾideli olabilir.

Tetḳīḳiñ desteklemediği tefsîrler

• Yaşlanmanıñ AI tavrını sebebî sûretde düşürdüğü isbât edilmemiştir.
• Uzun muʿallimlik tecrübesiniñ AI kifâyetini azalttığı isbât edilmemiştir.
• Dârülfünûnda sınıf yükseldikçe AI idrâkiniñ aynı şahıslarda kendiliğinden iyileştiği gösterilmemiştir.
• Muʿallim namzedleriniñ gerçek AI edâsınıñ muʿallimlerden daha yüksek olduğu ölçülmemiştir.
• ACISE-IA'nıñ CD buʿdu gerçek bir taṭbîḳî AI mahâret imtiḥânı değildir; idrâk olunan dijital kifâyeti ölçmektedir.
• İctimâʿî ve Ḥuḳūḳî ʿUlûm ṭalebeleriniñ bütün diğer saḥalardan umûmiyetle “AI husûsunda daha kifâyetli” olduğu isbât edilmemiştir.
• İspanya'nıñ Endülüs bölgesindeki netîceleriñ bütün memleketlere veya bütün muʿallim nüfûsuna doğrudan teşmîl edilebileceği gösterilmemiştir.
• İstatistikî maʿnâlılık, büyük teʾsîr veya kuvvetli amelî ehemmiyyet maʿnâsına gelmemektedir.

Tetḳīḳiñ kuvvetli cihetleri

Tetḳīḳ 1292 kişilik nisbeten büyük bir numûnede taʿlîmî AI idrâkini tek bir tavır değişkenine indirgemek yerine ictimâʿî-hissî, tavra müteʿalliḳ, kifâyet idrâki ve aḫlâḳî-tenḳīdî buʿdları birlikte tedḳīḳ etmektedir. Aynı araştırmada yaş, akademik muvaffaḳıyyet, disiplin, çalışma vazʿiyeti, tecrübe ve akademik sene gibi birden ziyâde ḫuṣûṣiyet muḳāyese edilmektedir.

Menbaʿ ayrıca yalnız istatistikî maʿnâlılık vermekle iktifâ etmemiş; saḥa, çalışma vazʿiyeti ve akademik sene taḥlîllerinde teʾsîr büyüklüklerini rapor etmiş ve birçok maʿnâlı netîceniñ küçük büyüklükde olduğunu müzâkerede açıkça kabul etmiştir.

Başlıca maḥdûdiyyetler

Numûne dengesi: İştirâkçileriñ %83,4'ü muʿallimlik taʿlîmi gören ṭalebelerdir; muʿallimler yalnız %16,6'lık grubu teşkîl etmiştir. Bu vazʿiyet ṭalebe–muʿallim muḳāyesesiniñ teşmîl edilebilirliğini sınırlar.

Cinsiyet tevzîʿi: Numûneniñ %70,8'i kadındır. Müʾellifler bu dengesizliğiñ netîceleriñ teşmîl edilebilirliği değerlendirilirken nazar-ı dikkate alınması gerektiğini bildirmektedir.

İḥtimâlsiz numûne intihâbı: Maḳṣadlı non-probabilistic numûne intihâbı, araştırmaya iştirâk edenleriñ AI'ya alâḳa veya âşinâlık bakımından umûmî nüfûsdan farḳlı olabilme iḥtimâlini artırmaktadır.

Kesitsel tertîb: Muḫtelif yaş, tecrübe ve akademik sene grupları tek zamanda muḳāyese edilmiştir. Aynı efrâd zaman boyunca taʿḳîb edilmemiştir.

Sebebiyyet: Korrelasyonlar ve grup farḳları sebeb-netîce münâsebeti olarak tefsîr edilemez.

Kohort teʾsîri: Yaşla görülen farḳ, yalnız biyolojik veya kronolojik yaş değil; muḫtelif nesilleriñ muḫtelif taʿlîm ve teknoloji muḥîtlerinde yetişmiş olmasıyla da münâsebetli olabilir.

Öz-bildirim: Miḳyâsıñ CD buʿdu iştirâkçileriñ kendi AI kifâyetlerine dâʾir idrâklerini ölçmektedir; gerçek edâ imtiḥânı değildir.

Gelecek araştırmalar

Müʾellifler muʿallim ve muʿallim namzedleriniñ daha dengeli temsîl edildiği, daha temsîlî numûne tertîbleriniñ kullanılmasını teklif etmektedir. Cinsiyetiñ taʿlîmî AI idrâklerindeki muhtemel rolünüñ daha dengeli numûne yapısıyla ayrıca tedḳīḳ edilmesi teklif olunmaktadır.

Yaş, nesil ve taʿlîm teʾsîrlerini birbirinden ayırabilmek içün aynı efrâdıñ zaman içinde taʿḳîb edildiği uzunlamasına tertîbler bilhâṣṣa kıymetlidir. Araştırmanıñ muḫtelif taʿlîm mertebelerinde, müʾessese nevʿilerinde ve bağlamlarda tekrarlanması da netîceleriñ teşmîl edilebilirliğini taḳdîr içün lâzımdır.

Amelî istinbâṭlar

Tetḳīḳ tek tip bir AI taʿlîm programı yerine muḫtelif başlangıç profillerine göre tanzîm edilebilen muʿallim taʿlîmi yollarını desteklemektedir. Daha tecrübeli muʿallimleriñ iḥtiyâçları, muʿallimlik taʿlîminiñ ilk senelerindeki ṭalebeleriñ iḥtiyâçlarıyla aynı olmayabilir.

Menbaʿa göre sürdürülebilir taʿlîmî AI entegrasyonu, bir defʿalık teknoloji tanıtımlarından ziyâde mütemâdî meslekî inkişaf ve müʾessesevî destek gerektirir. Taʿlîm yalnız âlet istiʿmâline değil, teknolojiniñ pedagojik maʿnâsına, ṭalebe münâsebetlerine, aḫlâḳî risklere ve tenḳīdî taḳdîre de yer vermelidir.

Menbaʿda riyâżî formül var mı?

Hayır. Maḳālede Pearson korrelasyonu, Student t-testi, ANOVA, Cronbach α, McDonald ω, Cohen's d ve kısmî eta-kare gibi istatistikî usûl ve katsayılar kullanılmaktadır; lâkin bunlarıñ riyâżî muʿâdeleleri menbaʿ metninde verilmemiştir. Bu sebeble Verianla, menbaʿda bulunmayan formülleri tetḳīḳiñ kendi formülleri imiş gibi ilâve etmemektedir.

Aḫlâḳî tasdîḳ kronolojisine dâʾir menbaʿ notu

Menbaʿ usûl bölümünde anketiñ 2025'iñ ilk çeyreğinde taṭbîḳ edildiğini bildirmektedir. Maḳāleniñ Institutional Review Board Statement bölümünde ise University of Jaén Ethics Committee tasdîḳ târîhi 25 Temmuz 2025, kodu 20250508/MAY.LIN olarak verilmektedir. PDF bu iki târîhiñ kronolojik münâsebetine dâʾir ilâve izâh sunmamaktadır. Verianla bu vazʿiyeti tefsîr ederek veya târîhleri değiştirerek tashîh etmemektedir.

ACISE-IA iʿtimâd raporlamasına dâʾir menbaʿ notu

Usûl bölümünde miḳyâslarıñ dâḫilî tutarlılığınıñ Cronbach α ve McDonald ω ile belirlendiği ifâde olunmaktadır. Bununla berâber maḳāleniñ netîce bölümünde mevcûd 1292 kişilik numûneye âʾid ayrı α ve ω ḳıymetleri zâhir sûretde rapor edilmemektedir; açıkça verilen α/ω ḳıymetleri ACISE-IA'nıñ aslî doğrulama çalışmasına isnâd edilmektedir.

Menbaʿ ve Usûl Notu

Aslî başlık: Personal and Academic Factors in Teachers’ Perceptions of Educational Artificial Intelligence

Türkçe neşir başlığı: Muʿallimleriñ Taʿlîmde Ṣunʿî Zekâ İdrâklerinde Şaḫṣî ve Akademik ʿÂmiller

Müʾellifler: Inmaculada Serrano-García, Ramón Chacón-Cuberos, Amador Jesús Lara-Sánchez.

Müʾellif sırası: Menbaʿda verildiği sûretde muhâfaza edilmiştir.

Müşterek katkı: Menbaʿda müşterek birinci müʾelliflik veya müşterek katkı işâreti bulunmamaktadır.

Mesʾûl müʾellif: Amador Jesús Lara-Sánchez.

Mensûbiyyet 1: Department of Mathematics, IES Villanueva del Mar, La Herradura, Spain.

Mensûbiyyet 2: Department of Research Methods and Diagnosis in Education, University of Granada, Granada, Spain.

Mensûbiyyet 3: Department of Didactics of Musical, Visual, and Corporal Expression, University of Jaén, Jaén, Spain.

Mecmûʿa: Sustainability.

Nâşir: MDPI.

Cild / sayı / maḳāle numarası: 18 / 20 / 10377.

DOI: 10.3390/su182010377.

Academic Editor: Jun (Justin) Li.

Gönderilme târîhi: 20 Ağustos 2026.

Tashîh târîhi: 29 Eylül 2026.

Kabul târîhi: 3 Ekim 2026.

Neşir târîhi: 13 Ekim 2026.

Menbaʿ nevʿi: Article; kemmî, tecrübî olmayan, taṣvîrî/keşfî, kesitsel ve ex post facto araştırmadır.

Hakemlik vazʿiyeti: Sustainability'de neşredilmiş hakemli mecmûʿa maḳālesidir.

Ruḫṣat: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY).

Araştırma coğrafyası: Endülüs Muḫtâr Bölgesi, İspanya.

Veri cemʿi devresi: Menbaʿa göre 2025'iñ ilk çeyreği.

Numûne: 1292 kişi; 1078 muʿallimlik taʿlîmi gören dârülfünûn ṭalebesi ve taḥlîlde tek muʿallim kategorisi altında birleştirilen 214 faʿâl/faʿâl olmayan muʿallim.

Numûne intihâbı: Maḳṣadlı, iḥtimâlsiz numûne intihâbı.

Ḳıyâs vâsıṭası: ACISE-IA — Scale of Attitudes, Knowledge, Emotions, and Ethics in Teachers toward the Use of Artificial Intelligence in Professional Performance.

Madde adedi: 39.

Cevâb şekli: 1–5 arası beş dereceli Likert miḳyâsı.

Buʿdlar: PSEA, APIA, CD ve PCRE.

Nazarî tefsîr çerçevesi: UNESCO AI Competency Framework for Teachers (AI CFT), DigCompEdu ile ikmâl edilmiştir. ACISE-IA bu çerçevelerden geliştirilmemiştir ve buʿdları AI CFT/DigCompEdu saḥalarıyla birebir muʿâdil değildir.

Taḥlîl yazılımı: IBM SPSS 28.0.1.0.

Normalite kontrolü: Çarpıklık ve basıklık indeksleri; −2 ile +2 aralığı maḳbûl sayılmıştır.

İki grup muḳāyesesi: Müstakil numûne Student t-testi.

İkiden ziyâde grup: Tek yönlü ANOVA.

Post-hoc taḥlîl: Bonferroni tashîhi.

Değişkenler arası münâsebet: Pearson ikili korrelasyonu.

Dâḫilî tutarlılık usûlleri: Cronbach α ve McDonald ω.

İʿtimâd seviyesi: %95.

Teʾsîr büyüklükleri: İki grup muḳāyesesinde Cohen's d; ANOVA taḥlîllerinde kısmî eta-kare (ηp²).

Riyâżî muʿâdele: Menbaʿda istatistikî usûlleriñ açık riyâżî formülleri verilmemiştir.

Cedveller: Beş esâs netîce cedveli bulunmaktadır: yaş/not ortalaması korrelasyonları; taʿlîm saḥası; çalışma vazʿiyeti; muʿallimlik tecrübesi; akademik sene.

Numaralandırılmış ilmî şekil: Menbaʿ maḳālede numaralandırılmış veri figürü bulunmamaktadır.

H1: Desteklendi.

H2: Desteklendi.

H3: Desteklenmedi.

H4: Ḳısmen desteklendi.

H5: Desteklendi.

H6: Ḳısmen desteklendi.

Aḫlâḳ heyʾeti: University of Jaén Ethics Committee, kod 20250508/MAY.LIN.

Menbaʿda bildirilen aḫlâḳî tasdîḳ târîhi: 25 Temmuz 2025.

Aḫlâḳ kronolojisi notu: Menbaʿ anketiñ 2025'iñ ilk çeyreğinde taṭbîḳ edildiğini, aḫlâḳ heyʾeti beyânında ise tasdîḳ târîhini 25 Temmuz 2025 olarak bildirmektedir. Maḳāle bu kronolojik farḳ içün izâh sunmamaktadır; târîhler değiştirilmeden muhâfaza edilmiştir.

Maʿlûmâtlandırılmış rıżâ: Araştırmadaki bütün iştirâkçilerden alınmıştır.

Veri erişilebilirliği: Veriler iştirâkçileriñ şahsî maʿlûmâtınıñ muhâfazasına dâʾir maḥremiyyet ve aḫlâḳî maḥdûdiyyetler sebebiyle umûma açık değildir. İlgili aḫlâḳî şartlarıñ tasdîḳine bağlı olarak maʿḳūl taleb üzerine corresponding author'dan erişim mümkün olabilir.

Mâlî destek: Araştırma ḫâricî mâlî destek almamıştır.

Menfaʿat çatışması: Müʾellifler menfaʿat çatışması olmadığını beyân etmiştir.

Müʾellif katkıları: Mefhûmlaştırma: Inmaculada Serrano-García, Ramón Chacón-Cuberos, Amador Jesús Lara-Sánchez; metodoloji: üç müʾellif; yazılım: Inmaculada Serrano-García ve Ramón Chacón-Cuberos; doğrulama: Ramón Chacón-Cuberos ve Amador Jesús Lara-Sánchez; formal taḥlîl, araştırma, menâbiʿ ve veri kürasyonu: Inmaculada Serrano-García; aslî müsvedde: Inmaculada Serrano-García; gözden geçirme/tashîh ve görselleştirme: üç müʾellif; nezâret: Ramón Chacón-Cuberos ve Amador Jesús Lara-Sánchez; proje idâresi: üç müʾellif; mâlî destek tedâriki: Ramón Chacón-Cuberos ve Amador Jesús Lara-Sánchez.

ACISE-IA bibliyografik statü notu: Mevcûd maḳāle ACISE-IA'yı doğrulanmış miḳyâs olarak taʿrîf etmekte ve aslî doğrulama çalışmasınıñ dâḫilî tutarlılık ve model uyumu netîcelerini naḳletmektedir; lâkin kaynakça, mezkûr “Design and Validation...” çalışmasını “Sensors 2026, under review” olarak göstermektedir. Verianla bu menbaʿ çalışmanıñ neşir statüsünü değiştirmemiştir.

Mevcûd numûne içün dâḫilî tutarlılık raporlaması: Usûlde Cronbach α ve McDonald ω ḥesâb edildiği bildirildiği hâlde maḳāleniñ zâhir netîce cedvellerinde mevcûd numûneye âʾid ayrı α/ω katsayıları raporlanmamaktadır.

Esâs usûlî maḥdûdiyyetler: Ṭalebeleriñ numûnede gâlib olması, kadın iştirâkçileriñ yüksek nisbeti, maḳṣadlı iḥtimâlsiz numûne intihâbı, öz-bildirimli kifâyet ḳıyâsı ve kesitsel/korrelasyonel araştırma tertîbi.

Esâs tefsîr ḥaddi: Yaş, tecrübe, akademik sene veya diğer ḫuṣûṣiyetlerle ACISE-IA puanları arasındaki münâsebetler sebebî teʾsîr olarak tefsîr edilemez.

Gelecek doğrulama iḥtiyâcı: Daha dengeli ve temsîlî numûneler, cinsiyetiñ ayrıca değerlendirildiği tertîbler, uzunlamasına taʿḳîb, muḫtelif taʿlîm mertebeleri ve muḫtelif müʾessesevî/coğrafî bağlamlarda tekrar çalışmaları.