Öğretmen Adaylarının Üretken Yapay Zekâ Okuryazarlığı ve Eleştirel Düşünmesini Geliştirme: Bir RSCQA Yaklaşımı

Giriş

Son yıllarda ChatGPT gibi üretken yapay zekâ (GenAI) teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla birlikte, öğretmen adaylarının GenAI okuryazarlığını ve eleştirel düşünme becerilerini geliştirmek önemli bir eğitimsel mesele hâline gelmiştir. Geleceğin öğretmenleri olarak, öğretmen adaylarının bu temel yetkinliklere sahip olması zorunludur. Ancak, GenAI’nin yanlış bilgi üretme potansiyeli nedeniyle, öğretmen adaylarının GenAI tarafından üretilen içeriğe eleştirel yaklaşmadan güvenmeleri yüzeysel anlamaya ve bağımsız muhakeme yeteneğinin zayıflamasına yol açabilir. Mevcut araştırma, GenAI öğreniminde daha yüksek düzeyli bilişsel riskleri tam olarak ele almak için geleneksel yaklaşımların yeterli olmayabileceğini öne sürmektedir. Bu çalışma, SCQA (Durum, Karmaşıklık, Soru ve Cevap) modeline dayalı olarak KWL (Ne Biliyorum, Ne Öğrenmek İstiyorum, Ne Öğrendim) tabanlı bir yansıtma stratejisini birleştirerek RSCQA (Yansıtma, Durum, Karmaşıklık, Soru ve Cevap) yaklaşımını önermiştir. RSCQA yaklaşımı, öğretmen adaylarının GenAI öğrenme sürecini yansıtmalarına rehberlik ederek GenAI okuryazarlığı ve eleştirel düşünmelerini geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Amaç

Bu çalışma, yeni önerilen RSCQA yaklaşımının, öğretmen adaylarının GenAI okuryazarlığı ve eleştirel düşünme farkındalığını geliştirmedeki ve çok modlu gösterim yeteneklerini artırmadaki geçerliliğini ve etkinliğini, geleneksel SCQA yaklaşımıyla karşılaştırarak doğrulamayı amaçlamıştır.

Yöntem

Bu çalışma, RSCQA yaklaşımının etkinliğini doğrulamak için yarı deneysel bir araştırma deseni kullanmıştır.

• Katılımcılar: Çin’de bir devlet üniversitesinde resim bölümünde olan 86 öğretmen adayı (43’ü deney grubu, 43’ü kontrol grubu) çalışmaya katılmıştır. Katılımcılar rastgele gruplara atanmıştır.
• Deneysel Prosedür: Çalışma, haftada bir oturum ve her oturumda üç dersin olduğu, toplam 120 dakikalık (4 haftalık modül öğrenimi+1 haftalık son değerlendirme) 5 haftalık bir müdahale sürecini içermiştir. Öğrenme içeriği dört ana modülü (GenAI arama, GenAI metin üretimi, GenAI görsel üretimi, GenAI müzik üretimi) kapsamıştır.
• Deney Grubu (RSCQA): KWL yansıtma stratejisini, SCQA modelinin (Durum, Karmaşıklık, Soru, Cevap) her aşamasına entegre etmiştir. Öğretmen adayları her modül tamamlandığında “Ne Biliyorum”, “Ne Öğrenmek İstiyorum” ve “Ne Öğrendim ve Nasıl Öğrendim” bölümlerini doldurmuştur.
• Kontrol Grubu (CSCQA): Aynı içeriği, aynı süre ve ortamda öğrenmiş; ancak modül tamamlandıktan sonra öğrendiklerine dair toplu bir yansıtma yapmışlardır.

•       Ölçüm Araçları:

• GenAI Okuryazarlığı Anketi (GenAI Literacy Questionnaire): AI Literacy Questionnaire’den uyarlanmıştır. (12 madde, 5’li Likert ölçek)
• Eleştirel Düşünme Farkındalığı Anketi (Critical Thinking Questionnaire): Critical Thinking Questionnaire’den uyarlanmıştır. (6 madde, 5’li Likert ölçek)
• Çok Modlu Gösterim/Sunum Yeteneği (Assessment Rubrics for Multimodal Demonstration Capability): Çok modlu gösterim/sunum yeteneği, GenAI araçlarıyla metin, görsel, müzik ve benzeri çıktılar üretmek ve bunları pedagojik bağlamda sunmak için gerekli bütüncül yeterliği ifade etmektedir. Liang ve Hwang’ın değerlendirme ölçeğinden uyarlanmıştır. 6 boyutlu, 1-5 puanlı bir derecelendirme ölçeği kullanılmıştır.
• Yansıtma İçeriği Analizi: 86 öğretmen adayından toplanan yansıtma formlarının içeriğini kodlamak ve kategorize etmek için Epistemik Ağ Analizi (ENA) kullanılmıştır. Kodlama, Bloom Taksonomisi’nin altı bilişsel boyutunu (hatırlama, anlama, uygulama, analiz etme, değerlendirme, yaratma) takip etmiştir.
• Nitel Görüşmeler: Deney ve kontrol gruplarından rastgele seçilen 10 öğretmen adayı ile yansıtıcı öğrenme yaklaşımlarına ilişkin algılarını anlamak için görüşmeler yapılmıştır. Görüşmeler Creswell’in açık kodlama adımlarına göre analiz edilmiştir.

• Veri Analizi: GenAI okuryazarlığı için ANCOVA (ön testin etkisi kontrol edilerek), eleştirel düşünme farkındalığı ve çok modlu gösterim yeteneği için Mann-Whitney U testi kullanılmıştır.

Temel Bulgular

Araştırmanın nicel ve nitel bulguları, RSCQA yaklaşımının öğretmen adaylarının GenAI okuryazarlığı, eleştirel düşünme ve çok modlu gösterim yeteneklerini geliştirmede etkili olduğunu göstermektedir.

• GenAI Okuryazarlığı: RSCQA yaklaşımını kullanan deney grubu, kontrol grubuna göre GenAI okuryazarlığında anlamlı derecede daha iyi performans göstermiştir. Ön test puanlarının etkisi dışarıda bırakıldığında, deney grubunun düzeltilmiş ortalama GenAI okuryazarlığı puanı kontrol grubundan anlamlı ölçüde yüksek bulunmuştur. Bu, RSCQA’nın GenAI bilgilerini anlama ve kullanma becerisini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.
• Eleştirel Düşünme Farkındalığı: Deney grubu, eleştirel düşünme farkındalığı son testinde kontrol grubuna göre anlamlı derecede daha iyi performans sergilemiştir. Bu, RSCQA’nın öğretmen adaylarının bilgiyi sorgulama, analiz etme ve bağımsız yargılar oluşturma becerilerini güçlendirdiğini ortaya koymaktadır. Ön testlerde gruplar arasında anlamlı bir fark bulunmamıştır.
• Çok Modlu Gösterim Yeteneği: Deney grubu, çok modlu gösterim yeteneğinde kontrol grubundan anlamlı derecede daha iyi performans göstermiştir. Bu, RSCQA’nın, öğretmen adaylarının GenAI kullanarak daha kapsamlı ve nitelikli çok modlu içerikler üretme becerilerini artırdığını göstermektedir.
• Yansımalar ve Algılar:
• Bilişsel Yansımalar (ENA): Deney grubundaki öğretmen adaylarının yansımaları, öğrenme sürecinde alt düzey bilişten (hatırlama, anlama, uygulama) üst düzey bilişlere (analiz etme, değerlendirme, yaratma) doğru kademeli bir kayma göstermiştir. Özellikle “yaratma” ve “değerlendirme” gibi üst düzey bilişsel unsurların merkezi odaklar hâline geldiği ve diğer bilişsel unsurlarla daha güçlü bağlantılar kurduğu görülmüştür. Kontrol grubunda ise bu üst düzey bilişsel bağlantılar daha zayıf ve sınırlıdır. İlk ve son yansımalar arasında bilişsel performans açısından anlamlı farklar bulunmuştur.
• Görüşmeler: Öğretmen adayları, GenAI’yi anlama ve günlük yaşamda uygulama konusunda önemli gelişmeler kaydettiğini belirtmiştir. KWL yansıtma stratejisinin, öğrenme çıktılarını, memnuniyeti ve eleştirel düşünmeyi artırdığı ifade edilmiştir. Deney grubundaki öğretmen adayları, RSCQA yaklaşımının GenAI uygulama ve etik bilgisi ve becerilerini geliştirdiğini ve problem çözmeye yönelik sistematik yansımayı teşvik ederek eleştirel düşünmelerini güçlendirdiğini belirtmiştir.

Sonuç

Bu çalışma, öğretmen adaylarının GenAI okuryazarlığı ve eleştirel düşünme becerilerini geliştirmek için RSCQA yaklaşımının geleneksel yöntemlere kıyasla önemli ölçüde daha etkili olduğunu ortaya koymuştur. RSCQA yaklaşımı, öğretmen adaylarını GenAI öğrenimi sırasında aktif yansımaya teşvik ederek, bilgiyi yalnızca öğrenmekle kalmayıp, aynı zamanda analiz etme, değerlendirme ve yeni içerikler yaratma gibi üst düzey bilişsel süreçlere dâhil olmalarını sağlamıştır. Ayrıca, bu yaklaşımın öğretmen adaylarının çok modlu gösterim yeteneklerini de (GenAI araçlarıyla metin, görsel, müzik ve benzeri çıktılar üretmek ve bunları pedagojik bağlamda sunmak için gerekli bütüncül yeterliği) geliştirdiği bulunmuştur. Çalışmanın müdahale süresinin kısa olması (480 dakika), örneklemin tek bir üniversitedeki resim bölümü öğretmen adaylarıyla sınırlı olması ve çok modlu gösterim yeteneği için ön test verisi bulunmaması gibi sınırlılıkları vardır. Gelecekteki araştırmaların, daha uzun süreli, daha geniş ve farklı kültürel/branşsal örneklemlerle (örneğin K-12 düzeyinde) yapılması, GenAI’ın diğer derslerdeki etkilerini incelemesi ve daha kapsamlı ölçüm araçları kullanması önerilmektedir.

Kaynak: Meng, X.-P., Guo, X.-G., Fang, J.-W., Chen, J., & Huang, L.-F. (2025). Fostering pre-service teachers’ generative AI literacy and critical thinking: An RSCQA approach. Educational Technology & Society, 28(3), 202-225. https://doi.org/10.30191/ETS.202507_28(3).TP01