Öğretmenlerin Veriye Dayalı Karar Verme Süreçleri İçin Üretken Yapay Zekâ Destekli Sohbet Robotu: Etkileri ve İçgörüler

Giriş

21. yüzyılda öğretmenler için veriye dayalı karar verme ve veri okuryazarlığı becerileri, sınıf ortamlarındaki karmaşık zorlukları etkin bir şekilde ele almak için hayati önem taşımaktadır. Veri okuryazarlığı, öğretmenlerin karşılaştıkları sorunlara uygun öğretim stratejileri geliştirmeleri için veri analizi ve yorumlama becerilerini kullanmalarını içerir. Ancak, birçok öğretmen, verileri analiz etme ve yorumlamada zorluklar yaşamaktadır. Bunun nedenleri arasında, yoğun iş yükü, istatistiksel bilgiyi pratik uygulamalara dönüştürmedeki güçlükler ve uygun analiz araçlarını belirlemedeki yetersizlikler bulunmaktadır. Bu zorlukları aşmak ve öğretmenlerin karar verme süreçlerine veri analizini entegre etmelerini desteklemek amacıyla üretken yapay zekânın (GenAI) potansiyeli öne çıkmaktadır. GenAI, idari ve tekrarlayan görevlerde zaman kazandırarak, kişiselleştirilmiş geri bildirim sağlayarak ve üst düzey düşünme becerilerini geliştirerek öğretmenleri destekleyebilir.

Amaç

Bu çalışma, öğretmenlerin veri okuryazarlığı ve veriye dayalı karar verme becerilerini geliştirmek için üretken bir yapay zekâ (GenAI) sohbet robotu geliştirmeyi ve bu sohbet robotunun etkinliğini nicel ve nitel verilerle değerlendirmeyi amaçlamıştır.

Yöntem

Çalışmada, Richey ve Klein’ın (2007) tasarım ve geliştirme araştırma metodolojisi kullanılmıştır. Araştırma dört aşamada gerçekleştirilmiştir: analiz, tasarım, geliştirme ve değerlendirme.

• Sohbet Robotu Geliştirme: Sohbet robotunun geliştirilmesi, literatür taraması ve ihtiyaç analizine dayalı bir veriye dayalı karar verme öğrenme süreci tasarımıyla başlamıştır. “DATA” (Data-Informed Generative AI for Teacher’s Data Assistant) adı verilen sohbet robotu, gelişmiş prompt mühendisliği stratejileri kullanılarak eğitilmiştir. Bu süreçte, markalama, az örnekli (few-shot) ve rol promptları gibi çeşitli teknikler uygulanmış ve altı versiyon (DATA-1’den DATA 6’ya) prototiplenmiştir. Hatalar, Chain-of-Thought (CoT) ve ReAct gibi stratejilerle kategorize edilip düzeltilerek, uzman incelemeleri (5 uzman) ve pilot testler (4 katılımcı) aracılığıyla sohbet robotu geliştirilmiştir.
• Etkinlik Doğrulama Deneyi: Sohbet robotunun eğitimsel etkinliğini nicel olarak değerlendirmek için tek gruplu bir ön test-son test tasarımı kullanılmıştır.
• Katılımcılar: Güney Kore’deki ilk, orta ve lise okullarından amaçlı örnekleme yoluyla 28 görevli öğretmen dâhil edilmiş, deneyi tamamlayan 25 öğretmen değerlendirmeye alınmıştır. Katılımcıların çoğu (%89,3) daha önce ChatGPT kullanma deneyimine sahipken, hiçbiri bu çalışmadan önce GenAI kullanarak veri analizi yapmayı denememiştir.
• Deney Ortamı ve Prosedürü: Deney iki hafta boyunca, haftada bir kez Zoom üzerinden 90 dakikalık iki oturum hâlinde gerçekleştirilmiştir. Öğretmenler, veri analizini ve öğretimsel karar almayı içeren vaka senaryoları üzerinde GenAI sohbet robotunun rehberliğinde çalışmışlardır. Özellikle K-means kümeleme analizi gibi araçlar kullanılarak öğrenci grupları analiz edilmiş ve öğretimsel içgörüler elde edilmiştir.
• Ölçüm Araçları: Öğretmenlerin veri okuryazarlığı düzeyini ölçmek için 21 maddelik bir ölçüm aracı (Data Literacy Instrument-25 maddelik orijinal formdan 4 madde çıkarılmıştır) ve veriye dayalı karar verme yeterliliğini ölçmek için 10 maddelik bir envanter (Data-Informed Decision-Making Efficacy Instrument 20 maddelik orijinal ölçekten 10 madde seçilmiştir) kullanılmıştır. Veriler, eşleştirilmiş örneklemler t-testleri ile analiz edilmiştir.
• Nitel Veri Toplama ve Analizi: Öğretmenler süreçte deneyimlerini içeren günlükler tutmuşlardır. Günlükler, Creswell’in yedi aşamalı açık kodlama yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Öğretmenlerin yanıtları avantajlar, dezavantajlar ve iyileştirme alanları şeklinde kategorize edilmiştir.

Temel Bulgular

Araştırma bulguları, geliştirilen GenAI sohbet robotunun öğretmenlerin veri okuryazarlığı ve veriye dayalı karar verme becerilerini artırmada etkili olduğunu göstermektedir:

• GenAI Sohbet Robotunun Geliştirilmesi: Çalışma, öğretmenlerin tüm veriye dayalı karar verme süreçlerini (problem tanımlamadan öğretimsel planlamaya kadar) destekleyen “DATA” adlı bir GenAI sohbet robotunu başarılı bir şekilde geliştirmiştir. Uzman değerlendirmeleri, sohbet robotunun yüksek düzeyde geçerlilik (M=4.80), uygunluk (M=4.20), kullanışlılık (M=5.00), açıklayıcı güç (M=4.00), anlaşılırlık (M=4.20) ve değer (M=4.80) gösterdiğini ortaya koymuştur.
• GenAI Sohbet Robotunun Nicel Etkinliği:
• Veri Okuryazarlığı: Öğretmenlerin veri okuryazarlığı düzeylerinde istatistiksel olarak anlamlı bir artış gözlenmiştir. Son test ortalaması (M=4.22), ön test ortalamasından (M=3.33) 0.89 puan daha yüksek bulunmuştur. Veri okuryazarlığının tüm alt faktörlerinde de anlamlı farklılıklar tespit edilmiştir.
• Veriye Dayalı Karar Verme Yeterliliği: Öğretmenlerin veriye dayalı karar verme yeterliliğinde de istatistiksel olarak anlamlı bir artış kaydedilmiştir. Son test ortalaması (M=4.35), ön test ortalamasından (M=3.72) 0.63 puan daha yüksek bulunmuştur.
• Öğretmenlerin Nitel Tepkileri: Öğretmenlerin günlüklerinin analizi, sohbet robotunun kullanımına ilişkin avantajları, dezavantajları ve iyileştirme alanlarını ortaya koymuştur:
• Avantajlar: Sohbet robotunun öğretmenlerin veri okuryazarlığı becerilerini (%60) ve prompt okuryazarlığını (%16) geliştirdiği, öğretimsel karar verme becerilerini (%44) artırdığı belirtilmiştir. Sohbet robotları, veri analiz sürecini kolaylaştıran (%32), anlamlı bilgiler üreten (%36) ve GenAI’nin kullanım alanını genişleten (%84) erişilebilir araçlar olarak değerlendirilmiştir. Öğretmenler, ayrıca sohbet robotunun daha rasyonel ve objektif öğretimsel kararlar almalarını sağladığını belirtmiştir.
• Dezavantajlar: Öğretmenler, veri analizine yönelik temel bilgilerde eksiklik (%4), sınırlı analiz seçenekleri (%8), alışılmadık kavramları anlamada güçlük (%20), promptları doldurmada zorluk (%8), dil desteği sorunları (%8), ağ sorunları (%12) ve sohbet robotunun beklenmedik/anlamsız yanıtlar vermesi (%12) gibi zorluklar bildirmişlerdir. Ayrıca, veri gizliliği ve güvenilirliğe ilişkin endişeler de (%4) dile getirilmiştir.
• Geliştirme Önerileri: Öğretmenler, veri analizi için ön koşul bilgilerine destek (%16), çeşitli analiz yöntemleri için destek (%4), dijital okuryazarlığı düşük olanlar için kişiselleştirilmiş eğitim (%16) ve teknik geliştirmeler (Korece karakter tanıma, tasarım iyileştirmeleri) önermişlerdir.

Sonuç

Bu çalışma, öğretmenlerin veriye dayalı karar verme süreçlerini desteklemek için geliştirilen üretken yapay zekâ (GenAI) sohbet robotunun, öğretmenlerin veri okuryazarlığı ve veriye dayalı karar verme yeterliliğini anlamlı düzeyde artırdığını göstermektedir. Sohbet robotu, veri ön işleme, analiz ve görselleştirme gibi zorlu görevleri otomatikleştirerek öğretmenlerin iş yükünü azaltmada ve öğretimsel karar alma süreçlerini kolaylaştırmada başarılı olmuştur. Elde edilen bulgular, GenAI sohbet robotlarının öğretmenler için değerli bir öğrenme aracı olarak hizmet edebileceğini ve onların öğretimsel kararlarında daha etkin olmalarını sağlayabileceğini ortaya koymaktadır. Ancak, tam potansiyeline ulaşabilmesi için bazı iyileştirmeler gerekmektedir. Öğretmenlerin veri analizi ve GenAI kullanımı konusunda temel bilgi ve becerilere sahip olmamaları hâlinde beklenmedik yan etkiler ortaya çıkabilir. Bu nedenle, çalışma okullarda sağlam bir teknolojik altyapı (ChatGPT erişimi, güvenilir ağlar gibi), eğitim desteği ve öğretmenlere özel, kişiselleştirilmiş eğitimler gerektiğine dikkat çekmiştir. Ayrıca, öğretmenlere okul platformları içinde sistematik olarak veri toplama ve yönetme becerisi kazandırılması da kritiktir. Çalışma, küçük örneklem boyutu ve Güney Kore kültürüyle sınırlı katılımcılar gibi bazı sınırlılıklar taşımaktadır. Gelecekteki araştırmalar, daha büyük ve kültürel olarak daha çeşitli örneklemlerle, GenAI sohbet robotlarının öğretmen asistanı olarak sürdürülebilir entegrasyonuna odaklanmalı ve tasarım aşamalarında uygulayıcı geri bildirimlerine yer vermelidir.

Kaynak: Lee, J., & Lee, J. (2025). Generative AI chatbot for teachers’ data-informed decision-making: Effects and insights. Educational Technology & Society, 28(3), 298-317. https://doi.org/10.30191/ETS.202507_28(3).TP06