LGS TÜRKÇE DERSİ İÇİN YAPAY ZEKÂ (CHATGPT) İLE OLUŞTURULAN SORULARA İLİŞKİN ÖĞRETMEN GÖRÜŞLERİ
Author :
Abstract
Bu araştırmada yapay zekâ uygulamalarından ChatGPT-4o versiyonu tarafından hazırlanan LGS Türkçe dersi soruları öğretmen görüşleri doğrultusunda değerlendirilmiştir. Araştırmada nitel araştırma yöntemlerinde durum çalışması deseni kullanılmıştır. Araştırma için ChatGPT-4o yapay zekâ uygulamasına öncelikle LGS’nin sınav analizi yaptırılmıştır. Uygulama, LGS sınavını kazanım, konu ve soruların zorluk tipine göre değerlendirmiştir. Daha sonra uygulama ölçme değerlendirme kuralları ve bilişsel taksonomiler konusunda eğitilmiş ve örnek sorular oluşturulmuştur. Sorular oluşturulmadan önce uygulamaya soruların yazılış amacı açıklanmıştır. Yazılan sorulara geri dönütler verilmiş ChatGPT son hâlini verdikten sonra sorulara hiçbir şekilde müdahalede bulunulmamıştır. Veriler yarı yapılandırılmış görüşme formlarıyla elde edilmiş ve içerik analizi yöntemine göre değerlendirilmiştir. Araştırma sonucunda hazırlanan soruların genellikle bilgiye dayalı olduğu ortaya çıkmıştır. Araştırmada soruların sınava uygunluğu düşük çıkmış, kapsam geçerliliği ise orta düzeyde çıkmıştır. Katılımcılar seçenekleri çelişkili sorular tespit etmiş, sorularda yazım ve noktalama hataları belirlemişlerdir. Yapılan analiz sonucunda öğretmenlerin sınava ilişkin memnuniyetsizliklerinin üç kategoride olduğu ortaya çıkmıştır: söz konusu kategoriler; LGS'ye uyum, ölçme-değerlendirme ilkelerine ve yazım kurallarına uyumdur. ChatGPT yazarken en başarılı olduğu konular; grafik ve paragrafta anlam konularına ilişkin sorular iken en başarısız olduğu sorular yazım kuralları ve görsel yorumlama olmuştur.
Keywords
Abstract
In this research, LGS Turkish course questions prepared by ChatGPT-4o version, one of the artificial intelligence applications, have been evaluated according to the opinions of teachers. A case study design has been used in the research in qualitative research methods. For the research, the ChatGPT-4o artificial intelligence application has been first made to analyze the LGS exam. The application evaluated the LGS exam according to the outcomes, topics, and difficulty type of questions. Then, the application has been trained on measurement and evaluation rules and cognitive taxonomies, and then sample questions have been created. Before creating the questions, the purpose of writing the questions has been explained to the application. Feedback has been given to the written questions and no interventions have been made to the questions after ChatGPT has finalized. The data have been obtained through semi-structured interview forms and evaluated according to the content analysis method. As a result of the research, it has been revealed that the prepared questions were generally knowledge-based. The relevance of the questions to the exam has been found to be low, while the content validity has been moderate. The participants have identified contradictory questions with conflicting options and have identified spelling and punctuation errors in the questions. The analysis has revealed three categories of teacher dissatisfaction with the exam: Compliance with the LGS, compliance with measurement - evaluation principles and writing rules. The subjects that ChatGPT was successful in writing; While the questions have been about the meaning of graphics and paragraphs, the questions it has been least successful in were spelling rules and visual interpretation.