Öz

Bu çalışmanın amacı, STEM eğitimi ve sürdürülebilir çevre eğitimi konularında yapılmış araştırmaları doküman analizi yöntemiyle incelemektir. Bu doğrultuda YÖK Tez veri tabanı ve Google Akademik tarama motoru kullanılarak “STEM eğitimi”, “FeTeMM eğitimi’’, ‘’STEAM’’ ve “Sürdürülebilir çevre eğitimi” kelime grupları aranmıştır. Arama sonucunda toplam 21 çalışma tespit edilmiştir. Elde edilen veriler doküman analizi yöntemiyle değerlendirilmiştir. İncelenen çalışmaların yıllara göre dağılımında, ilgili alanlarda yapılan araştırmaların son beş yılda dalgalanmalar gösterdiği görülmektedir. Çalışmaların türüne göre dağılımına bakıldığında ise, %61’inin makale, %39’unun ise tez çalışması olduğu belirlenmiştir. Araştırmalarda %41 nitel, %36 karma, %23 nicel yöntemlerin tercih edildiği tespit edilmiştir. Çalışmalarda yer alan katılımcı profili çoğunlukla ortaokul öğrencileri (%43), öğretmen adayları (%14) ve literatür taraması (%14) iken, lise öğrencileri ve öğretmenler de daha az sıklıkla yer almıştır. Ölçme araçları açısından bakıldığında, ölçek, görüşme formu ve gözlem formlarının en sık kullanılan araçlar olduğu görülmüştür. Sonuçlar incelendiğinde, STEM temelli etkinliklerin öğrencilerin sürdürülebilir çevre farkındalığını ve problem çözme becerilerini geliştirdiği, ayrıca uygulama temelli öğrenme ortamlarının çevresel konularda kalıcı öğrenmeyi desteklediği yönünde bulgular elde edilmiştir. Bu sonuçlara dayanarak, fen bilimleri derslerinde STEM etkinliklerinin sürdürülebilir çevre temasıyla zenginleştirilmesine yönelik çeşitli öneriler sunulmuştur.

Abstract

This study examines research on STEM education and sustainable environmental education using document analysis. Keywords such as "STEM education," "STEAM," and "sustainable environmental education" were searched in the YÖK Thesis database and Google Scholar, identifying 21 studies. The analysis revealed fluctuations in research output over the past five years. Of these studies, 61% were articles, and 39% were theses. Qualitative methods were most common (41%), followed by mixed methods (36%) and quantitative methods (23%). Participants were primarily secondary school students (43%), pre-service teachers (14%), and literature reviews (14%), with fewer studies involving high school students and teachers. Scales, interview forms, and observation forms were the most frequently used tools. The findings indicate that STEM-based activities enhance students' awareness of sustainable environments and problem-solving skills. Application-based learning environments also support lasting knowledge on environmental issues. These results suggest that integrating STEM activities with sustainability themes in science courses can foster environmental awareness and deeper learning. Recommendations were made to enrich STEM education with sustainability-focused activities to better prepare students for addressing environmental challenges.

Öz

Bu araştırmada, Türkiye’de eğitim örgütlerinde yapılan teknoloji liderliği araştırmalarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaca ulaşmak için tespit edilen makaleler yayın yılı, yöntem, kullanılan veri toplama araçları ve örneklem yönünden analiz edilmiş, ayrıca araştırmalardan elde sonuçlara ilişkin bir değerlendirme de yapılmıştır. Bundan dolayı araştırma bir sistematik derleme çalışması olarak desenlenmiştir. Araştırma kapsamında, 45’i nicel, 6’sı ölçek geliştirme, 14’ü nitel, 4’ü karma yöntemli olmak üzere 69 çalışmaya ulaşılmıştır. Analizler için 2003-2024 yılları arasında yapılan toplam 49 nicel ve karma yöntemli makalenin bulguları analiz edilmiştir. Verilerin analizinde betimsel istatistikler kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre en çok makale 2022 yılında yayınlanmıştır. Makalelerde en çok nicel yöntemler kullanılmıştır. İncelenen makalelerde veri toplama aracı olarak en çok Teknoloji Liderliği Öz-Yeterlik Ölçeği (n=16; Hacıfazlıoğlu vd., 2011) ve Teknoloji Liderliği Rolleri Ölçeği (n=13; Sincar, 2009) tercih edilmiştir. Okul yöneticileri ve öğretmenler en çok araştırma yapılan gruplardır. İncelenen araştırmaların 19’una göre okul yöneticileri kendilerini teknoloji liderliği konusunda yeterli görmektedir. Benzer şekilde 15 araştırmada öğretmenlerin de okul yöneticilerini teknoloji liderliği konusunda sık sık yeterli gördüğü belirlenmiştir.

Abstract
This study aimed to evaluate the technology leadership studies conducted in educational organizations in Türkiye. To achieve this aim, researchers analyzed identified articles based on publication year, method, data collection tools, and sample. Researchers also evaluated the findings of these studies. Therefore, the study followed a systematic review design. Researchers examined 69 studies in total, including 45 quantitative, 6 scale development, 14 qualitative, and 4 mixed-method studies. They analyzed the findings of 49 quantitative and mixed-method articles published between 2003 and 2024. Researchers used descriptive statistics to analyze the data. The results showed that the highest number of articles was published in 2022. Researchers found that the quantitative methods predominantly used in the studies. Among the data collection tools, the Technological Leadership Self-Efficacy Scale for School Administrators (n=16; Hacıfazlıoğlu et al., 2011) and the Scale of Technology Leadership Roles (n=13; Sincar, 2009) were the most commonly used. Most of the studies focused on school administrators and teachers. According to 19 studies, school administrators perceive themselves as competent in the technology leadership. Similarly, 15 studies revealed that teachers often view school administrators as competent in the technology leadership.

Öz

Bu araştırma, 2020-2024 yılları arasında uygulanan Liselere Giriş Sınavı (LGS) fen bilimleri sorularını, Yenilenmiş Bloom Taksonomisi ve çeşitli değişkenler açısından incelemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Araştırma nitel yaklaşım ile doküman inceleme yöntemi kullanılarak yürütülmüş, toplam 100 soru analiz edilmiştir. Sorular, öğrenme alanı, ünite, kazanım, bilgi boyutu ve bilişsel düzey kategorilerine göre kodlanmış ve betimsel analiz yapılmıştır. Ayrıca 2024 LGS soruları ChatGPT uygulamasına analiz ettirilmiş, araştırmacı ile yapay zekâ arasındaki uyum yüzdesi raporlanmıştır. Sonuçlar, “DNA ve Genetik Kod” ünitesinin en yüksek, “Basit Makineler” ve “Elektrik Yükleri ve Elektrik Enerjisi” ünitelerinin ise en düşük oranda temsil edildiğini göstermiştir. Soruların büyük bir kısmı kavramsal bilgi (%46) ve “Anlama” düzeyinde (%46) yoğunlaşırken, üst düzey bilişsel becerilere yönelik soruların sınırlı olduğu görülmüştür. En üst basamak olan “Yaratma” düzeyinde ise soru bulunmamaktadır. ChatGPT-3.5 ile yapılan analizlerde en yüksek uyum, ünite ve öğrenme alanı değişkenlerinde görülürken (%65), bilgi boyutu ve bilişsel düzey kategorilerindeki uyum düşüktür. Araştırma, LGS sorularının üst düzey düşünme becerilerini daha fazla desteklemesi gerektiğini önermekte ve eğitim programındaki tüm kazanımların sınavlara dengeli şekilde yansıtılmasının önemini vurgulamaktadır. Ayrıca yapay zekâ uygulamalarının güvenirliğinin artırılması için algoritmaların geliştirilmesine yönelik öneriler sunulmuştur.

Abstract

This study aimed to analyze the science questions in the High School Entrance Exam (HSEE) conducted between 2020 and 2024 in terms of various variables based on the revised Bloom’s taxonomy. The research was carried out using a qualitative approach through document analysis, involving the examination of 100 questions. Questions were coded according to categories such as learning area, unit, objective, knowledge dimension, and cognitive level, followed by a descriptive analysis. Additionally, the 2024 HSEE questions were analyzed using the ChatGPT application, and the agreement rate between the researcher and artificial intelligence was reported. The findings revealed that the unit “DNA and Genetic Code” was most frequently represented, while the units “Simple Machines” and “Electric Charges and Electric Energy” were the least represented. The majority of the questions focused on conceptual knowledge (46%) and the “Understanding” level (46%), with limited emphasis on higher-order cognitive skills. Notably, no questions were found at the highest cognitive level, “Creating.” In the analysis performed by ChatGPT, the highest agreement was observed in the unit and learning area variables (65%), while lower agreement rates were noted in the knowledge dimension and cognitive level categories. The study suggests that HSEE questions should further support higher-order thinking skills and emphasize a balanced representation of all objectives in the curriculum. It also underscores the need to improve the reliability of artificial intelligence applications in coding processes by enhancing algorithms through additional training data.

Öz

Bu çalışmada, öğretmenlerin iyi oluşlarını ölçmeye yönelik olarak Collie (2015) tarafından geliştirilen Öğretmen İyi Oluş Ölçeği’nin Türkçeye uyarlanmıştır. Ölçek, öğretmenlerin okul bağlamı, çalışma koşulları ve öğrencilerle etkileşimlerine dayalı olarak iyi oluş durumlarını belirlemeye yönelik olarak geliştirilmiştir. Ölçeğin uyarlaması APA, AERA ve NCME tarafından yayımlanan Eğitim ve Psikolojik Test Standartları (2014) ve ITC tarafından yayınlanan Testleri Çevirme ve Uyarlama Kılavuzunda (2017) belirtilen basamaklar ve yönergelere dayalı olarak gerçekleştirilmiştir. Bu çerçevede (1) ölçeğin uyarlama için gerekli koşulları sağladığı belirlenmiş, (2) Türkçeye çeviri ve İngilizceye geri çeviri işlemleri yapılmış, çeviriler dil uzmanları ve alan uzmanları tarafından incelenmiş, (3) kapsam geçerliği için ölçek maddeleri alan uzmanları tarafından incelenmiş, (4) ön uygulama yapılmış (5) geçerlik ve güvenirlik çalışmaları yapılmış ve tüm son olarak tüm bu işlemler (6) raporlanmıştır. Araştırmanın örneklemi, 2023-2024 eğitim-öğretim yılında Ankara’nın merkez ilçelerindeki devlet ortaokullarında görev yapan toplam 560 öğretmenden oluşmaktadır. Araştırma sonucunda ölçeğin Türkiye’ye uyarlanmış versiyonunun da orijinal ölçek gibi üç boyutlu (iş yükü iyi oluşu, kurumsal iyi oluş, öğrenci etkileşimi iyi oluşu) bir yapı sergilediği belirlenmiştir. Yapılan analizler ölçeğin yüksek geçerlik ve güvenirlik skorları ortaya koyduğunu göstermiştir. Dolayısıyla bu çalışmanın, Türkiye’de öğretmen iyi oluşunu araştırmaları için geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı sağladığını söylemek mümkündür.

Abstract

In this study, the Teacher Well-Being Scale developed by Collie (2015) to measure teachers' well-being has been adapted into Turkish. The scale was developed to determine teachers' well-being based on the school context, working conditions, and interactions with students. The adaptation of the scale was carried out based on the steps and guidelines specified in the Educational and Psychological Testing Standards (2014) published by the APA, AERA, and NCME, and the Test Translation and Adaptation Guide (2017) published by the ITC. Within this framework, (1) it was determined that the scale met the necessary conditions for adaptation, (2) translation into Turkish and back-translation into English were performed, and the translations were reviewed by language experts and subject matter experts, (3) the scale items were reviewed by subject matter experts for content validity, (4) a pilot study was conducted, (5) validity and reliability studies were performed, and finally, (6) all these processes were reported. The sample of the study consists of a total of 560 teachers working in state middle schools in the central districts of Ankara during the 2023-2024 academic year. The results of the study revealed that the adapted version of the scale for Turkey, like the original scale, exhibits a three-dimensional structure (workload well-being, organizational well-being, student interaction well-being). The analyses conducted revealed that the scale has high validity and reliability scores. Therefore, it is possible to state that this study provides a valid and reliable measurement tool for research on teacher well-being in Türkiye.

Öz

Bu araştırmada, öğretmenlerin eğitimde üretken yapay zekâ (ÜYZ) araçlarının kullanımına ilişkin algılarını ölçmek amacıyla geçerli ve güvenilir bir ölçek geliştirilmesi amaçlanmıştır. Betimsel tarama modeline dayanan çalışma kapsamında Türkiye genelinde farklı branş ve deneyim düzeylerine sahip toplam 381 öğretmenden, kolayda örnekleme yöntemiyle veri toplanmıştır. Araştırma için geliştirilen taslak ölçek, kapsamlı literatür incelemesi ve uzman görüşleri doğrultusunda oluşturulmuş, ön uygulama ve madde analizleriyle revize edilmiştir. Açımlayıcı Faktör Analizi sonucunda ölçeğin beş faktörlü bir yapıya sahip olduğu belirlenmiş ve faktörler sırasıyla “Öğrenciye Yönelik Faydalar”, “Eğitimde İşlevsellik ve Erişim”, “Yönetişim ve Politikalar”, “Olası Riskler ve Eşitsizlikler” ve “Teknoloji ve Değerlendirme Güvenilirliği” şeklinde adlandırılmıştır. Doğrulayıcı Faktör Analizi bulguları, elde edilen faktör yapısının model uyum indekslerinin kabul edilebilir düzeyde olduğunu ortaya koymuştur (χ²/df=2,85; RMSEA=0,070). Ölçeğin genel Cronbach Alfa katsayısı 0,859 olarak bulunmuş, alt boyutların güvenirlik katsayıları ise 0,571 ile 0,789 arasında değişmiştir. Sonuç olarak, Eğitimde Üretken Yapay Zekâ Araçlarının Kullanımına İlişkin Algı Ölçeğinin (EÜYZAKİAÖ) geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğu belirlenmiştir. Ölçek, öğretmenlerin ÜYZ teknolojilerine yönelik algılarını değerlendirmek ve eğitim teknolojileri alanındaki uygulamalara bilimsel katkı sunmak amacıyla kullanılabilecektir. Bu yönüyle araştırma, öğretmen eğitimi, teknoloji entegrasyonu politikaları ve öğretim stratejilerinin geliştirilmesine yönelik önemli veriler sağlamaktadır.

Abstract

This study aimed to develop a valid and reliable scale to measure teachers’ perceptions regarding the use of generative artificial intelligence (GAI) tools in education. Based on a descriptive survey model, the research included data collected from 381 teachers with different professional backgrounds and experience levels across Türkiye, selected through convenience sampling. The draft scale was developed through an extensive literature review and expert opinions, and then revised through pilot testing and item analyses. Exploratory Factor Analysis revealed that the scale has a five-factor structure, with factors named “Student-Oriented Benefits,” “Functionality and Accessibility in Education,” “Governance and Policies,” “Potential Risks and Inequalities,” and “Technology and Assessment Reliability.” Confirmatory Factor Analysis results indicated that the factor structure demonstrated acceptable model fit indices (χ²/df=2.85; RMSEA=0.070). The overall Cronbach’s alpha coefficient of the scale was found to be 0.859, while the reliability coefficients of the sub-dimensions ranged between 0.571 and 0.789. As a result, the Scale of Teachers’ Perceptions on the Use of Generative Artificial Intelligence Tools in Education (GAITPE) was determined to be a valid and reliable measurement instrument. The scale can be utilized to assess teachers’ perceptions of GAI technologies and to contribute scientifically to practices in the field of educational technologies. In this respect, the study provides important data to inform teacher education, technology integration policies, and the development of instructional strategies.