Kimya Öğretmen Adaylarının Ders Planlama Sürecinde Pedagojik Alan Bilgisi Bileşenleri Bağlamında ChatGPT ile Etkileşimi

İnceçay İ., Yılmazoğlu Kırtışoğlu E., Kondakçı E., Demirdöğen B.

28th ICCE & 17th ECRICE (ICCECRICE 2026), Erzurum, Türkiye, 13 - 17 Temmuz 2026, ss.73-74, (Özet Bildiri)

  • Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Erzurum
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.73-74
  • Orta Doğu Teknik Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

ChatGPT gibi yapay zeka (YZ) araçları giderek daha erişilebilir hale geldikçe, bu teknolojilerin öğretime nasıl entegre edildiğini anlamak kritik bir önem kazanmaktadır. Bu çalışma, kimya öğretmeni adaylarının ders planlama sürecinde ChatGPT tarafından üretilen bilgilerle nasıl etkileşime girdiğini incelemiştir. Nitel bir durum çalışması deseni kullanılarak; (i) öğretmenlerin ChatGPT ile etkileşimlerinde hangi pedagojik alan bilgisi (PAB) bileşenlerinin yansıdığı, (ii) bu etkileşimlerin doğası ve (iii) sergilenen bilişsel katılım düzeyleri araştırılmıştır. Öğretmenlik uygulaması dersi alan altı kimya öğretmeni adayı, ChatGPT kullanarak dokuzuncu sınıf kimyasal bağlar ünitesi için ders planları hazırlamıştır. Veriler; ChatGPT etkileşim kayıtları, "İçerik Temsili" (Content Representation) formatındaki ders planları ve yarı yapılandırılmış görüşmeler yoluyla toplanmıştır. Veri analizinde; etkileşim, kullanım, niyet ve güven açısından etkileşimlerin doğasını belirlemek için tümevarımsal kodlama; bilişsel katılımı etkileşimli, yapılandırıcı, aktif veya pasif olarak sınıflandırmak için ise ICAP çerçevesini kullanan tümdengelimsel kodlama yöntemleri uygulanmıştır. Bulgular, öğretmen adaylarının PAB bileşenleri genelinde ChatGPT ile seçici bir şekilde etkileşime girdiğini göstermiştir. Katılım en çok öğrenciler hakkındaki bilgi ve öğretim stratejileri (özellikle konuya özgü örnekler) alanında belirginleşirken, müfredat ve içerik bilgisi ile ilgili etkileşim sınırlı kalmıştır. ChatGPT öncelikle bilgi üretmek amacıyla kullanılmıştır. ChatGPT çıktılarında yapılan küçük çaplı değişiklikler baskın uygulama olarak öne çıkarken, doğrudan kullanım ve köklü değişiklikler daha az sıklıkla görülmüştür. Güven düzeyleri değişkenlik göstermiştir: Bazı katılımcılar YZ tarafından üretilen bilgileri harici kaynaklar kullanarak doğrulamış, diğerleri ise kendi değerlendirmelerine güvenmiştir. ICAP çerçevesi açısından bakıldığında, bilişsel katılımın pasif düzeyden yapılandırıcı düzeye kadar çeşitlilik gösterdiği saptanmıştır. Genel olarak; niyet, kullanım ve güven düzeylerinin farklı kombinasyonları dikkate alınarak pasif, aktif, yapılandırıcı ve hibrit olmak üzere dört katılım profili tanımlanmıştır. Bulgular, ChatGPT'nin çeşitli PAB boyutlarında destek sağlayabilmesine rağmen, öğretmen adaylarının bu araçla etkileşiminin sıklıkla dengesiz olduğunu ve değişen derinliklerde bilişsel süreçleri yansıttığını ortaya koymaktadır. Çalışma, kimya öğretmeni eğitiminde YZ araçlarının eleştirel ve yansıtıcı bir şekilde kullanımının desteklenmesi gerekliliğini vurgulamaktadır.

As artificial intelligence (AI) tools like ChatGPT become increasingly accessible, understanding how these technologies are integrated into instructionis critical. This study investigated how preservice chemistry teachers engaged with ChatGPT-generated information during lesson planning. Using a qualitative case study design, the study explored (i) which pedagogical content knowledge (PCK) components were reflected in teachers’ interactions with ChatGPT, (ii) the nature of these interactions, and (iii) the levels of cognitive engagement demonstrated. Six preservice chemistry teachers enrolled in a teaching practicum course prepared lesson plans for a ninth-grade chemical bonding unit using ChatGPT. Data were collected through ChatGPT interaction logs, lesson plans in the form of Content Representation, and semi-structured interviews. Data analysis involved inductive coding to determine the nature of the interactions in terms of engagement, usage, intent, and trust, and deductive coding using ICAP framework to categorize cognitive engagement as interactive, constructive, active, or passive. Findings indicated that preservice teachers engaged with ChatGPT selectively across PCK components. Engagement was most evident in knowledge of learners and instructional strategies (particularly topic-specific examples), whereas engagement with curriculum and content knowledge was limited. ChatGPT was primarily used for generating information. Slight modification of ChatGPT outputs emerged as the dominant practice, while direct incorporation and deep modification were less frequent. Levels of trust varied: Some participants verified AI-generated information using external sources, whereas others relied on self-based evaluation. Regarding ICAP framework, cognitive engagement ranged from passive to constructive levels. Overall, four engagement profiles were identified by considering different combinations of intent, usage, and trust levels: passive, active, constructive, and hybrid. The findings suggest that while ChatGPT can support across various PCK aspects, preservice teachers’ engagement is often uneven and reflects varying depths of cognitive processing. The study highlights the need to support critical and reflective use of AI tools in chemistry teacher education.