Förderung der schreibkompetenz durch künstliche intelligenz im DaF-unterricht
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, YABANCI DİLLER EĞİTİMİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Almanca
Öğrenci: MUHAMMED MUSTAFA UÇAR
Danışman: Muhammet Koçak
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Eğitimde yapay zeka teknolojilerinin artan rolü, yabancı dil olarak Almanca öğretiminde yazma becerilerinin geliştirilmesini merkezi bir uygulama alanı haline getirmektedir. Yazılı metinlerin düzeltme sürecinin öğretmenler açısından zaman alıcı olması, bireyselleştirilmiş öğrenme fırsatlarını kısıtlayan bir faktör olarak öne çıkmaktadır. İngilizce öğretimi bağlamında yapay zeka kullanımına ilişkin literatür zengin olmasına karşın, yabancı dil olarak Almanca alanı özelindeki eksiklik dikkate değer bir araştırma boşluğuna işaret etmektedir. Bu bağlamda, yürütülen çalışmanın temel amacı, önde gelen üç yapay zeka sohbet robotunun (ChatGPT, DeepSeek ve Gemini) Almanca metinlerde yer alan hataları tespit etme, düzeltme ve bu düzeltmelere ilişkin geri bildirim sunma performanslarını nicel bir perspektiften değerlendirmek ve mukayese etmektir. Araştırmada yarı-deneysel desen benimsenmiştir. Çalışma materyalini, A1, A2 ve B1 seviyelerinde yapay zeka ile üretildikten sonra Corder'in hata analizi çerçevesi temel alınarak 8 spesifik gramer ve leksik-semantik hata türünü barındıracak biçimde sistematik olarak manipüle edilen 60 Almanca metin oluşturmaktadır. Söz konusu metinler, üç sohbet robotuna sunularak, birincil sonuç ölçütleri olarak her bir modelin üç ardışık aşamadaki (Hata Tespiti, Hata Düzeltmesi, Geri Bildirim) başarı oranları tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular, hiçbir modelin tüm görevlerde mutlak bir üstünlük sergilemediğini göstermiştir. Gemini, tespit ettiği hataları düzeltme bağlamında (%0.4'lük bir doğrudan düzeltme hata oranı ile) mükemmele yakın bir performans viii sergilemekle birlikte, bu performans modelin -bilhassa leksik-semantik kategorilerdekibaşlangıç tespit kapasitesiyle sınırlı kalmıştır. DeepSeek, en dengeli genel performansı sergilemiş; ancak B1 seviyesindeki leksik-semantik ekleme hatalarını düzeltmede %30'luk yüksek bir doğrudan hata oranı ile spesifik bir zafiyet göstermiştir. ChatGPT, gramer hatalarını saptamada (%100'e yakın başarı) uzmanlaşmış bir profil çizerken, leksik-semantik hataları (özellikle yanlış kelime seçimi kategorisinde; %70 genel, B1'de %55) tespit etme ve pedagojik geri bildirim sağlama konularında en düşük performansı kaydetmiştir. Genel bir eğilim olarak, görev ve metin karmaşıklığı arttıkça tüm modellerin performansında bir düşüş gözlemlenmiş; gramer temelli hatalar, leksik-semantik hatalara kıyasla daha yüksek bir başarı oranıyla ele alınmıştır. Sonuç olarak, değerlendirmeye alınan yapay zeka sohbet robotlarının, mevcut yetenekleri doğrultusunda, yabancı dil olarak Almanca öğrenenler için etkili dilbilgisi denetleyicileri veya düzeltmenler olarak işlev görebileceği; ancak henüz güvenilir pedagojik aktörler olarak nitelendirilemeyeceği anlaşılmıştır. Modellerin yapısal ve kural tabanlı hatalara yönelik sağladığı destek güçlü olmakla birlikte, bağlamsal nüansları kavramayı gerektiren karmaşık anlamsal görevleri yönetme ve isabetli pedagojik açıklamalar sunma konusundaki yeterlilikleri sınırlıdır. Bu durum, söz konusu teknolojilerin eğitim ortamlarında dikkatli ve denetimli bir kullanımını zorunlu kılmaktadır.