| Dersin Amacı: |
Yapay Zeka ile Geliştirilmiş Dil Öğrenimi, öğrencilere yapay zekanın temellerini ve İngilizce dil becerilerini geliştirmek için pratik kullanımını tanıtır. Kurs, yapay zeka odaklı uygulamaların ve web sitelerinin kişiselleştirilmiş uygulama, geri bildirim ve öğrenme rutinleri aracılığıyla okuma, dinleme, konuşma, yazma, kelime bilgisi, dilbilgisi ve telaffuzu nasıl destekleyebileceğini araştırır. Öğrenciler önemli bir akademik beceri olarak hedeflerin, seviyenin, kısıtlamaların ve değerlendirme kriterlerinin yapay zeka araçlarına nasıl iletileceği, ardından çıktı kalitesine göre istemlerin nasıl geliştirileceğini öğrenirler. Kurs ayrıca doğruluk kontrolü, önyargı farkındalığı, akademik dürüstlük ve veri gizliliği dahil olmak üzere kritik yapay zeka okuryazarlığını vurgular. Dönem sonunda öğrenciler yapay zeka destekli bir İngilizce öğrenme planı tasarlayıp takip edebilecek ve bir görev ve yansıma portföyü aracılığıyla ilerleme gösterirler. |
| Dersin Hedefi: |
Bu dersin sonunda öğrenciler:
Yapay zekâ ile ilgili temel terimleri açıklar (AI, makine öğrenmesi, üretken yapay zekâ, sohbet botu) ve AI araçlarının dil çıktısını nasıl ürettiğini açıklar.
Farklı İngilizce öğrenme hedefleri için uygun AI uygulamalarını/web sitelerini belirler ve araç seçimini amaç, seviye uyumu, geri bildirim türü ve sınırlılıklar gibi ölçütlerle gerekçelendirir.
Dil öğrenme görevleri için etkili promptlar yazar; rol, hedef, seviye, bağlam, kısıtlar ve çıktı formatını belirterek prompt oluşturur.
Promptları geliştirir ve optimize eder; çıktıdaki sorunları tespit eder, promptu yeniden düzenler ve sonuçları karşılaştırır.
AI araçlarını kullanarak yazma becerisini geliştirir; taslak yazar, geri bildirim alır ve metni doğruluk, açıklık, bağdaşıklık/tutarlılık ve uygun dil düzeyi (register) açısından düzenler.
AI araçlarını kullanarak konuşma becerisini geliştirir; rol canlandırma ve konuşma pratiği yapar, geri bildirimi akıcılık, etkileşim ve telaffuz hedeflerine göre uygular.
AI ile kişiselleştirilmiş kelime ve dilbilgisi çalışmaları hazırlar ve öğrenmeyi günlükler, kontrol listeleri veya aralıklı tekrar (spaced review) rutinleriyle takip eder.
AI çıktılarının kalitesini değerlendirir; doğruluk, uygunluk, ton/üslup ve olası “uydurma bilgi” (hallucination) açısından kontrol eder ve temel doğrulama stratejilerini uygular.
Akademik dürüstlük beklentilerine uyarak, kişisel verileri koruyarak ve gerektiğinde AI kullanımını belgeleyerek etik ve sorumlu AI kullanımı sergiler.
Ölçülebilir haftalık hedeflerle AI destekli bir İngilizce öğrenme planı hazırlar ve örnekler, kayıtlar, önce/sonra çalışmaları gibi kanıtlarla ilerlemesini yansıtır/değerlendirir.
AI destekli görevleri, prompt setlerini, revizyonları ve sonuçlara ilişkin yansıtıcı değerlendirmeleri içeren bir öğrenme portfolyosu oluşturur. |
| Dersin Veriliş Şekli: |
E-Öğrenme
|
|
|
|
|
| Bilgi
(Kuramsal ve/veya olgusal bilgi olarak tanımlanmıştır.)
|
1) Öğrenci:
Dersin işleyişini, değerlendirme ölçütlerini ve portfolyo gerekliliklerini açıklar.
AI ile ilgili temel kavramları (AI, ML, generative AI, chatbot) tanımlar ve AI çıktılarının genel çalışma mantığını özetler.
Kendi İngilizce öğrenme ihtiyaçlarını belirlemek için kısa bir diagnostik çalışma yapar ve başlangıç seviyesini kayıt altına alır.
|
2)
İngilizce öğrenmede kullanılan AI araç türlerini ayırt eder (chatbot, grammar, pronunciation/speech, vocabulary).
Amaç–araç eşleştirme ölçütlerini kullanarak iki aracı karşılaştırır ve seçim gerekçesi yazar.
“Tool comparison” çalışmasını tamamlar.
|
3) Etkili prompt bileşenlerini uygular (rol, hedef, seviye, bağlam, kısıt, çıktı formatı).
Dil becerilerine göre prompt şablonları oluşturur.
6 adet prompt seti hazırlar (2 writing, 2 speaking, 2 vocab/grammar).
|
4) Başarısız prompt örneklerinde sorun türlerini tespit eder (belirsizlik, kısıt eksikliği, değerlendirme kriteri yokluğu).
v1→v2→v3 şeklinde promptu iyileştirir ve çıktıları karşılaştırır.
“Prompt improvement case” dosyasını (before/after + reflection) teslim eder.
|
5) Konu temelli kelime setleri ve alıştırmalar tasarlar (collocations, word families).
Aralıklı tekrar (spaced review) mantığıyla kişisel kelime planı hazırlar.
2 haftalık vocabulary planı oluşturur.
|
6) Kendi hatalarına dayalı (error-based) dilbilgisi hedefleri belirler.
AI ile hedeflenmiş alıştırma paketi üretir ve farklı geri bildirim türlerini dener (explanation vs guided discovery).
Error log + 10–15 soruluk practice pack hazırlar.
|
7) Bir yazma konusu için fikir üretimi, outline ve draft sürecini AI destekli şekilde yürütür.
Thesis/control idea ve paragraf yapısını kullanarak metin planı yapar.
Outline + first draft + “AI support notes” teslim eder.
|
8) Ara sınavda prompting ve AI destekli dil görevi uygulamalarını sergiler.
|
9) Rubric-based / error-coded geri bildirim almak için uygun promptlar yazar.
Kendi “yazar sesi”ni koruyarak metni revize eder ve aşırı-düzeltmeyi önler.
Before/after draft + reflection sunar.
|
10) Telaffuz hedeflerini belirler (sounds, stress, intonation) ve shadowing rutini uygular.
Düzeye uygun listening practice (sorular, özetler) üretir ve uygular.
1 haftalık pronunciation micro-plan oluşturur.
|
11) Telaffuz hedeflerini belirler (sounds, stress, intonation) ve shadowing rutini uygular.
Düzeye uygun listening practice (sorular, özetler) üretir ve uygular.
1 haftalık pronunciation micro-plan oluşturur.
|
12) AI çıktısında doğruluk, uygunluk, ton/üslup ve olası “hallucination” risklerini değerlendirir.
Temel doğrulama stratejilerini uygular (çapraz kontrol, kaynak kontrolü, yeniden sorgulama).
“AI output evaluation” etkinliğini tamamlar.
|
13) Akademik dürüstlük, sınırlar, gizlilik ve veri koruma ilkelerini uygular.
Ders/kurum politikasına uygun şekilde AI kullanımını belgeler.
Kısa bir “AI use statement” yazar.
|
14) Portfolyo artefaktlarını seçer ve kanıt temelli şekilde düzenler (prompt setleri, revizyonlar, loglar).
Akran geri bildirimi alır/verir ve öğrenme planını geliştirir.
Final reflection taslağını tamamlar.
|
15) Portfolyoyu teslim eder ve gerekirse kısa sunum/mülakatla öğrenmesini açıklar.
|
| Beceriler
(Bilişsel ve/veya uygulama becerileri olarak tanımlanmıştır.)
|
| Yetkinlikler
(Bağımsız çalışabilme, sorumluluk alabilme, öğrenme, alana özgü, iletişim ve sosyal yetkinlikler olarak tanımlanmıştır.)
|
| Hafta |
Konu |
| Ön Hazırlık |
Pekiştirme |
| 1) |
Week 1 — Course introduction + What is Artificial Intelligence (AI)?
• Course expectations, portfolio overview, diagnostic needs check
• What is Artificial Intelligence? General introduction
|
| 2) |
Week 2 — AI tools for English learning: overview & setup
• Categories of tools: chatbots, grammar assistants, pronunciation/speech tools, vocabulary apps
• Tool-selection criteria (goal–tool matching)
• Task: “tool comparison” worksheet (2 tools, pros/cons, best use)
|
| 3) |
Week 3 — Prompting fundamentals for language learning
• Prompt components: role, goal, level, context, constraints, output format
• Prompt templates for grammar/vocab/skills
• Task: create 6 prompts (2 writing, 2 speaking, 2 vocab/grammar)
|
| 4) |
Week 4 — Prompt refinement (iteration) + quality control
• Why prompts fail: vague goals, missing constraints, unclear evaluation
• Iteration practice: v1 → v2 → v3 prompts
• Task: submit one “prompt improvement” case (before/after + reflection)
|
| 5) |
Week 5 — AI for vocabulary: collocations, word families, spaced review
• Building topic-based vocabulary sets + quizzes
• Personalized review plans and tracking
• Task: create a 2-week vocabulary plan
|
| 6) |
Week 6 — AI for grammar support: error-based practice
• Common learner errors; generating targeted drills
• Feedback styles: explanation vs guided discovery
• Task: error log + AI-generated practice pack (10–15 items)
|
| 7) |
Week 7 — AI for writing: brainstorming → outlining → drafting
• Topic development, thesis/control idea, paragraph structure
• Task: produce an outline + first draft with “AI support notes”
|
| 8) |
Week 8 — Midterm Week (Applied skills check)
ARA SINAV
|
| 9) |
Week 9 — AI for writing: feedback, revision, and voice
• Feedback prompts: rubric-based, error-coded, level-appropriate
• Maintaining author voice; avoiding over-editing
• Task: before/after draft submission + reflection on changes
|
| 10) |
Week 10 — AI for speaking: role-plays, fluency routines
• Conversation simulations; follow-up questioning; interaction strategies
• Task: 2 role-play transcripts or logs + self-evaluation
|
| 11) |
Week 11 — AI for pronunciation & listening support
• Pronunciation goals (sounds, stress, intonation), shadowing routines
• Listening practice generation (level-graded questions, summaries)
• Task: 1-week pronunciation micro-plan
|
| 12) |
Week 12 — AI literacy: accuracy, bias, hallucinations, verification
• When AI is reliable vs risky; cross-checking strategies
• Task: “AI output evaluation” activity (find issues + correct them)
|
| 13) |
Week 13 — Ethics & academic integrity in AI-assisted learning
• Proper use boundaries, privacy and data protection
• Documentation/acknowledgement practices (department policy-aligned)
• Task: write a short “AI use statement” for assignments
|
| 14) |
Week 14 — Final project workshop: portfolio building
• Curating best artifacts, organizing evidence of progress
• Peer review of portfolios and learning plans
• Task: finalize portfolio + final reflection draft
|
| 15) |
Week 15 — Final assessment
• Portfolio submission + brief presentation/interview (optional)
• Course wrap-up: personal learning plan for next 8 weeks
|
| Diğer Kaynaklar: |
Artificial Intelligence bots,
Dodigovic, M. (2005). Artificial intelligence in second language learning: Raising error awareness. Multilingual Matters.
(Second Language Acquisition) M…
Danesi, M. (2024). AI in foreign language learning and teaching: Theory and practice. Nova Science Publishers.
ED672945-2
Menyhei, Z., & Szoke, J. (2025). AI literacy in the language classroom: Facilitating critical, ethical and responsible use. DELTA Publishing by Klett.
Pham, V. P. H., Lian, A., Lian, A., & Barros, S. R. (Eds.). (2025). Implementing AI tools for language teaching and learning. IGI Global Scientific Publishing.
ED672945-2
Turing, A. M. (1937). On computable numbers, with an application to the Ent
ED672945-2
ngs of the London Mathematical Society, s2-42*(1), 230–265. https://doi.org/10.1112/plms/s2-42.1.230
Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433–460. https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433 |
|