ChatGPT Sonrasındaki İngilizce Dil Öğretiminde Yapay Zekâ Destekli Ters Yüz Öğrenme: Sistematik Bir Derleme
Author :
Abstract
2022 yılının sonlarında üretici yapay zekanın hızla yaygınlaşması, dil eğitimi alanında köklü pedagojik yaklaşımların yeniden ele alınmasını zorunlu kılmıştır. Bu süreçte sorgulamaya açılan modellerden biri, öğrencilerin içerikle ilk karşılaşmalarını sınıf dışında gerçekleştirdiği ters yüz öğrenme yaklaşımıdır. Bu çalışmada, ChatGPT sonrası dönemde İngilizce dil öğretiminde yapay zeka destekli ters yüz öğrenme uygulamalarını konu alan araştırmaları sistematik biçimde derleyerek incelenmesi amaçlanmaktadır. PRISMA 2020 ilkeleri çerçevesinde Web of Science ve Scopus veri tabanlarında 2023 yılı ve sonrasına ait açık erişimli yayınlar taranmış; belirlenen dahil edilme ölçütlerini karşılayan sekiz çalışma tematik analiz yöntemiyle çözümlenmiştir. Derleme kapsamında araştırma bağlamları ve katılımcı özellikleri, ters yüz öğrenme tasarımına yapay zekâ entegrasyonu, hedef alınan dil becerileri, elde edilen yararlar ve karşılaşılan uygulama güçlükleri ele alınmıştır. Alanyazında bildirilen yararlar; dil becerilerinde gelişim, öz güven, derse katılım, üstbilişsel farkındalık ve öğrenci özerkliği gibi boyutlarda yoğunlaşmaktadır. Öte yandan yapay zekâ çıktılarındaki hatalar, araçlara aşırı bağımlılık, akademik dürüstlük kaygıları, kişisel verilerin gizliliğine ilişkin sorunlar, teknolojiye erişimdeki eşitsizlikler ve öğretmenlerin artan iş yükü başlıca güçlükler olarak öne çıkmaktadır. Elde edilen bulgular, üretici yapay zekanın ters yüz dil öğretim uygulamalarına en somut katkıyı sınıf öncesi aşamada sunabileceğine işaret etmektedir; ancak bu potansiyelin hayata geçirilebilmesi için titizlikle kurgulanmış pedagojik tasarım, yapay zeka okuryazarlığının geliştirilmesi ve bilinçsiz kullanımı engelleyecek güvencelerin oluşturulması gerekmektedir.
Keywords
Abstract
Since late 2022, generative artificial intelligence (AI) has prompted language educators to reconsider established pedagogical models, particularly flipped learning, where learners complete meaningful preparation before class. This systematic review examines empirical research on AI-supported flipped learning in ELT in the post-ChatGPT period. Following PRISMA 2020 guidance, open-access studies indexed in Web of Science and Scopus from 2023 onward were screened; eight studies met the inclusion criteria and were analyzed thematically. The review addressed research contexts and participants, AI integration in flipped design, targeted language skills, reported benefits, and implementation challenges. The evidence remains limited: all studies were conducted in higher education EFL settings, mostly in Asia and the Middle East, with one from Ecuador. Generative AI, especially ChatGPT, was used mainly to support pre-class input, learner practice and feedback, and teacher planning. Reported benefits included gains in language learning, confidence, engagement, metacognition, and autonomy. However, the studies also identified inaccurate AI output, over-reliance, academic integrity concerns, privacy issues, unequal access, and increased teacher workload. The review suggests that generative AI may strengthen flipped ELT most clearly in the pre-class phase, but only with careful pedagogical design, AI literacy, and safeguards against uncritical use.
Keywords
flipped learning; generative artificial intelligence; genAI; English language teaching; systematic review
