Kavramlar
Teknolojik Pedagojik İçerik Bilgisi (TPACK)
Bu İngilizce sayfanın bir ana dili konuşanı tarafından gözden geçirilmemiş otomatik çevirisidir.
Teknolojik Pedagogical İçerik Bilgisi (TPACK) — öğretmenlerin öğretimde teknolojiyi etkili biçimde kullanmak için gereken bütünleşik bilgiyi tanımlayan çerçeve (Mishra ve Koehler, 2006): Teknolojik Bilgi (TK), Pedagojik Bilgi (PK) ve İçerik Bilgisi (CK) ile bunların kesişimlerinin etkileşimi. YZ çağında TPACK, öğretmenlerin üretken YZ’yi içerik alanı öğretimine nasıl tümleştirdiğini modelleyen AI-TPACK / GenAI-TPACK olarak genişletilmiştir. teacher AI competency nasıl yapılandığını ve professional development aracılığıyla nasıl inşa edildiğini anlamak için baskın teorik mercektir.
Bu baskınlık kısmen bir bulma artefaktıdır: teknoloji destekli öğretmen eğitimine ilişkin 195 çalışmayı kapsayan PRISMA bir tarama derlemesinde dijital yetkinlik, TPACK ve DigCompEdu açık arama tanımlayıcılarıydı; bu nedenle yetkinlik çerçevelerinin %46,5’lik payı alandan çok getirilen derlemi tanımlar (Patiño Hernández et al. (2026)).
Düşünülmesi Gereken Sorular
- TPACK, teknolojiyle etkili öğretimin ayrı becerilerin toplamı (konunuzu bilmek + öğretmeyi bilmek + aracı bilmek) değil, onların etkileşiminin ürünü olduğunu iddia eder. Bir teknolojiyle gerçekten işe yarayan bir dersi düşünün. İşi yapan gibi görünen içerik, pedagoji ve teknoloji bilgisinin hangi kombinasyonuydu — tek bir tanesi değil?
- Yaygın bir varsayım, "teknoloji okuryazar" bir öğretmenin bu yüzden YZ ile öğretmeye hazır olduğudur. Bu varsayım nerede başarısız olabilir — örneğin teknik açından akıcı bir öğretmen YZ’yi hâlâ pedagojik açıdan yüzeysel veya içerik açısından hatalı biçimde kullandığında? Basit bir teknoloji becerisi testinin ıskalayacağı "yetkinlik" nasıl görünürdü?
- YZ çağı TPACK’teki teknolojiyi pasif bir araçtan planlayabilen, üretebilen ve öğreticilik yapabilen etkin bir ajana yeniden çerçeveliyor. Öğretmenin işi bir aracı işletmekten kendi başına hareket eden bir YZ’yi orkestre etmeye kayıyorsa bu hangi yeni bilgiyi gerektirir — ve statik bir kontrol listesi bunu yakalayabilir mi?
- Sayfa, mesleki gelişimin yalnızca araçları değil kesişimleri de eğitmesi gerektiğini düşündürüyor. Katıldığınız veya tasarladığınız son teknoloji eğitimini düşünün. Çoğunlukla "yazılımı nasıl kullanılır" mıydı, yoksa içerik ve pedagojiyi teknolojiyle birlikte mi inşa etti? Hangi yaklaşımın sınıf uygulamasını daha çok değiştireceğini beklerdiniz ve neden?
- Araştırma, farklı "öğretmen arketiplerinin" — iyileştiriciler, yaratıcılar, pasif gözlemciler — farklı destek türlerinden yararlandığını buldu. Öğretimde YZ kullanırken en çok hangi arketipe benziyorsunuz ve size en çok yardım edeceğini düşündüğünüz İskeleleme (Scaffolding) türü nedir? Öğrencileriniz sizi kendinizin tarif ettiğiniz gibi mi anlatırdı?
- Bazı researchers, etkili YZ tümleşiminin yalnızca bilgiden değil, öğretmenin inançlarından ve yeterlilik duygusundan doğduğunu savunur. Öğrenmede YZ’nin rolü hakkında ne düşünüyorsunuz ve bu inanç — teknik becerinizden çok — fiilen tümleştirip tümleştirmediğinizi ve nasıl tümleştirdiğinizi nasıl şekillendirebilir?
Giriş
- Crompton et al. TBY, TPACK çerçevesini institutional uygulamaya genişleten öğretim elemanı teknoloji tümleşim standartlarını işlerlik kılar.
Çerçeve
TPACK, etkili teknoloji tümleşiminin ayrı bilgi alanlarının toplamı değil, onların dinamik etkileşiminin ürünü olduğunu savunur. Çerçeve üç temel alan ve dört kesişimden oluşur:
- İçerik Bilgisi (CK) — öğretilecek konu alanına ilişkin bilgi.
- Pedagojik Bilgi (PK) — öğretim yöntemleri, stratejileri ve öğrencilerin nasıl öğrendiğine ilişkin bilgi.
- Teknolojik Bilgi (TK) — araçları ve technologies, generative AI dahil nasıl kullanacağa ilişkin bilgi.
- Pedagojik İçerik Bilgisi (PCK) — belirli içeriği etkili biçimde nasıl öğretmek.
- Teknolojik İçerik Bilgisi (TCK) — teknolojinin içeriği nasıl şekillendirdiği ve temsil ettiği.
- Teknolojik Pedagojik Bilgi (TPK) — teknolojinin öğretim stratejilerini nasıl desteklediği veya kısıtladığı.
- TPACK — merkezdeki ortaya çıkan, bütünleşik bilgi; üç alanın teknolojiyi geliştiren, içeriğe özgü öğretimi mümkün kılmak için etkileşime girdiği nokta.
AI-TPACK ve GenAI-TPACK
YZ çağı çerçeveyi zekâsı olan bir teknoloji okumasına doğru itmiştir. Pasif bir araç olmaktan çok, üretken YZ; planlayabilen, içerik üretebilen, öğreticilik yapabilen ve uyum sağlayabilen etkin bir ajandır — bu nedenle tümleşim bilgisi giderek daha çok orkestrasyon içerir: YZ’nin ne zaman ve nasıl hareket ettiğine, iskelelediğine veya human judgment yol verdiğine karar vermek.
- Ayrık bilginin ötesinde. AI-TPACK research, etkili YZ tümleşiminin ayrı alanlara sahip olmaktan çok sistem düşüncesinin, pedagojik inançların ve Öz Yeterlilik dinamik etkileşiminden doğduğunu savunur — öğretmen YZ yetkinliğinin statik, kontrol listesine dayalı modellerini sorgulayarak. Öğretmen arketipleri (Sistematik İyileştiriciler, Üretken Yaratıcılar, Pasif Gözlemciler), öğretmenlerin çok ajanlı öğretim iş akışlarını nasıl tasarladıklarından ortaya çıkar.
- Tümleşim çerçevelerinin dışarda bıraktıkları. Bir eş-ajans eleştirisi, TPACK ve SAMR’in öğretmen bilgisi ve benimseme düzeylerini ele aldığını ama güç, veri sahipliği ve hesap verebilirliği ele almadığını; bu nedenle tümleşim bilgisinin başka bir bilgi alanı değil, açık bir etik sınır gerektirdiğini savunur (Poudyal (2026)).
- Pedagojik çekirdeğe ilişkin düzeyler arası kanıt. A multilevel study of 46 teachers and 2,832 secondary students, teknik YZ bilgisinin tek başına yetersiz olduğunu — hatta öğrencilerin YZ’nin toplumsal yararına ilişkin algılarını hafifçe zayıflattığını — bulurken, pedagojik YZ bilgisinin (TPAIK) öğrencilerin YZ’yi öğrenme algılarını ve davranışsal niyetini besleyen şey olduğunu göstermiştir. Sonuç, yukarıdaki aracılık rolü bulgularını yankılayan bir "önce pedagoji, sonra teknoloji" kuralına derlenir.
- Sınır olmayan, bütünleyici bir araci olarak etik. 454 üniversite öğretmenine yapılan bir ankette, izole YZ-teknolojisi bilgisinin bütünleşik AI-TPACK ile olumsuz doğrudan bir ilişkisi (β = −0,303), toplam etkisinin ise pozitif kaldığı (β = 0,639) görülmüştür; bu etki pedagojik, içerik ve etik bilgi aracılığıyla işlemektedir (Chen et al. (2026)). Etik bilgi ayrıca etkinin devamını kanalize ederek hem pedagojik (β = 0,353) hem de içerik bilgisini (β = 0,269) öngörmüştür.
- Tüm alan için bir derleme merceği. A systematic review from a TPACK perspective (Liu ve Zhong, 2025), öğrenci öğrenmesinde GenAI’ye ilişkin 71 ampirik çalışmayı analiz etmiş; genel olumlu bir etki (Hedges’ g = 0,752) bulmuş ve alan için iki kritik öncelik olarak öğrenciler için GenAI okuryazarlığı ile öğretmenler için GenAI-TPACK mesleki gelişimini belirlemiştir.
- Yeterlilik tek başına pedagojik tümleşimi öngörmez. Choi et al. (2026), katılımcıları segmentlemek için öğretmenlerin Zeki-TPACK’ini ölçmüş ve gözlemlemiş; YZ’de yetkin acemiler bile ders tasarımında YZ çıktısına pasif biçimde bel bağlarken — ölçülen AI-TPACK’i daha düşük olan deneyimli öğretmenler — YZ önerilerini eleştirel biçimde yeniden ele alıp pedagojik bağlama uyarlamıştır. Sonuç, yukarıdaki örüntüyü pekiştirir: AI-TPACK, deneyimli pedagojik yargı aracılığıyla sağlam sınıf kullanımına dönüşür ve Mesleki Gelişim desteği bu nedenle YZ bilgisinin uygulamasını, salt varlığını değil hedeflemelidir.
- Teacher education bağlamı. TPACK, öğretmenlerin teknolojiyi curriculum özgü öğretime tümleştirme yetkinliğini geliştirmede etkilidir; bu yüzden öğretmen eğitimi ve HG araştırması (ör. intensive GenAI PD programs, AI-TPACK readiness among pre-service teachers) onu giderek daha çok ilgi konusu olan sonuç olarak ölçer.
- Pedagojik bilgi GenAI tümleşimini araci hale getirir. Mohebi and ElSayary (2026), 26 ülkeden 325 hizmet içi öğretmene anket uygulamış ve TPACK-GenAI’yi modellemek için açıklayıcı sıralı mixed-methods bir tasarım kullanarak yedisiyle görüşmüştür. Teknolojik Bilgi (TK), Pedagojik Bilgi (PK) ve Pedagojik İçerik Bilgisi (PCK)’in her biri genel TPACK-GenAI ile ilişkiliyken, Teknolojik Pedagojik Bilgi (TPK) bu bağlantıları araci hale getirmiştir — "yeterlilikten pedagojiye" hareketinin önemli olduğuna ilişkin kanıt: GenAI becerisini sağlam sınıf kullanımına çevirmek, yalnızca araşıkla kullanıma değil, pedagojik-teknolojik tümleşim bilgisinden geçer.
- higher education içerik uzmanlığı GenAI tümleşimine aktarılmaz. Sutedjo, Chowdhury & Liu (2026), ABD’de bir araştırma üniversitesindeki 127 öğretim üyesine 21. yüzyıl becerilerini öğretmek için GenAI kullanımına ilişkin anket uygulamak üzere TPACK-21 enstrümanını uyarlamıştır. Öğretim üyeleri güçlü CK (M = 5,15) ve PCK (M = 4,70) bildirmiş, teknoloji tümleşik bilgi ise düşük çıkmıştır — TPK (M = 2,62), TCK (M = 2,75) ve genel TPACK (M = 2,55, en düşük alan) — ve CK, TK veya teknoloji tümleşik herhangi bir alanla anlamlı bir korelasyon göstermemiştir (r = ,11–,15, ns). Üç teknoloji tümleşik alan o kadar güçlü biçimde birbiriyle korelasyon göstermiştir ki (r = ,81–,91) tek bir GenAI tümleşim faktörü gibi işlev görebilirler. Sonuç, kesişimleri eğitme tasarım ilkesini pekiştirir: faculty development, GenAI tümleşim bilgisini konu alanı uzmanlığının kendiliğinden aktarılacağını varsaymak yerine discipline-specific etkinlikler aracılığıyla bilinçli biçimde inşa etmelidir ve teknoloji tümleşik alanları paylaşılan bir GenAI okuryazarlığı temeli olarak ele almalıdır.
- Kurumsal kip ve eğitim düzeyi etkileşime girer. Mnguni et al. (2026), Güney Afrika’daki kampüs temelli bir üniversitedeki 186 son sınıf fen öğretmeni adayını (n = 85) ve bir distance education üniversitesindeki adayları (n = 97) karşılaştırmıştır. Kendinden bildirime dayalı TPACK kampüste daha yüksekti (%64,0’a karşı %47,4), Pedagojik Bilgi her iki grupta da en az bildirilen alandı (kampüste %53) ve YZ eğitim düzeyi yalnızca uzaktan kurumda kendinden bildirime dayalı TPACK ile ilişkiliydi; burada beş kredilik bir kısa kursu tamamlamak, hiç eğitim almamaya kıyasla daha zayıf bildirilen TPACK’i öngörmüştür (p = ,039, kampüste p = ,607’ye karşı). Hazırbulunuşluk bu nedenle yalnızca eğitim saatinden çok kurumsal imkan bağlamını izler ve yazarlar, kendinden bildirilen hazırbulunuşluğun self-reported performans kanıtının yerini tutamayacağına dikkat çeker.
Aynı yazarın Yetenek–Karar Modeli’nden gelen tamamlayıcı bir ölçüm uyarısı şudur: TPACK kendinden bildirildiğinde ve algılanan davranışsal denetim Öz Yeterlilik olarak ölçüldüğünde, ikisi ampirik olarak ayırt edilemeyebilir; bu durumda bir çalışma niyeti yeteneğin mi genel güvenin mi öngördüğünü söyleyemez (Mnguni (2026)).
- Bütünleşik TPACK, YZ özgün problem temelli görevlerin içinde iskelelendiğinde en çok hareket eder. Chen and Osman (2026), 130 üçüncü sınıf hizmet öncesi physics öğretmeni için sekiz haftalık YZ destekli bir CTD-PBL modülünü geleneksel öğretimle karşılaştırmıştır; bütün sınıflı yarı-deneysel bir tasarımda (her koşulda 65) gruplar DeepSeek’i göreve özgü istek metni şablonlarıyla kullanmış ve her YZ çıktısının öğretim yapıtına girmeden önce insan doğrulamasından geçmesi istenmiştir. Modül grubu daha yüksek test sonrası TPACK (M = 4,04’e karşı 3,40, p < 0,001, d = 1,02) ve daha yüksek algılanan collaborative problem solving (M = 3,62’ye karşı 3,05, d = 0,88) bildirmiş; her iki sonuçta da anlamlı grup × zaman etkileşimleri görülmüştür. Kazanımların nerede yer aldığı TPACK açısından ilgi çekici ayrıntıdır: en büyük boyutsal etkiler bütünleşik alanlardaydı — TPCK (d = 1,21), PCK (d = 1,06) ve TPK (d = 0,95) — ve collaboration kazanımları paylaşılan bilgi inşasında ve sosyal düzenlemede en netti, yani temel alanlardan çok kesişimlerde. Yazarlar bunları bir YZ etkisi olarak değil, bütünleşik bir öğretim koşuluyla ilişkili farklı değişim olarak sunar: YZ hiçbir zaman PBL görev zincirinden, yapılandırılmış işbirliğiden, öğretim elemanı iskelelemesinden, peer feedback veya yansıtıcı revizyondan soyutlanmamıştır ve her iki sonuç da gösterilmiş sınıf performansından çok yetkinliğin questionnaire-based algılarıdır.
- Bir müdahale önce temel alanı hareket ettirebilir. Doğrudan Zeki-TPACK çerçevesi üzerine kurulu altı aylık bir mesleki gelişim programı teknik YZ bilgisini en çok yükseltmiş (AITK: 3,92’den 4,43’e, t(63) = 3,856, p < ,001, d = ,48), teknolojik-pedagojik bilgiyi onu izlemiş (AITPK: d = ,33) ve bütünleşik AITPACK’i en az yükseltmiştir (d = ,26); etik farkındalık nispeten durağan bırakılmıştır (Tan, Cheng & Ling, 2025). Bu sıralama, Chen ve Osman’ın bütünleşik alan kazanımlarının ayna görüntüsüdür ve ikisi de self-report dayanır.
Okuryazarlık ile sınıf tümleşimi arasında araci olarak AI-TPACK. Çinli hizmet öncesi fen öğretmenlerine ilişkin bir yapısal denklem modeli (Zou, Li, Wang & Du, 2026), AI-TPACK’i paralel bir yetkinlik değil, genel YZ Okuryazarlığı öğretim uygulamasına dönüştüğü iletim mekanizması olarak konumlandırır. YZ okuryazarlığı AI-TPACK’i güçlü biçimde öngörmüş; AI-TPACK ise science teaching Öz Yeterlilik öngörmüş; öğretim öz yeterliliği ise YZ tümleşik inquiry niyetinin en güçlü tekil öngördürücüsü olmuştur.
Sürekli zincirin tamamı (YZ okuryazarlığı → AI-TPACK → öz yeterlilik → niyet) anlamlıdır; AI-TPACK ve öz yeterlilik yoluyla ayrı dolaylı rotalar da anlamlıdır; bir arada değerlendirildiğinde YZ okuryazarlığının niyetle ilişkisinin çoğu doğrudan değil bu aracılar aracılığıyla işlemiş ve sonuç cinsiyet, öğrenim yılı, bölüm ve YZ kullanım sıklığı denetlendikten sonra da ayakta kalmıştır. Modelin pratik iddiası, bir giriş noktası olan bir dizidir: YZ okuryazarlığı gerekli ama yetersizdir ve tümleşim işi teknolojik, pedagojik ve içerik bilgisinin birleştirildiği yerde gerçekleşir — öğretmenin konuyu öğretme güveninin de inşa edildiği yer.
- Dördüncü bir yetkinlik olarak doğrulama. Orhon, Cekerol and Ugur (2026), modeli YZ-Doğrulama Bilgisi ile genişletir — olasılıksal YZ çıktısını, meşru bir kararın kanıtı olarak ele almadan önce disipline özgü doğrulamaya tabi tutmak — ve onu tasarım eğitimi için sürece yönelik bir rubrikle eşler.
YZ Eğitiminde Neden Önemli
TPACK, bilgi tabanının kanıt tabanının öğretmen tarafı için örgütsel çerçevesidir. Öğretmen YZ yetkinliğinin araç kullanım kullanışlılığından neden fazla olduğunu açıklar: öğretmenler YZ’yi learning gains dönüştürmek için teknolojik, pedagojik ve içerik bilgisini birlikte tümleştirmelidir. Bilgi tabanının Öğretmen YZ Yetkinliği sayfası yetkinlik boyutlarını kapsar; TPACK bunların temelindeki bilgi yapısıdır. teacher confidence, professional development ve the transforming teacher role üzerine araştırmaların tümü bu çerçevenin içinde (veya ona karşı) işler. Çerçeve artık bütün programları değerlendirmek için genişletilmektedir: Wu & Li (2026), YZ sertifika programları için TPACK boyutları üzerinde bir AHP-Bulanık-AHP değerlendirme sistemi kurmuş ve öğretim elemanlarının mesleki yetkinliğinin — teknik altyapıdan çok — uzman önceliği ile mevcut imkan arasındaki en büyük boşluk olduğunu bulmuştur; bu, sertifikalamanın öğretmenlerin bütünleşik pedagojik kapasitesine yatırım yapması gerektiğini işaret eder.
Tasarım Çıkarımları
- Kesişimleri eğitin, yalnızca araçları değil. HG, teknolojik, pedagojik ve içerik bilgisini izole araç eğitimini sunmak yerine birlikte inşa etmelidir — temel TPACK tasarım ilkesi.
- YZ’yi bir cihaz değil, bir ajan olarak ele alın. AI-TPACK çerçeveyi AI agents orkestrasyonuna doğru genişletir; YZ’nin ne zaman hareket etmesi gerektiğine ilişkin sistem düşüncesi ve pedagojik yargı ister.
- HG’yi öğretmen profiline göre farklılaştırın. Farklı öğretmen arketipleri (iyileştiriciler, yaratıcılar, gözlemciler) farklı iskelelemeden yararlanır — sırasıyla gelişmiş çerçeveler, hızlı geri bildirim veya açık modelleme.
- Bütünleşik yetkinliği değerlendirin. TPACK yönelimli sonuçlar (ör. AI-PCK kazanımları) kendinden bildirilen araşıkla kullanım olarak değil, bütünleşik kapasite olarak ölçülmelidir.
Bağlı kavramlar
- Öğretmen YZ Yetkinliği
- Eğitsel Gelişim
- Öğretmenlik
- Üretici YZ
- Öğrenme Tasarımı
- YZ Okuryazarlığı
- İskeleleme (Scaffolding)
- Metabiliş
- Yükseköğretim
- K-12
- Meta-Analiz ve Sistematik Derleme
- Mesleki Gelişim
Bağlı makaleler
- Evaluation Indicator System for AI Certificate Programs — YZ Sertifika Programları için Değerlendirme Gösterge Sistemi
- Pedagogy first, technology second: Cross-level relationships between teacher professional knowledge and student — Düzeyler arası çalışma: "önce pedagoji, sonra teknoloji" — öğrenci sonuçları için TPAIK teknik TAIK’i geride bırakır (Shen ve ark. 2026)
- From Proficiency to Pedagogy: A Mixed-Methods Study of In-Service Teachers' TPACK-GenAI and the Mediating Role of Pedagogical Knowledge — Hizmet içi öğretmenlerin TPACK-GenAI’si ve pedagojik bilginin aracılık rolü (Mohebi ve ElSayary 2026)
- Reclaiming Epistemic Agency: A Critical Framework for Human-Generative AI Co-Agency in Education
- Designing faculty standards for technology integration in higher education institutions: a design-based research study — Teknoloji tümleşimi için öğretim elemanı standartları (TPACK ilişkili TBY)
- Integrating Generative Artificial Intelligence into Student Learning: A Systematic Review from a TPACK Perspective — Üretken YZ’yi öğrenci öğrenmesine tümleştirmek: TPACK perspektifinden bir sistematik derleme
- Modeling AI-TPACK in Practice: Insights from Teachers'' Multi-Agent Workflow Design — AI-TPACK’i öğretmen çok ajanlı iş akışlarıyla modellemek
- AI literacy-related domains and AI-TPACK readiness among preservice mathematics teachers: A factor-informed structural equation modelling study — Hizmet öncesi matematik öğretmenleri arasında AI-TPACK hazırbulunuşluğu
- Analyzing teacher-AI interaction patterns across teacher experience and AI proficiency in student-centered lesson design — Ders tasarımında öğretmen–YZ etkileşimi: Zeki-TPACK, deneyim ve yeterlilik etkileşimi (Choi ve ark. 2026)
- Efficacy of an Intensive Generative AI Professional Development Program on Pedagogical Content Knowledge (AI-PCK) and the Comparative Analysis of Learning Gain between Experienced and Pre-service Teachers — Yoğun GenAI mesleki gelişimi ve AI-PCK kazanımları
- Towards Synergistic Teacher-AI Interactions with Generative Artificial Intelligence — Beş düzeyli öğretmen–YZ ekip çalışması çerçevesi
- AI Adoption Among Teachers: Insights on Concerns, Support, Confidence, and Attitudes — Öğretmen güveni ve YZ benimsemesi
- Teacher education for artificial intelligence literacy through a self-determination theory perspective — Öz-belirleme kuramı aracılığıyla YZ okuryazarlığı için öğretmen eğitimi
- Development and evaluation of artificial intelligence literacy training for teacher education students — Tasarım temelli araştırma GenAI okuryazarlığı eğitimi
- Rethinking Generative AI Literacy: An Integrative, Developmental, and Dialectical Framework for K-12 Teacher Education — Öğretmen eğitiminde GenAI okuryazarlığını yeniden düşünmek
- Exploring interfaces and implications for integrating social-emotional competencies into AI literacy for education: a narrative review — Sosyal-duygusal yetkinlikler ve YZ okuryazarlığı
- GenAI as a runaway object in higher education: A socio-cultural view on AI-influenced academic practice in mathematics — Yükseköğretimde GenAI ve matematik
- How AI Is Changing Teaching Workflows — YZ öğretim iş akışlarını nasıl değiştiriyor
- Assessing faculty self-perceived knowledge in using generative AI to teach 21st-century skills — Yükseköğretimde GenAI için öğretim üyelerinin kendinden algıladığı TPACK-21 bilgisi (Sutedjo, Chowdhury ve Liu 2026)
- Towards a New AI-TPACK Framework: Evidence from China — Yeni Bir AI-TPACK Çerçevesine Doğru: teknik YZ bilgisinin bütünleyici aracısı olarak etik (Chen ve ark. 2026)
- AI training and science student teachers’ TPACK in campus-based and distance education: a comparative study — 186 Güney Afrikalı fen öğretmeni adayının karşılaştırmalı anketi: kendinden bildirilen TPACK’te kampüs avantajı ve uzaktan kurumda daha zayıf bildirilen TPACK ile ilişkili YZ eğitimi
- From AI literacy to AI-integrated inquiry-based science teaching: the serial mediating roles of AI-TPACK and science teaching self-efficacy among Chinese pre-service science teachers — AI-TPACK ve fen öğretimi öz yeterliliği, YZ okuryazarlığının sorgulama tümleşim niyeti üzerindeki etkisini sırayla araci hale getirir (Zou ve ark. 2026)
- Changes in pre-service physics teachers' TPACK and collaborative problem solving associated with an AI-supported CTD-PBL module: A quasi-experimental study
- Enhancing Teachers' AI Competency: A Professional Development Intervention Study Based on Intelligent-TPACK Framework — Üniversite öğretmenleri için Zeki-TPACK mesleki gelişimi: boyut çözümlü kazanımlar, kendinden algılanan angajman yerine katılım — YZ destekli CTD-PBL modülü ve hizmet öncesi fizik öğretmenlerinin TPACK’i ile işbirlikçi problem çözme (Chen ve Osman 2026)
- Assessing Human-AI Collaboration in Design Education: A Process-Oriented Rubric Grounded in an Extended AI-TPACK Framework — Tasarım Eğitiminde İnsan–YZ İşbirliğini Değerlendirmek: genişletilmiş bir AI-TPACK çerçevesine temellendirilmiş sürece yönelik bir rubrik
- A Capability–Decision Model of teacher readiness for AI integration in teaching — Öğretmen YZ hazırbulunuşluğunun sıralı yetenek-öncelikli modeli ve yapı çakışması uyarısı
- From digital competence to AI-responsive pedagogy: a scoping review of technology-supported teacher education — Yetkinlik çerçevesi baskınlığının kısmen alan yaygınlığı değil arama tanımlayıcılarını yansıttığına dair tarama derlemesi uyarısı