The Predictive Effect of Academic Motivation and Academic Self-Efficacy on Chatbot Use in Education

Şeyma Taşkın; Özge Canoğulları

Makale detayları

The Predictive Effect of Academic Motivation and Academic Self-Efficacy on Chatbot Use in Education

Yazarlar:

Şeyma Taşkın | Özge Canoğulları

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık (Diğer)

Dergi:

Türk Eğitim Bilimleri Dergisi Vol.23 Issue 1, pp.784-810

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001342091

pISSN:

2459-1912

Anahtar kelimeler:

Özet:

 This study aimed to examine university students academic motivation, academic self-efficacy, and chatbot use in education based on gender and grade level, while also investigating the relationship among these variables. The descriptive survey model involved 416 undergraduate students aged 18-25. The data collection tools included the Personal Information Form, Behavioral Intention to Use and Learn Chatbot in Education Scale, Academic Motivation Scale, and Academic Self-Efficacy Scale. Pearson correlation coefficient, independent t-test, one-way ANOVA, and multiple regression analysis were used for data analysis. Results showed no significant differences in chatbot use, academic motivation, and self-efficacy concerning gender and grade level. Although no significant relationship was found between chatbot use and self-efficacy, self-efficacy slightly predicted chatbot use. However, chatbot use was found to be related to academic motivation, with motivation predicting chatbot use. The study suggests that chatbots should be utilized more effectively in education, with designs aimed at enhancing student motivation. Additionally, educational policies and technological tools should be adapted to meet student needs, and teaching strategies should be diversified.

 This study aimed to examine university students academic motivation, academic self-efficacy, and chatbot use in education based on gender and grade level, while also investigating the relationship among these variables. The descriptive survey model involved 416 undergraduate students aged 18-25. The data collection tools included the Personal Information Form, Behavioral Intention to Use and Learn Chatbot in Education Scale, Academic Motivation Scale, and Academic Self-Efficacy Scale. Pearson correlation coefficient, independent t-test, one-way ANOVA, and multiple regression analysis were used for data analysis. Results showed no significant differences in chatbot use, academic motivation, and self-efficacy concerning gender and grade level. Although no significant relationship was found between chatbot use and self-efficacy, self-efficacy slightly predicted chatbot use. However, chatbot use was found to be related to academic motivation, with motivation predicting chatbot use. The study suggests that chatbots should be utilized more effectively in education, with designs aimed at enhancing student motivation. Additionally, educational policies and technological tools should be adapted to meet student needs, and teaching strategies should be diversified.

 This study aimed to examine university students academic motivation, academic self-efficacy, and chatbot use in education based on gender and grade level, while also investigating the relationship among these variables. The descriptive survey model involved 416 undergraduate students aged 18-25. The data collection tools included the Personal Information Form, Behavioral Intention to Use and Learn Chatbot in Education Scale, Academic Motivation Scale, and Academic Self-Efficacy Scale. Pearson correlation coefficient, independent t-test, one-way ANOVA, and multiple regression analysis were used for data analysis. Results showed no significant differences in chatbot use, academic motivation, and self-efficacy concerning gender and grade level. Although no significant relationship was found between chatbot use and self-efficacy, self-efficacy slightly predicted chatbot use. However, chatbot use was found to be related to academic motivation, with motivation predicting chatbot use. The study suggests that chatbots should be utilized more effectively in education, with designs aimed at enhancing student motivation. Additionally, educational policies and technological tools should be adapted to meet student needs, and teaching strategies should be diversified.

 Bu çalışmada, üniversite öğrencilerinin cinsiyet ve sınıf düzeyi açısından akademik motivasyonunu, akademik öz yeterliğini ve eğitimde chatbot kullanımını incelemek amaçlanmıştır. Ayrıca üç değişkenin birbiriyle ilişkisi araştırılmıştır. Çalışma betimsel tarama modelinde olup araştırma grubunu 18-25 yaş aralığındaki 416 lisans öğrencisi oluşturmuştur. Araştırmanın verilerinin toplanmasında Kişisel Bilgi Formu, Eğitimde Chatbot Kullanmaya ve Öğrenmeye Yönelik Davranışsal Niyet Ölçeği, Akademik Motivasyon Ölçeği ve Akademik Öz Yeterlik Ölçeği kullanılmıştır. Veriler, Pearson korelasyon katsayısı, bağımsız gruplar t-testi, tek yönlü ANOVA ve çoklu regresyon analizleri kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırma sonucunda cinsiyete ve sınıf düzeyine bağlı olarak eğitimde chatbot kullanımı, akademik motivasyon ve akademik öz yeterlik arasında anlamlı bir farklılık bulunamamıştır. Chatbot kullanımı ile akademik öz yeterlik arasında anlamlı bir ilişki olmadığı ama öz yeterliğin düşük bir yüzdeyle chatbot kullanımını yordadığı tespit edilmiştir. Eğitimde chatbot kullanımının akademik motivasyonla ilişkili olduğu ve akademik motivasyonun chatbot kullanımını yordadığı görülmüştür. Chatbotların eğitimde daha etkin kullanılması ve öğrenci motivasyonunu destekleyecek şekilde tasarlanması önerilmektedir.

Makale detayları

The Predictive Effect of Academic Motivation and Academic Self-Efficacy on Chatbot Use in Education

Yazarlar:

Şeyma Taşkın | Özge Canoğulları

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık (Diğer)

Dergi:

Türk Eğitim Bilimleri Dergisi Vol.23 Issue 1, pp.784-810

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001342091

pISSN:

2459-1912

Chatbot

Artificial intelligence

Motivation

Self-efficacyChatbot

Yapay zekâ

Motivasyon

Öz yeterlik

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Şeyma Taşkın | Özge Canoğulları

Yayıncı: Gazi University

Ana Başlıklar: Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık (Diğer)

Dergi: Türk Eğitim Bilimleri Dergisi Vol.23 Issue 1, pp.784-810

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 4/2025

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001342091

pISSN: 2459-1912

Sayı

Yazarlar:

Şeyma Taşkın | Özge Canoğulları

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık (Diğer)

Dergi:

Türk Eğitim Bilimleri Dergisi Vol.23 Issue 1, pp.784-810

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001342091

pISSN:

2459-1912