Research Article
BibTex RIS Cite

Yapay Zekâ Tutum Ölçeği (YZTÖ): Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Year 2024, Volume: 13 Issue: 4, 789 - 800, 31.12.2024

Burcu Alan , Fikriye Zengin , Gonca Keçeci

https://doi.org/10.30703/cije.1327949

Abstract

Bu çalışmanın amacı ortaokul öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumlarını belirlemeye ilişkin geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı geliştirmektir. Çalışma grubunu 2021-2022 eğitim öğretim yılında Elâzığ da bulunan bir ortaokulda öğrenim gören toplam 1089 (%54 kız, %46 erkek) öğrenci oluşturmuştur. 5’li likert tipinde hazırlanan ölçek alan uzmanlarına incelettirilerek kapsam geçerliliği sağlanmıştır.16 ortaokul öğrencisiyle ön uygulama gerçekleştirildikten sonra düzenlenen ölçek, 1089 ortaokul öğrencisine uygulanarak geçerlik ve güvenirlik analizlerine tabi tutulmuştur. Ölçeğin KMO değeri .925, Barlett küresellik sonuçlarına göre ise ki-kare değerinin .01 düzeyinde manidar olduğu bulunmuştur (X2 (780)=7226.308; p<.01). Açımlayıcı faktör analizi (AFA) sonucunda 13 olumsuz 16 olumlu toplamda 29 maddeden ve dört bileşenden oluşan bir yapı elde edilmiştir. Dört bileşenin varyansa yaptığı toplam katkı %40.749 olarak bulunmuştur. Doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ile elde edilen verilerden yedisi kabul edilebilir beşi ise mükemmel düzeydedir. Ölçeğin bütünü için Cronbach’s Alpha değeri .881 olarak hesaplanmıştır.

Keywords

: yapay zekâ tutum tutum ölçeği ölçek geliştirme ortaokul öğrencileri

References

  • Akkaya, B., Özkan, A. & Özkan, H. (2021). Yapay zekâ kaygı (YZK) ölçeği: Türkçeye uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 1125-1146. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.833668
  • Al Darayseh, A. (2023). Acceptance of artificial intelligence in teaching science: Science teachers' perspective. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100132. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100132
  • Alan, B. (2023). Fen öğretiminde yapay zekâ ile belirlenen çoklu zekâ alanlarına göre hazırlanmış e-öğrenme ortamlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi [Yayımlanmamış doktora tezi]. Fırat üniversitesi.
  • Bağır, M. (2022). Fen bilimleri öğretmenlerinin eğitimde yapay zekâ kullanımı ile ilgili görüşleri [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Fırat üniversitesi.
  • Bland, J. M. & Altman, D. G. (1997). Statistics notes: Cronbach's alpha. BMJ, 314(7080), 572.
  • Büyüköztürk, Ş. (2007). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı (7. Baskı). Pegem Akademi.
  • Büyüköztürk, Ş. (2015). Sosyalbilimler için veri analizi el kitabı (21. Baskı). Pegem Akademi
  • Chiu, T. K. (2021). A holistic approach to the design of artificial intelligence (AI) education for K-12 schools. TechTrends, 65(5), 796-807. https://doi.org/10.1007/s11528-021-00637-1
  • Chiu, T. K., Xia, Q., Zhou, X., Chai, C. S. & Cheng, M. (2022). Systematic literature review on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100118, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118
  • Comrey, A. L. & Lee, H. B. (1992). Interpretation and application of factor analytic results. Comrey AL, Lee HB. A first course in factor analysis, 2, 1992.
  • Çam, M. O. & Baysan Arabacı, L. (2010). Tutum ölçeği hazırlamada nitel ve nicel adımlar. Hemşirelikte Araştırma Geliştirme Dergisi, 12(2), 64-71.
  • Çelebi, C., Yılmaz, F., Demir, U. & Karakuş, F. (2023). Artificial intelligence literacy: An adaptation study. Instructional Technology and Lifelong Learning, 4(2), 291-306. https://doi.org/10.52911/itall.1401740
  • Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik SPSS Ve LISREL Uygulamaları. Pegem Akademi.
  • Deveci Topal, A., Dilek Eren, C. & Kolburan Geçer, A. (2021). Chatbot application in a 5th grade science course. Education and Information Technologies, 26(5), 6241-6265. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10627-8
  • DeVellis, R. F. (2003). Scale development: Theory and applications (2. Baskı). Sage Publications.
  • Ferikoğlu, D. & Akgün, E. (2022). An investigation of teachers’ artificial intelligence awareness: A scale development study. Malaysian Online Journal of Educational Technology, 10(3), 215–231. https://doi.org/10.52380/mojet.2022.10.3.407
  • Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., Holstein, K., Sutherland, E., Baker, T., Shum, S. B., Santos, O.C., Rodrigo, M.T., Çukurova, M., Bittencourt, I.I. & Koedinger, K. R. (2021). Ethics of AI in education: Towards a community-wide framework. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 1-23. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1
  • How, M. L. & Hung, W. L. D. (2019). Educing AI-thinking in science, technology, engineering, arts, and mathematics (STEAM) education. Education Sciences, 9(3), 184. https://doi.org/10.3390/educsci9030184
  • İşler, B. & Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11. https://doi.org/10.17932/IAU.EJNM.25480200.2021/ejnm_v5i1001
  • Kalafat, Ö. (2022). Eğitim ve yapay zekâ. Bilen, M. (Ed.) Yapay zekânın değiştirdiği dinamikler (89-102) içinde. Eğitim yayınevi.
  • Karaoglan Yilmaz, F. G. & Yilmaz, R. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 5(2), 172-190. https://doi.org/10.53694/bited.1376831
  • Karasar, N. (2018). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar ilkeler teknikler. Nobel Yayınevi
  • Kaya, F., Yetişensoy, O., Aydın, F. & Demir Kaya, M. (2024). Yapay zekâ korkusu ölçeğinin Türkçeye uyarlanması. Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 14(2), 554-567. https://doi.org/10.48146/odusobiad.1264103
  • Leech, N.L., Barrett, K.C. & Morgan, G.A. (2005). SPSS for ıntermediate statistics: use and ınterpretation. (Second Edition). NJ: Lwrence Erlbaum Associates,Inc.
  • Mahmoud, A. (2020). Artificial intelligence applications: An introduction to education development in the light of corona virus pandemic COVID 19 challenges. International Journal of research in Educational Sciences, 3(4), 171–224. https://doi.org/10.29009/ijres.3.4.4
  • Miao, F., Holmes, W., Huang, R. & Zhang, H. (2021). AI and education: A guidance for policymakers. UNESCO Publishing.
  • Özüdoğru, G. & Yildiz Durak, H. (11-13 Temmuz 2024). Turkish Adaptation of the AI Readiness Scale for Preservice Teachers. 10. Uluslararası New York Sosyal, Beşerî, İdari Ve Eğitim Bilimlerinde Akademik Çalışmalar Kongresi.
  • Pallant, J. (2010). SPSS survival manual a step by step guide to data analysis using SPSS (4. Baskı). McGraw-Hill.
  • Polatgil, M. & Güler, A. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçe’ye uyarlanması. Sosyal Bilimlerde Nicel Araştırmalar Dergisi, 3(2), 99–114.
  • Qu, J., Zhao, Y. & Xie, Y. (2022). Artificial intelligence leads the reform of education models. Systems Research and Behavioral Science, 39(3), 581-588. https://doi.org/10.1002/sres.2864
  • Seçer, İ. (2018). Psikolojik test geliştirme ve uyarlama süreci, SPSS ve Lisrel uygulamaları (2. Baskı). Anı Yayınları.
  • Sindermann, C., Sha, P., Zhou, M., Wernicke, J., Schmitt, H. S., Li, M., Stavrou, M., Becker B. & Montag, C. (2021). Assessing the attitude towards artificial intelligence: Introduction of a short measure in German, Chinese, and English language. KI-Künstliche intelligenz, 35, 109-118. https://doi.org/10.1007/s13218-020-00689-0
  • Süleymanoğulları, M., Özdemir, A. & Tekin, A. (2024). Yapay zekâ ölçeği: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Education, Science and Sport, 6 (1), 13-27.
  • Şencan, H. (2005). Sosyal ve davranışsal ölçümler de güvenilirlik ve geçerlilik (1. Baskı). Seçkin Yayınları.
  • Tavşancıl, E. (2005). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi (2. Baskı). Nobel Yayınları.
  • Terzi, R. (2020). An adaptation of artificial intelligence anxiety scale into Turkish: Reliability and validity study. International Online Journal of Education and Teaching, 7 (4), 1501-1515.
  • Williamson, B. & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223-235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995
  • Xia, Q., Chiu, T. K. & Chai, C. S. (2022). The moderating effects of gender and need satisfaction on self-regulated learning through artificial ıntelligence (AI). Education and Information Technologies, 1-23. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11547-x
  • Ye, R., Sun, F. & Li, J. (2021). Artificial intelligence in education: origin, development and rise. In Intelligent Robotics and Applications: 14th International Conference, ICIRA 2021, Yantai, China, October 22–25, 2021, Proceedings, Part IV 14 (pp. 545-553). Springer International Publishing.
  • Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M. & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
  • Zhao, L., Chen, L., Liu, Q., Zhang, M. & Copland, H. (2019). Artificial intelligence-based platform for online teaching management systems. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 37(1), 45–51. https://doi.org/ 10.3233/JIFS-179062

Artificial Intelligence Attitude Scale (AIAS): Validity and Reliability Study

Year 2024, Volume: 13 Issue: 4, 789 - 800, 31.12.2024

Burcu Alan , Fikriye Zengin , Gonca Keçeci

https://doi.org/10.30703/cije.1327949

Abstract

The aim of this study is to develop a valid and reliable measurement tool for determining secondary school students' attitudes towards artificial intelligence. The study group consisted of 1089 students (54% female, 46% male) studying at a secondary school in Elazığ in the 2021-2022 academic year. Content validity was ensured by having the scale prepared in 5-point Likert type examined by field experts. The scale, which was prepared after the preliminary application was carried out with 16 secondary school students, was applied to 1089 secondary school students and subjected to validity and reliability analyzes.The KMO value of the scale was found to be .925, and according to the Barlett sphericity results, the chi-square value was found to be significant at the level of .01. (X2 (780)=7226.308; p<.01). As a result of exploratory factor analysis (EFA), a structure consisting of 13 negative 16 positive 29 items and four components was obtained. The total contribution of the four components to the variance was found to be 40,749%. Seven of the data obtained by confirmatory factor analysis (CFA) were acceptable and five were excellent. The Cronbach's Alpha value for the entire scale was calculated as .881.

Keywords

artificial intelligence, attitude, attitude scale, scale development, secondary school students

References

  • Akkaya, B., Özkan, A. & Özkan, H. (2021). Yapay zekâ kaygı (YZK) ölçeği: Türkçeye uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 1125-1146. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.833668
  • Al Darayseh, A. (2023). Acceptance of artificial intelligence in teaching science: Science teachers' perspective. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100132. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100132
  • Alan, B. (2023). Fen öğretiminde yapay zekâ ile belirlenen çoklu zekâ alanlarına göre hazırlanmış e-öğrenme ortamlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi [Yayımlanmamış doktora tezi]. Fırat üniversitesi.
  • Bağır, M. (2022). Fen bilimleri öğretmenlerinin eğitimde yapay zekâ kullanımı ile ilgili görüşleri [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Fırat üniversitesi.
  • Bland, J. M. & Altman, D. G. (1997). Statistics notes: Cronbach's alpha. BMJ, 314(7080), 572.
  • Büyüköztürk, Ş. (2007). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı (7. Baskı). Pegem Akademi.
  • Büyüköztürk, Ş. (2015). Sosyalbilimler için veri analizi el kitabı (21. Baskı). Pegem Akademi
  • Chiu, T. K. (2021). A holistic approach to the design of artificial intelligence (AI) education for K-12 schools. TechTrends, 65(5), 796-807. https://doi.org/10.1007/s11528-021-00637-1
  • Chiu, T. K., Xia, Q., Zhou, X., Chai, C. S. & Cheng, M. (2022). Systematic literature review on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100118, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118
  • Comrey, A. L. & Lee, H. B. (1992). Interpretation and application of factor analytic results. Comrey AL, Lee HB. A first course in factor analysis, 2, 1992.
  • Çam, M. O. & Baysan Arabacı, L. (2010). Tutum ölçeği hazırlamada nitel ve nicel adımlar. Hemşirelikte Araştırma Geliştirme Dergisi, 12(2), 64-71.
  • Çelebi, C., Yılmaz, F., Demir, U. & Karakuş, F. (2023). Artificial intelligence literacy: An adaptation study. Instructional Technology and Lifelong Learning, 4(2), 291-306. https://doi.org/10.52911/itall.1401740
  • Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik SPSS Ve LISREL Uygulamaları. Pegem Akademi.
  • Deveci Topal, A., Dilek Eren, C. & Kolburan Geçer, A. (2021). Chatbot application in a 5th grade science course. Education and Information Technologies, 26(5), 6241-6265. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10627-8
  • DeVellis, R. F. (2003). Scale development: Theory and applications (2. Baskı). Sage Publications.
  • Ferikoğlu, D. & Akgün, E. (2022). An investigation of teachers’ artificial intelligence awareness: A scale development study. Malaysian Online Journal of Educational Technology, 10(3), 215–231. https://doi.org/10.52380/mojet.2022.10.3.407
  • Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., Holstein, K., Sutherland, E., Baker, T., Shum, S. B., Santos, O.C., Rodrigo, M.T., Çukurova, M., Bittencourt, I.I. & Koedinger, K. R. (2021). Ethics of AI in education: Towards a community-wide framework. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 1-23. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1
  • How, M. L. & Hung, W. L. D. (2019). Educing AI-thinking in science, technology, engineering, arts, and mathematics (STEAM) education. Education Sciences, 9(3), 184. https://doi.org/10.3390/educsci9030184
  • İşler, B. & Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11. https://doi.org/10.17932/IAU.EJNM.25480200.2021/ejnm_v5i1001
  • Kalafat, Ö. (2022). Eğitim ve yapay zekâ. Bilen, M. (Ed.) Yapay zekânın değiştirdiği dinamikler (89-102) içinde. Eğitim yayınevi.
  • Karaoglan Yilmaz, F. G. & Yilmaz, R. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 5(2), 172-190. https://doi.org/10.53694/bited.1376831
  • Karasar, N. (2018). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar ilkeler teknikler. Nobel Yayınevi
  • Kaya, F., Yetişensoy, O., Aydın, F. & Demir Kaya, M. (2024). Yapay zekâ korkusu ölçeğinin Türkçeye uyarlanması. Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 14(2), 554-567. https://doi.org/10.48146/odusobiad.1264103
  • Leech, N.L., Barrett, K.C. & Morgan, G.A. (2005). SPSS for ıntermediate statistics: use and ınterpretation. (Second Edition). NJ: Lwrence Erlbaum Associates,Inc.
  • Mahmoud, A. (2020). Artificial intelligence applications: An introduction to education development in the light of corona virus pandemic COVID 19 challenges. International Journal of research in Educational Sciences, 3(4), 171–224. https://doi.org/10.29009/ijres.3.4.4
  • Miao, F., Holmes, W., Huang, R. & Zhang, H. (2021). AI and education: A guidance for policymakers. UNESCO Publishing.
  • Özüdoğru, G. & Yildiz Durak, H. (11-13 Temmuz 2024). Turkish Adaptation of the AI Readiness Scale for Preservice Teachers. 10. Uluslararası New York Sosyal, Beşerî, İdari Ve Eğitim Bilimlerinde Akademik Çalışmalar Kongresi.
  • Pallant, J. (2010). SPSS survival manual a step by step guide to data analysis using SPSS (4. Baskı). McGraw-Hill.
  • Polatgil, M. & Güler, A. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçe’ye uyarlanması. Sosyal Bilimlerde Nicel Araştırmalar Dergisi, 3(2), 99–114.
  • Qu, J., Zhao, Y. & Xie, Y. (2022). Artificial intelligence leads the reform of education models. Systems Research and Behavioral Science, 39(3), 581-588. https://doi.org/10.1002/sres.2864
  • Seçer, İ. (2018). Psikolojik test geliştirme ve uyarlama süreci, SPSS ve Lisrel uygulamaları (2. Baskı). Anı Yayınları.
  • Sindermann, C., Sha, P., Zhou, M., Wernicke, J., Schmitt, H. S., Li, M., Stavrou, M., Becker B. & Montag, C. (2021). Assessing the attitude towards artificial intelligence: Introduction of a short measure in German, Chinese, and English language. KI-Künstliche intelligenz, 35, 109-118. https://doi.org/10.1007/s13218-020-00689-0
  • Süleymanoğulları, M., Özdemir, A. & Tekin, A. (2024). Yapay zekâ ölçeği: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Education, Science and Sport, 6 (1), 13-27.
  • Şencan, H. (2005). Sosyal ve davranışsal ölçümler de güvenilirlik ve geçerlilik (1. Baskı). Seçkin Yayınları.
  • Tavşancıl, E. (2005). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi (2. Baskı). Nobel Yayınları.
  • Terzi, R. (2020). An adaptation of artificial intelligence anxiety scale into Turkish: Reliability and validity study. International Online Journal of Education and Teaching, 7 (4), 1501-1515.
  • Williamson, B. & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223-235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995
  • Xia, Q., Chiu, T. K. & Chai, C. S. (2022). The moderating effects of gender and need satisfaction on self-regulated learning through artificial ıntelligence (AI). Education and Information Technologies, 1-23. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11547-x
  • Ye, R., Sun, F. & Li, J. (2021). Artificial intelligence in education: origin, development and rise. In Intelligent Robotics and Applications: 14th International Conference, ICIRA 2021, Yantai, China, October 22–25, 2021, Proceedings, Part IV 14 (pp. 545-553). Springer International Publishing.
  • Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M. & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
  • Zhao, L., Chen, L., Liu, Q., Zhang, M. & Copland, H. (2019). Artificial intelligence-based platform for online teaching management systems. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 37(1), 45–51. https://doi.org/ 10.3233/JIFS-179062
There are 41 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Articles
Authors

Burcu Alan 0000-0003-3429-0942

Fikriye Zengin 0000-0002-0547-8746

Gonca Keçeci 0000-0002-2582-3850

Publication Date December 31, 2024
Published in Issue Year 2024Volume: 13 Issue: 4

Cite

APA Alan, B., Zengin, F., & Keçeci, G. (2024). Yapay Zekâ Tutum Ölçeği (YZTÖ): Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Cumhuriyet Uluslararası Eğitim Dergisi, 13(4), 789-800. https://doi.org/10.30703/cije.1327949
 Download Cover Image

14550                 

© Cumhuriyet University, Faculty of Education