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

Burcu Alan; Fikriye Zengin; Gonca Keçeci

doi:10.30703/cije.1327949

TR EN

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

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

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

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Burcu Alan
0000-0003-3429-0942
Türkiye

Fikriye Zengin ^*
0000-0002-0547-8746
Türkiye

Gonca Keçeci
0000-0002-2582-3850
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

31 Aralık 2024

Gönderilme Tarihi

15 Temmuz 2023

Kabul Tarihi

24 Eylül 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 13 Sayı: 4

DOI

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

IZ

https://izlik.org/JA62WF78NZ

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

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

Borsa İstanbul Bankacılık, Sanayi ve Sürdürülebilirlik Endekslerinde En Yüksek Fiyat Oluşumu ile İşlem Hacmi Arasındaki İlişkinin Var Modeli ile Analizi

Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi

https://doi.org/10.29249/selcuksbmyd.1811039

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

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

Öz

Anahtar Kelimeler

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

Abstract

Keywords

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster

Cited By

GENÇLERDE DİJİTAL AKIL: YAPAY ZEKÂ FARKINDALIK ÖLÇEĞİ GELİŞTİRME

Yapay Zekâya İlişkin Tutumlar Ölçeği: Geliştirme, geçerlik ve güvenirlik çalışması

Psychometric Properties of the Turkish Version of the AI Mindset Scale

Borsa İstanbul Bankacılık, Sanayi ve Sürdürülebilirlik Endekslerinde En Yüksek Fiyat Oluşumu ile İşlem Hacmi Arasındaki İlişkinin Var Modeli ile Analizi

Akademisyenler İçin Yapay Zekâ Destekli İş Güvenliği Algı Ölçeği: Geliştirme, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Coğrafya öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutum ve kullanım eğilimleri: Ölçek geliştirme ve uygulama

Psychometric Properties of the Turkish Version of the AI-TPACK Scale