Bilişim Alanında Öğrenim Gören Öğrencilerin Yapay Zekâ Okuryazarlığı Düzeylerinin Ölçülmesi

Year 2025, Volume: 13 Issue: 25, 30 - 53

Abdulkerim Güler , Mesut Polatgil

Abstract

Yapay zekâ (YZ) terimi resmi olarak John McCarthy tarafından 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda tanıtılmış ve yapay zekânın gelişiminde önemli bir dönüm noktası olmuştur. Günümüzde sağlık, finans, eğitim gibi sektörlerde etkin yapay zekâ uygulamalarının kullanımı giderek önem kazanmaktadır. YZ Okuryazarlığı, okuryazarlık biçimine verilen isimdir. Çalışmada nicel araştırma yöntemi kullanılmış olup YZ okuryazarlığı ölçeği kullanılmıştır. Çalışmada amaç bilişim, bilgisayar mühendisliği vb. alanda öğrenim gören öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlık düzeylerinin ölçülmesidir. Örneklem Sivas ilinde bilişim ile ilgili eğitim gören 211 üniversite öğrencisidir. Çalışmada YZ okuryazarlığının çeşitli özelliklere göre farklılaşıp farklılaşmadığını tespit etmek amacıyla Mann-Whitney U testi, Kruskal Wallis testi gibi testler uygulanmıştır. Çalışma sonucunda tüm bölümlerde okuyan öğrencilerin YZ okuryazarlığının yüksek olduğu, cinsiyet, sınıf ve bölüm değişkenlerinin YZ okuryazarlığı üzerinde anlamlı etkiye sahip olmadığı tespit edilmiştir. Fakat bilgi teknoloji araçları kullanımı ile projelerde görev alma değişkenlerinin YZ okuryazarlığı üzerinde etkiye sahip olduğu görülmüştür.

Keywords

Yapay zekâ, yapay zekâ okuryazarlığı, bilişim öğrencileri

Measuring Artificial Intelligence Literacy Levels of Students Studying in the Field of Informatics

Abstract

The term artificial intelligence (AI) was introduced by John McCarthy at the Dartmouth Conference in 1956, marking a key point in AI's development. Today, AI is increasingly important in sectors such as health, finance, and education. AI Literacy is the name given to form of literacy. The study employed a quantitative research method using an Artificial Intelligence Literacy Scale. The aim of the study was to measure the artificial intelligence literacy levels of students studying in fields such as information technology, computer engineering, and related areas. The sample is 211 university students studying informatics. In the study, tests such as the Mann-Whitney U test and the Kruskal Wallis test were applied to determine whether AI literacy differs according to various characteristics. Findings indicate that the AI literacy of students studying in all departments was high, and gender, class and department variables did not have a significant effect on AI literacy. The variables of using information technology tools and taking part in projects were found to have an effect on AI literacy.

Keywords

Artificial intelligence, artificial intelligence literacy, informatics students

Ethical Statement

Etik Kurul Komisyon Adı: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Sosyal ve Beşeri Bilimler Bilimsel Araştırmalar Etik Kurulu Etik Kurul Belge Tarihi ve Sayı No: 22/04/2024 ve 2024/21

References

• Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71–88.
• Asio, J. M. R. (2024). Artificial intelligence (AI) literacy and academic performance of tertiary level students: a preliminary analysis. Social Sciences, Humanities and Education Journal (SHE Journal), 5(5).
• Ayanwale, M. A., Adelana, O. P., Molefi, R. R., Adeeko, O., & Ishola, A. M. (2024). Examining artificial intelligence literacy among pre-service teachers for future classrooms. Computers and Education Open, 6, 100179. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100179
• Banaz, E., & Demirel, O. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlıklarının farklı değişkenlere göre incelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, 60, 1516–1529. https://doi.org/10.53444/deubefd.1461048
• Çelebi, C., Demir, U., & Karakuş, F. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı konulu çalışmaların sistematik derleme yöntemiyle incelenmesi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Ereğli Eğitim Fakültesi Dergisi, 5(2), 535–560.
• Chiu, T. K., Ahmad, Z., Ismailov, M., & Sanusi, I. T. (2024). What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them. Computers and Education Open, 6, 100171.
• Çetin, M., Karakuş, A., & Geçgel, Ş. (2024). Gelişen bir paradigma: Yapay zekâ okuryazarlığı. International Journal of Active Learning, 8(1), 50–63. https://doi.org/10.48067/ijal.1422876
• Elçiçek, M. (2024). Öğrencilerin yapay zeka okuryazarlığı üzerine bir inceleme. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 6(1), 24–35. https://doi.org/10.53694/bited.1460106
• Fathahillah, F., Fakhri, M. M., & Ahmar, A. S. (2023). Analysis of artificial intelligence literacy in the blended learning model in higher education. EduLine: Journal of Education and Learning Innovation, 3(4), 566–575. https://doi.org/10.35877/454RI.eduline2049
• Genç, M., Güven, U., & Söğüt, S. (2021). Fen bilimleri dersinde tablet ve bilgisayar kullanımının öğrenci başarısı ile ilişkisi: Bir TIMSS çalışması. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 21(3), 994–1005.
• Karakaya, İ. (2012). Bilimsel araştırma yöntemleri. A. Tanrıöğen (Ed.) Anı yayınları.
• Karagöz, Y. (2016). SPSS ve AMOS 23 uygulamalı istatistiksel analizler. Nobel Yayıncılık.
• Kokotsaki, D., Menzies, V., & Wiggins, A. (2016). Project-based learning: A review of the literature. Improving Schools, 19(3), 267–277. https://doi.org/10.1177/1365480216659733
• Kuşcu, Ö., Çetiner, H., & Gökmen, H. T. (2014). Tarihçe ve akademik kadro açısından Türkiye’de bilgisayar mühendisliği eğitimi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 17(1), 38–44.
• Lin, P. Y., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Dai, Y., Guo, Y., & Qin, J. (2021). Modeling the structural relationship among primary students’ motivation to learn artificial intelligence. Computers & Education: Artificial Intelligence, 2, 1-7.
• Long, D., & Magerko, B. (2020, April). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
• Mart, M., & Kaya, G. (2024). Okul öncesi öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumları ve yapay zekâ okur yazarlığı arasındaki ilişkinin incelenmesi. Edutech Research, 2(1), 91–109.
• Polatgil, M., & Güler, A. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçe’ye uyarlanması. Sosyal Bilimlerde Nicel Araştırmalar Dergisi, 3(2), 99–114.
• Tzirides, A. O., Zapata, G., Kastania, N. P., Saini, A. K., Castro, V., Ismael, S. A., You, Y., dos Santos, T. A., Searsmith, D., O’Brien, C., Cope, B., & Kalantzis, M. (2024). Combining human and artificial intelligence for enhanced AI literacy in higher education. Computers and Education Open, 6, 100184. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100184
• Wang, Bingcheng, Rau, P-L. P. & Yuan, T. (2023). Measuring user competence in using artificial intelligence: validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology, 42(9), 1324–1337. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2072768
• Young, J. D., Dawood, L., & Lewis, S. E. (2024). Chemistry students’ artificial ıntelligence literacy through their critical reflections of chatbot responses. Journal of Chemical Education, 101(6), 2466–2474. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.4c00154
• The Latest ChatGPT Statistics and User Trends (2022-2025) https://wisernotify.com/blog/chatgpt-users/