THE RELATIONSHIP BETWEEN ADOPTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ACCOUNTING PROFESSION AND TECHNOLOGY READY: A RESEARCH ON ACCOUNTING STUDENTS

Yıl 2024, Cilt: 23 Sayı: 71, 187 - 200, 29.01.2024

Özcan Demir , Zülküf Narlıkaya , Edagül Çoban

https://doi.org/10.55322/mdbakis.1316801

Cited By: 1

Öz

The aim of the study is to determine the relationship between the level of technology readiness of
accounting students and their adoption of artificial intelligence in the accounting profession. The
study was carried out with the participation of 231 students who are continuing their education in the
accounting and tax applications program at Elazig Fırat University. Questionnaire method was used
to obtain data in the study. Data analysis was done with SPSS-22.0 and SmartPLS 3.0 programs. In
the analysis of data; descriptive statistics, validity and reliability analysis, and structural equation
modeling (SEM) were used. The study findings revealed that TR Optimism, TR Innovation, TR
Discomfort dimensions had a positive and significant effect on the adoption of artificial intelligence
in the accounting profession, but TR Insecurity dimension did not have a significant effect on the
adoption of artificial intelligence

Anahtar Kelimeler

Accounting, Artificial Intelligence, Technology Readiness

MUHASEBE MESLEĞİNDE YAPAY ZEKA KULLANIMININ BENİMSENMESİ İLE TEKNOLOJİYE HAZIR OLMA DURUMU ARASINDAKİ İLİŞKİ: MUHASEBE ÖĞRENCİLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA

Öz

Çalışmanın amacı, muhasebe öğrencilerinin teknolojiye hazır olma düzeyleri ile muhasebe mesleğinde
yapay zekayı benimsemeleri arasındaki ilişkinin saptanmasıdır. Çalışma, Elazığ Fırat Üniversitesi’nde
muhasebe ve vergi uygulamaları programında eğitimini sürdürmekte olan 231 öğrencinin katılımıyla
yapılmıştır. Çalışmada verilerin elde edilmesinde anket yöntemi kullanılmıştır. Veri analizi SPSS-22.0
ve SmartPLS 3.0 programları ile yapılmıştır. Verilerin analizinde; betimleyici istatistikler, geçerlilik
ve güvenilirlik analizi ve Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) kullanılmıştır. Çalışma bulguları,
TR İyimserlik, TR Yenilikçilik, TR Rahatsızlık boyutlarının muhasebe mesleğinde yapay zekanın
benimsenmesi üzerinde pozitif düzeyde anlamlı bir etkiye sahip olduğunu ancak TR Güvensizlik
boyutunun yapay zekanın benimsemesi üzerinde anlamlı bir etkiye sahip olmadığını ortaya koymuştur.

Anahtar Kelimeler

Muhasebe, Yapay Zeka, Teknolojiye Hazır Olma

Kaynakça

• Ayden, C. & Sevinç, A. (2021). İnsan Kaynakları Yönetiminde Yapay Zeka Uygulamaları. Sinan Alçın, Begüm Erdil Şahin, Deniz D. Dereli, Merve Hamzaoğlu ve İsmail Ertek (Ed.), Gelecekte Ekonomi İçinde (475-507), İstanbul: İkü Yayınevi.
• Chukwudi, O., Echefu, S., Boniface, U. & Victoria, C. (2018). Effect of artificial intelligence on the performance of accounting operations among accounting firms in South East Nigeria. Asian Journal of Economics, Business and Accounting, 7(2), 1-11. doi: 10.9734/AJEBA/2018/41641
• Damerji, H. & Salimi, A. (2021). Mediating effect of user perceptions on technology readiness and adoption of artificial intelligence in accounting. Accounting Education, 30(2), 107–130. doi:10.1080/09639284.2021.1872035
• Ghosh, R. & Khatun, A. (2022). Role of Technological Readiness on the Adoption of Artificial Intelligence in the Accounting Profession: Evidence From a Developing Economy. In S. Kautish & G. Kaur (Eds.), AI-Enabled Agile Internet of Things for Sustainable FinTech Ecosystems (pp. 170-189). IGI Global. doi:10.4018/978-1-6684-4176-3.ch008
• Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M. & Thiele, K. O. (2017). Mirror, mirror on the wall: A comparative evaluation of composite-based structural equation modeling methods. Journal of the Academy of Marketing Science, 45(5), 616–632. doi:10.1007/s11747-017-0517-x
• Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M. & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2–24. doi:10.1108/EBR-11-2018-0203
• Kaplanoğlu, E. (2014). Mesleki Stresin Temel Nedenleri ve Muhtemel Sonuçları: Manisa İlindeki SMMM’ler Üzerine Bir Araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (64), 131-150. doi: 10.25095/mufad.396494
• Kaya, A., Koca, N. & Hatunoğlu, Z. (2022). Geleceğin Muhasebecilerinin Teknoloji Kabullerinin Tespitine İlişkin Bir Araştırma. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi , Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi 25. Yıl Özel Sayısı, 369-381. doi: 10.29249/selcuksbmyd.1141389
• Nouraldeen, R.M. (2023). The impact of technology readiness and use perceptions on students’ adoption of artificial intelligence: the moderating role of gender. Development and Learning in Organizations, 37(3), 7-10. doi:10.1108/DLO-07-2022-0133
• Pan, Y. (2016). Heading toward artificial intelligence 2.0. Engineering, 2(4), 409-413. doi: 10.1016/J.ENG.2016.04.018
• Parasuraman, A. & Colby, C. L. (2015). An updated and streamlined technology readiness index: TRI 2.0. Journal of Service Research, 18(1), 59–74. doi:10.1177/1094670514539730
• Parasuraman, A. (2000). Technology Readiness Index (TRI) a multiple-item scale to measure readiness to embrace new technologies. Journal of Service Research, 2(4), 307–320. doi:10.1177/109467050024001
• Sezgin, E. E., Kaya. E. & Tanyıldızı, İ. (2022). Covid-19 Pandemisi Sırasında Hemşirelerin İşe Bağlı Gerginlik Düzeylerinin Duygusal Tükenmeleri Üzerindeki Etkisi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (24), 541-556. doi:10.29029/busbed.1115919
• Sharma, M. P., Suthar, M. D. & Maheria, M. S. (2021). Artificial Intelligence Accounting Technology–Perception and Acceptance. Impact of Smart Technologies and Artificial Intelligence (AI) Paving Path Towards Interdisciplinary Research in the Fields of Engineering, Arts, Humanities, Commerce, Economics, Social Sciences, Law and Management-Challenges and Opportunities, 77-92.
• Tekin, H. (2017). Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme. Ankara: Yargı Yayınevi. Ucoğlu, D. (2020). Yapay Zeka Teknolojisinin Muhasebe Mesleğine ve Eğitimine Etkileri. PressAcademia Procedia, 11(1), 16-21. doi:10.17261/Pressacademia.2020.1337
• Yökatlas, (2022). 2022-2023 Öğretim Yılı Yükseköğretim İstatistikleri. https://yokatlas.yok.gov.tr/lisans.php?y=103910601, Erişim Tarihi: 04.11.2022.
• Ajzen, I. & Fishbein, M. (1975). A Bayesian analysis of attribution processes. Psychological Bulletin, 82(2), 261–277.