Cited by 71Digital literacy in educationArtificial Intelligence in EducationEthics and Social Impacts of AI

Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçeye Uyarlanması

Open access
KARAOĞLAN YILMAZ, Fatma Gizem, YILMAZ, Ramazan·2023·Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi

Abstract

Yapay zekâ okuryazarlığı kavramı günümüzde yapay zekâ teknolojilerinin gelişmesine ve her sektörde kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte daha da önemli hale gelmiştir. Bireylerin yapay zekâ okuryazarlığı durum ve düzeylerini belirlemek için uluslararası literatürde çeşitli ölçme araçlarının kullanıldığı görülmektedir. Ancak ulusal literatürde bu amaçla geliştirilmiş bir ölçme aracının olmadığı görülmüştür. Bu araştırma, Laupichler ve arkadaşları (2023) tarafından geliştirilen "Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği"nin Türk kültürüne uyarlaması, ölçeğin geçerlilik ve güvenilirlik analizlerinin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Ölçek, ‘teknik anlama (technical understanding)’, ‘eleştirel değerlendirme (critical appraisal)’, ‘pratik uygulama (practical application)’ olmak üzere üç boyuttan ve 31 maddeden oluşmaktadır. Ölçek uyarlama çalışması lise ve üstü eğitim düzeyine sahip 653 genç ve yetişkinden elde edilen veriler ile gerçekleştirilmiştir. Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği'nin üç faktör ve 31 madde içeren yapısının, doğrulayıcı faktör analizi sonuçlarına dayanarak, gerçek verilerle uyumlu olduğunu göstermektedir. Ayrıca, ölçeğin güvenilirliği ve madde ayırt ediciliği yüksek olduğu sonucuna varılmıştır. Ölçeğin Türkçe versiyonu için hesaplanan Cronbach α katsayıları, farklı alt faktörler için .97 ile .98 arasında değişmekte olup, ölçeğin geneli için .99 olarak hesaplanmıştır. Bu bulgular ışığında, Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği'nin bu ölçüm aracının, bireylerin yapay zekâ okuryazarlık düzeylerini değerlendirmek için geçerli ve güvenilir bir seçenek olduğunu göstermektedir. Bu çalışma ile, Türkiye’de yapay zekâ okuryazarlığının değerlendirilmesine önemli bir katkı sağlayacağı düşünülmekte olup, bu uyarlama çalışması ile bireylerin yapay zekâ konusundaki okuryazarlık seviyelerinin daha iyi anlaşılması ve gelecekteki araştırmalara temel oluşturulması hedeflenmektedir.

The claims and statistics of this paper haven’t been checked yet.

Run the check — free, no account needed. It reads the open-access text and checks the sources it cites.

A few free checks a day · papers already verified open instantly · results are public

Integrity signals

Registry

Crossref · 10.53694/bited.1376831

Cites

27 of 27 references verified0 citation errors · 0 not checkable

Statistics

Claims the paper makes

The claims and statistics of this paper haven’t been checked yet.

Run the check — free, no account needed. It reads the open-access text and checks the sources it cites.

A few free checks a day · papers already verified open instantly · results are public

Claims other papers make about this one

Each is checked against this paper’s own text: does it say what the citing paper says it does?

  • SNAIL has been revalidated in another three studies, including one with comparative self-assessment gains.

    “SNAIL45 was constructed on an elaborate Delphi study63, it has been revalidated in another three studies49–51 including one with comparative self-assessment gains49, it is one of the few scales with evidence of reliability and responsiveness, and it demonstrated good structural validity and internal consistency, which makes it a promising instrument.”

    From A systematic review of AI literacy scales (2024) · cites this paper as [50]

  • Adaptation studies conducted by Çelebi et al. (2023) and Karaoglan and Yilmaz (2023) demonstrated high levels of reliability in the adapted versions of the scale.

    “Adaptation studies conducted by Çelebi et al. (2023) and Karaoglan and Yilmaz (2023) demonstrated high levels of reliability in the adapted versions of the scale, proving the effectiveness of these efforts.”

Self-check

Percentages, sums and reported differences re-computed from the paper’s own numbers.

The self-check needs the paper’s full text.

Cites

Flagged first, then by citations

Research works printed but not linked: 5

  1. Brown, T. A. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. New York: Guilford Press Brown.
  2. Fraenkel, J.R., Wallen, N.E., Hyun, H.H. (2012). How to design and evaluate research in education. 8th ed. New York, NY: McGraw-Hill.
  3. Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). New York: McGraw-Hill.
  4. Sümer, N. (2000). Yapısal eşitlik modelleri: Temel kavramlar ve örnek uygulamalar. Türk Psikoloji Yazıları, 3(6), 4974.
  5. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2001). Using multivariate statistics (4th ed.). Needham Heights, MA: Allyn & Bacon.

Authors
KARAOĞLAN YILMAZ, F. G., & YILMAZ, R.
Affiliations
BARTIN ÜNİVERSİTESİ
Venue
Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi
Published
2023-12-31
Volume
5
Issue
2
Pages
172-190
ISSN
2687-492X (ISSN-L)
OpenAlex
W4390320084
Cited by
71
References
27
Citations by year
2026: 28 · 2025: 31 · 2024: 12
FWCI
16.75
Type
journal article
Language
tr
Open access
Locations
  • Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi (publishedVersion)
  • DergiPark (Istanbul University) (submittedVersion)
Topics
  • Physical Sciences › Computer Science › Information Systems › Digital literacy in education
  • Physical Sciences › Computer Science › Information Systems › Artificial Intelligence in Education
  • Social Sciences › Safety Research › Ethics and Social Impacts of AI
Keywords
AI literacy, AI literacy scale, Turkish adaptation, scale validation, technical understanding, critical appraisal, practical application, high school students, adults, AI literacy assessment, factor structure, item discrimination, reliability statistics, validity, Turkish culture, artificial intelligence in education, AI and society, artificial intelligence in the workplace

About these checks

Registry, retraction, Cites and statistics results are computed, not judged, with one exception: a printed reference that no index lists is read once by a model before it counts as a citation error. Claims are extracted by a model and kept only when their quote appears verbatim in the text; each cited source is then checked, with a model’s help, for whether it says what the claim relies on. Those verdicts can be wrong — read the claim’s quote and the cited source before relying on one.

Statistics and arithmetic are recomputed, not judged.

Confidence bands are shown only for fields calibrated on our annotated test set. None is calibrated yet, so no band is shown.

What counts as a claim ›How we measure confidence ›How we check this ›

Are you an author, or do you see a problem with this page? Request a review