BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR ÖĞRETMENİ ADAYLARININ DİJİTAL OKURYAZARLIK SEVİYELERİ İLE YAPAY ZEKÂ KAYGILARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ

Year 2025, Volume: 8 Issue: 2, 1 - 19, 31.08.2025

Yaşar İsmail Gülünay , Tuğçe Coşar

https://doi.org/10.55142/jogser.1673255

Abstract

Çalışmanın amacı beden eğitimi ve spor öğretmeni adaylarının dijital okuryazarlık seviyeleri ile yapay zeka kaygıları arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Nicel araştırma yöntemlerinden ilişkisel tarama modelinde yapılan araştırmaya 2024-2025 akademik yılında öğrenim gören toplam 362 beden eğitimi ve spor öğretmeni adayı katılmıştır. Veriler Üstündağ vd. (2017) Türkçeye uyarladığı Dijital Okuryazarlık ölçeği, Akkaya vd. (2021) Türkçeye uyarladığı Yapay Zekâ Kaygısı ölçeği ve Kişisel Bilgi Formu kullanılarak toplanmıştır. Araştırmada elde edilen veriler SPSS 27 kullanılarak çarpıklık-basıklık analizi, bağımsız örneklemler t-testi, one-way ANOVA ve pearson korelasyon analizi testleri ile analiz edilmiştir. Bulgular; dijital okuryazarlık düzeylerinde cinsiyet açısından anlamlı bir fark bulunmadığını, ancak kadın katılımcıların "YZ yapılandırması" alt boyutunda daha yüksek kaygı seviyesine sahip olduğunu göstermiştir. Üçüncü sınıf öğrencilerinin dijital okuryazarlık düzeylerinin diğer sınıflara göre anlamlı şekilde yüksek olduğu tespit edilmiştir. Şehirde yaşayan katılımcıların dijital okuryazarlık düzeyleri daha yüksek bulunurken, bu değişken YZ kaygısında anlamlı fark oluşturmamıştır. Katılımcıların DO’larının yüksek, YZK’nın orta seviyede olduğu, DO ile YZK arasında negatif, zayıf kuvvetli anlamlı ilişki tespit edilmiştir. Sonuç olarak, dijital okuryazarlığın geliştirilmesinin YZ kaygısını azaltmada etkili olabileceğini gösterdiği söylenebilir.

Keywords

Beden eğitimi öğretmeni adayı , dijital okuryazarlık , yapay zeka kaygısı , teknoloji

Examining The Relationship Between Preservice Physical Education and Sports Teachers’ Digital Literacy Levels and Artificial Intelligence Anxiety

Abstract

The aim of the study is to examine the relationship between the digital literacy (DL) levels of pre-service physical education and sports teachers and their artificial intelligence anxieties (AIA). A total of 362 pre-service physical education and sports teachers, studying in the 2024-2025 academic year, participated in the research which is conducted using the relational screening model, one of the quantitative research methods. The data were collected using the Digital Literacy scale adapted to Turkish by Üstündağ et al. (2017), the Artificial Intelligence Anxiety scale adapted to Turkish by Akkaya et al. (2021), and the Personal Information Form. The data obtained in the study were analyzed using SPSS 27 with skewness-kurtosis analysis, independent samples t-test, one-way ANOVA and Pearson correlation analysis tests. The findings showed that there was no significant difference in digital literacy levels in terms of gender, but female participants had higher anxiety levels in the "AI configuration" sub-dimension. It was determined that the digital literacy levels of third-grade students were significantly higher than those of other grades. While the digital literacy levels of the participants living in the city were found to be higher, this variable did not create a significant difference in AI anxiety. The participants' DLs were high, their DL was at a medium level, and a negative, weak significant relationship was found between DL and AIA. As a result, it can be said that developing digital literacy can be effective in reducing AI anxiety.

Keywords

Preservice physical education teachers , digital literacy , artificial intelligence anxiety , technology

References

• Acar, Ç. (2015). Anne ve babaların ilkokul, ortaokul, lise öğrencisi çocukları ile kendilerinin dijital okuryazarlıklarına ilişkin görüşleri (Yüksek lisans tezi). Ankara Üniversitesi, Ankara.
• Adi, S., Rohidi, T. R. & Rustiadi, T. (2023). Digital literacy of physical education teachers in the 5.0 era. SPORT TK - Revista EuroAmericana de Ciencias del Deporte, 12(2), 13–21.
• 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.
• Akkoyunlu, B., Yılmaz Soylu, M. & Çağlar, M. (2010). Üniversite öğrencileri için “Sayısal Yetkinlik Ölçeği” geliştirme çalışması. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 39, 10–19.
• Aktaş Reyhan, F. & Dağlı, E. (2023). Ebelik öğrencilerin yapay zekâ kaygı durumlarının değerlendirilmesi. Cumhuriyet Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(Special Issue), 290–296. https://doi.org/10.51754/cusbed.1286594
• Argelagós, E. & Pifarré, M. (2017). Unravelling secondary students' challenges in digital literacy: A gender perspective. Journal of Education and Training Studies, 5(1), 42–55.
• Asio, J. M. R. & Suero, A. N. (2024). Artificial intelligence anxiety, self-efficacy, and self-competence among students: Implications to higher education institutions. Education Policy and Development, 2(2), 82–93.
• Aslan, S. (2021). Analysis of digital literacy self-efficacy levels of pre-service teachers. International Journal of Technology in Education, 4(1), 57–67.
• Atar, C. & Bağcı, H. (2023). Pre-service English language teachers’ 21st century skills: A mixed-methods study on digital literacy. Journal of Teacher Education and Lifelong Learning, 5(1), 245–258.
• Aviram, A. & Eshet-Alkalai, Y. (2006). Towards a theory of digital literacy: Three scenarios for the next steps. European Journal of Open, Distance and E-Learning, 9(1).
• Ayduğ, D. & Altınpulluk, H. (2023). Investigation of pre-service teachers' artificial intelligence anxiety levels. In Proceedings of the 36th Asian Association of Open Universities Annual Conference (AAOU 2023). İstanbul, Turkey.
• Ayeni, O. O., Al Hamad, N. M., Chisom, O. N., Osawaru, B. & Adewusi, O. E. (2024). AI in education: A review of personalized learning and educational technology. GSC Advanced Research and Reviews, 18(2), 261–271.
• Baltacı, A. (2018). Nitel araştırmalarda örnekleme yöntemleri ve örnek hacmi sorunsalı üzerine kavramsal bir inceleme. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 231–274.
• Brata, W., Padang, R., Suriani, C., Prasetya, E., & Pratiwi, N. (2022). Student’s digital literacy based on students’ interest in digital technology, internet costs, gender, and learning outcomes. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 17(3), 138–151. https://doi.org/10.3991/ijet.v17i03.27343
• Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E. K., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., Demirel, F. & Emirel, Ö. (2020). Bilimsel araştırma yöntemleri (29. baskı). Pegem Akademi.
• Byrne, B. M. (2016). Structural equation modeling with AMOS. New York: Routledge.
• Casey, A., Goodyear, V. A. & Armour, K. M. (2017). Digital technologies and learning in physical education: Pedagogical cases. Routledge.
• Claudino, J. G., Capanema, D. D. O., de Souza, T. V., Serrão, J. C., Machado Pereira, A. C. & Nassis, G. P. (2019). Current approaches to the use of artificial intelligence for injury risk assessment and performance prediction in team sports: A systematic review. Sports Medicine - Open, 5(1), 1–12.
• Çoban, Ö. & Gün, F. (2024). Eğitimde mükemmelliğe giden yolda öğretmen liderliği. In R. Atasoy, Ö. Çoban, & M. T. Yalçın (Eds.), Eğitimde mükemmellik haritası: Liderlik, beceriler ve başarı (ss. 51–73). Eğitim Yayınları.
• Direkçi, B., Akbulut, S. & Şimşek, B. (2019). Türkçe dersi öğretim programı (2018) ve ortaokul Türkçe ders kitaplarının dijital okuryazarlık becerileri bağlamında incelenmesi. Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(16), 797–813.
• Doğan, P. K., Doğan, İ. & Çetinkayalı, G. (2023). Spor bilimleri öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumları ile iş bulma kaygıları arasındaki ilişkinin incelenmesi. Yalova Üniversitesi Spor Bilimleri Dergisi, 2(3), 174–189.
• Erwin, K. & Mohammed, S. (2022). Digital literacy skills instruction and increased skills proficiency. International Journal of Technology in Education and Science, 6(2), 323–332.
• Eyüp, B. & Kayhan, S. (2023). Pre-service Turkish language teachers' anxiety and attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Education and Literacy Studies, 11(4), 43–56. https://doi.org/10.7575/aiac.ijels.v.11n.4p.43
• Falebita, O. S. (2024). Assessing the relationship between anxiety and the adoption of artificial intelligence tools among mathematics preservice teachers. Interdisciplinary Journal of Education Research, 6, 1–13.
• Guo, Q. & Li, B. (2021). Role of AI physical education based on the application of functional sports training. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 40(2), 3337–3345. https://doi.org/10.3233/JIFS-189373
• Gürbüz, S. (2021). Sosyal Bilimlerde Aracı, Düzenleyici ve Durumsal Etki Analizleri. Ankara: Seçkin Yayınları.
• Gürbüz, S. & Şahin, F. (2016). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Seçkin Yayınları.
• Heinsch, P. & Handke, J. (2024). Humanoid robots in digital teaching and learning. Journal on Excellence in College Teaching, 31(4), 195–210.
• Holm, P. (2024). Impact of digital literacy on academic achievement: Evidence from an online anatomy and physiology course. E-Learning and Digital Media. https://doi.org/10.1177/20427530241232489
• Hsia, L. H., Hwang, G. J. & Hwang, J. P. (2023). AI-facilitated reflective practice in physical education: An auto-assessment and feedback approach. Interactive Learning Environments, 1–20. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2212712
• Johnson, D. G. & Verdicchio, M. (2017). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267–2270. https://doi.org/10.1002/asi.23891
• Joshkun, S., Kurmanov, N., Kabdullina, G. & Bakirbekova, A. (2024). School or home: Exploring the impact of digital infrastructure on digital literacy of school-age young people in a developing economy. Journal of Infrastructure, Policy and Development, 8(7), 4795. https://doi.org/10.24294/jipd.v8i7.4795
• Jöreskog, K. G. & Sörbom, D. (1993). LISREL 8: Structural equation modeling with the SIMPLIS command language. Scientific software international.
• Karasar, N. (2011). Bilimsel araştırma yöntemi. Nobel Yayınevi.
• Kaşıkcı, D. N. (2024). The relationship between digital literacy and AI anxiety. In Proceedings of the XI International Eurasian Educational Research Congress (EJER) (pp. 570–571). Kocaeli, Turkey.
• Kazak, M. (2023). Yapay zekâ kaygısı, yabancılaşma ve dindarlık ilişkisi (Yüksek lisans tezi). Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Kıyıcı, M. (2008). Öğretmen adaylarının sayısal okuryazarlık düzeylerinin belirlenmesi (Yayımlanmış doktora tezi). Anadolu Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.
• Kirkwood, A. & Price, L. (2014). Technology-enhanced learning and teaching in higher education: What is ‘enhanced’ and how do we know? A critical literature review. Learning, Media and Technology, 39(1), 6–36. https://doi.org/10.1080/17439884.2013.770404
• Kline, R.B. (2016). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th ed.). Guilford.
• Kozan, M. & Bulut Özek, M. (2019). BÖTE bölümü öğretmen adaylarının dijital okuryazarlık düzeyleri ve siber zorbalığa ilişkin duyarlılıklarının incelenmesi. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 29(1), 107–120.
• Krauss, P. (2024). What is artificial intelligence? In Artificial intelligence and brain research. Springer. Lim, E. M. (2023). The effects of pre-service early childhood teachers’ digital literacy and self-efficacy on their perception of AI education for young children. Education and Information Technologies, 28(10), 12969–12995. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11724-6
• Liza, K. & Andriyanti, E. (2020). Digital literacy scale of English pre-service teachers and their perceived readiness toward the application of digital technologies. Journal of Education and Learning (EduLearn), 14(1), 74–79.
• Long, D. & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–16). ACM. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
• Long, T. Q., Hoang, T. C. & Simkins, B. (2023). Gender gap in digital literacy across generations: Evidence from Indonesia. Finance Research Letters, 58, 104588. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104588
• Maghsudi, S., Lan, A., Xu, J. & van Der Schaar, M. (2021). Personalized education in the artificial intelligence era: What to expect next. IEEE Signal Processing Magazine, 38(3), 37–50.
• Marín-Suelves, D., Ramón-Llin, J. & Gabarda, V. (2023). The role of technology in physical education teaching in the wake of the pandemic. Sustainability, 15(11), 8503. https://doi.org/10.3390/su15118503
• Meyers, L.S., Gamst, G., & Guarino, A.J. (2006). Applied Multivariate Research Design and Interpretation. SAGE. Mishra, P. & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x
• Murtaza, M., Ahmed, Y., Shamsi, J. A., Sherwani, F. & Usman, M. (2022). AI-based personalized e-learning systems: Issues, challenges, and solutions. IEEE Access, 10, 81323–81342.
• Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W. & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
• Ng, W. (2012). Can we teach digital natives digital literacy? Computers & Education, 59(3), 1065–1078. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.04.016
• Østerlie, O., Sargent, J. & Killian, C. (2022). Digital technology in physical education—Pedagogical approaches. Frontiers in Education, 7, 1095881. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.1095881
• Ouyang, F. & Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100020. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100020
• Öngören, S. (2021). Investigation of prospective preschool teachers' digital literacy and teacher readiness levels. International Journal of Modern Education Studies, 5(1), 181–204.
• Özbek, A. (2024). Muhasebe meslek mensuplarının yapay zekâ kaygılarının gelecekte istihdam edilebilirlik algıları üzerine bir çalışma. Alanya Akademik Bakış, 8(1), 254–267.
• Özcan, M. (2022). Evaluation of prospective teachers’ digital literacy levels and mobile learning attitudes. Journal of Educational Technology and Online Learning, 5(2), 367–378.
• Özen, G., Güllü, M. & Uğraş, S. (2016). Beden eğitiminin beden eğitimi dersleri içi ve dışı faaliyetlerinde teknolojik araç ve gereçlerin kullanımı ile ilgili olarak yapılandırılması. Gaziantep Üniversitesi Spor Bilimleri Dergisi, 1(1), 24–37.
• Özerbaş, M. A. & Kuralbayeva, A. (2018). Türkiye ve Kazakistan öğretmen adaylarının dijital okuryazarlık düzeylerinin değerlendirilmesi. Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 5(1), 16–25. https://doi.org/10.21666/muefd.314761
• Papastergiou, M., Natsis, P., Vernadakis, N. & Antoniou, P. (2021). Introducing tablets and a mobile fitness application into primary school physical education. Education and Information Technologies, 26, 799–816.
• Pataranutaporn, P., Danry, V., Leong, J., Punpongsanon, P., Novy, D., Maes, P. & Sra, M. (2021). AI-generated characters for supporting personalized learning and well-being. Nature Machine Intelligence, 3(12), 1013–1022.
• Prensky, M. (2001). Digital natives, digital immigrants part 2: Do they really think differently? On the Horizon, 9(6), 1–6. https://doi.org/10.1108/10748120110424843
• Rizal, R., Rusdiana, D., Setiawan, W., Siahaan, P. & Ridwan, I. M. (2021). Gender differences in digital literacy among prospective physics teachers. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1806, No. 1, p. 012004). IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1806/1/012004
• Savaş, B. Ç., Turan, M. & Tatlısu, B. (2024). Spor Bilimleri Fakültesinde öğrenim gören öğrencilerin yapay zekâ kaygılarının farklı değişkenlere göre incelenmesi. In İ. Uçan, B. Tatlısu & V. Alaeddinoğlu (Eds.), Beden eğitiminde sürdürülebilirlik ve nitel araştırmalar (pp. 17–34). Özgür Yayınları.
• Sevimli Deniz, S. (2022). Yapay zekâ kaygısının incelenmesine ilişkin bir araştırma. International Social Mentality and Researcher Thinkers Journal, 8(63), 1675–1677.
• Sun, F. & Zheng, C. (2021). The application of basketball technology multimedia computer-assisted instruction courseware in physical education. The International Journal of Electrical Engineering and Education. Advance online publication. https://doi.org/10.1177/00207209211013440
• Şen, A. T. (2024). Kamu çalışanlarının yapay zeka kaygı düzeylerinin belirlenmesi: Kastamonu örneği. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(2), 232–246. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1384435
• Tabachnick, B. G. & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (6th ed., New International Edition). Pearson Education Limited.
• Takıl, N. B., Erden, N. K. & Arasıl Sarı, A. B. (2022). Farklı meslek grubu adaylarının yapay zekâ teknolojisine yönelik kaygı seviyesinin incelenmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25(48), 343–353.
• Terzi, R. (2020). An adaptation of artificial intelligence anxiety scale into Turkish: Reliability and validity study. International Online Journal of Education and Teaching (IOJET), 7(4), 1501–1515.
• Turchioe, M. R., Harkins, S., Desai, P., Kumar, S., Kim, J., Hermann, A., Joly, R., Zhang, Y., Pathak, J. & Benda, N. C. (2023). Women’s perspectives on the use of artificial intelligence (AI)-based technologies in mental healthcare. JAMIA Open, 6(3). https://doi.org/10.1093/jamiaopen/ooad048
• Uçar, M., Çapuk, H. & Yiğit, M. F. (2024). The relationship between artificial intelligence anxiety and unemployment anxiety among university students. WORK. https://doi.org/10.1177/10519815241290648 UNESCO. (2021). AI and education: Guidance for policy makers. UNESCO.
• Utli, H., & Filoğlu Ersü, N. (2023). Investigation of digital literacy skills of nursing and midwifery students according to various variables. JEUNF, 39(3), 298–313. https://doi.org/10.53490/egehemsire.1179606
• Üstündağ, M. T., Güneş, E. & Bahçivan, E. (2017). Dijital Okuryazarlık Ölçeğinin Türkçeye uyarlanması ve fen bilgisi öğretmen adaylarının dijital okuryazarlık durumları. Journal of Education and Future, (12), 19–29.
• Walters, M. G., Gee, D. & Mohammed, S. (2019). A literature review: Digital citizenship and the elementary educator. International Journal of Technology in Education (IJTE), 2(1), 1–21.
• Wang, W. & Siau, K. (2019). Artificial intelligence, machine learning, automation, robotics, future of work and future of humanity: A review and research agenda. Journal of Database Management, 30(1), 61–79.
• Wang, Y. Y. & Wang, Y. S. (2019). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619–634.
• Wicaksono-Ikhsan, N. & Suherman-Wawan, S. (2023). Digital literacy in physical education: A literature review. International Journal of Physical Education, Sports and Health, 10(6), 250–254. https://doi.org/10.22271/kheljournal.2023.v10.i6d.3165
• Yeşildal, M. & Kaya, Ş. D. (2021). Yetişkin bireylerde dijital okuryazarlık ve sağlık okuryazarlığı arasındaki ilişki: Konya örneği. Sağlık Bilimleri Dergisi, 30(2), 174–181. https://doi.org/10.34108/eujhs.774808
• Yılmaz, A. (2022). Yapay zekâ. In İ. Soylu (Ed.), Yapay zekâ nedir? (11. baskı, ss. 4–6). İstanbul: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Yontar, A. (2019). Öğretmen adaylarının dijital okuryazarlık düzeyleri. Ana Dili Eğitimi Dergisi, 7(4), 815–824.