Son dönemde geliştirilen ve geleneksel iş yapma pratiklerimize meydan okuyan yapay zeka (YZ) teknolojileri, otonom araçlardan tıbbi teşhise kadar birçok alanda kullanılmaya başlanmıştır. Bahsedilen teknolojiler hızlı ve bağlama uyarlanabilir çıktılar sunabilmesi bakımından kullanıcılarına etkinliklerini arttırmayı vadetmektedir. Diğer taraftan insan-benzeri etkileşim deneyimi sunabilen bu teknolojiler makine-insan ilişkisini benzersiz bir boyuta taşımaktadır. Ancak bahsedilen teknolojilerin bireysel düzeyde benimsenmesi ve kullanımına yönelik bilimsel çabaya ihtiyaç duyulmaktadır. Bu bağlamda Wang ve Chuang (2023) dört boyuttan oluşan yapay zeka öz yeterlilik (YZÖY) ölçeğini oluşturmuşlardır. Mevcut çalışmanın amacı yabancı dilde oluşturulan ve yazında öncü nitelikte olan bu ölçüm aracının Türkçeye uyarlanmasıdır. Uyarlama çalışması için Munzur Üniversitesinde görev yapan 156 akademik ve idari personelden online anketler vasıtasıyla veri toplanmıştır. Keşifsel ve doğrulayıcı analizlerin sonucunda elde edilen bulgular orijinal ölçeğin Türkçe formunun geçerli ve güvenilir olduğunu göstermektedir. Kültürel doğrulaması yapılan ölçüm aracının ileride bu alanda gerçekleştirilecek Türkçe çalışmalara katkı sunması beklenmektedir.
The integration of artificial intelligence (AI) into numerous fields, from autonomous vehicles to medical diagnosis, has challenged our traditional business practices. Through providing fast, context-specific outputs, these technologies promise to enhance users' effectiveness. The machine-human interaction has been elevated with these technologies, which can simulate human actors. Yet, to fully understand how these technologies are adopted and used at the individual level, further scientific research is required. In this context, Wang and Chuang (2023) created the Artificial Intelligence Self-Efficacy Scale (AISE) consisting of four dimensions. The main purpose of the study is to adapt the above-mentioned pioneering instrument in a foreign language into Turkish. The data were collected from 156 academic and administrative staff working at Munzur University through online questionnaires. The findings obtained through exploratory and confirmatory analyses show that the Turkish form of the original scale is valid and reliable. The culturally validated measurement instrument is expected to contribute to future studies in this field.
Artificial intelligence self-efficacy artificial intelligence self-efficacy scale adaptation
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Business Administration |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | June 27, 2024 |
Submission Date | January 5, 2024 |
Acceptance Date | April 29, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 |