Yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin etkin kullanımı, yalnızca algoritmaların gücüne değil, aynı zamanda kullanıcıların sistemlerle nasıl etkileşim kurduğuna da bağlıdır. İstem Mühendisliği (Prompt Engineering - İM), YZ tabanlı modellerden en iyi çıktıyı elde etmek için tasarlanan bilinçli ve stratejik istem hazırlama süreci olarak tanımlanır. İM, YZ tabanlı sistemlerle etkili etkileşim kurmak amacıyla istemlerin (prompt) bilinçli olarak tasarlanması ve optimize edilmesi sürecidir. Bu çalışma, yükseköğretim öğrencilerinin istem mühendisliğine yönelik tutumları ile yapay zekâya ilişkin genel görüşleri arasındaki ilişkiyi incelemeyi amaçlamaktadır. Nicel araştırma yöntemlerinden ilişkisel tarama modelinde yürütülen çalışma, 2024-2025 Akademik Yılı Bahar Yarıyılında gerçekleştirilmiş, 97 kadın, 272 erkek, toplam 369 üniversite öğrencisine ulaşılmıştır. Veri toplama aracı olarak Kişisel Bilgi Formu (KBF), araştırmacılar tarafından geliştirilen İstem Mühendisliğine İlişkin Görüş Anketi ve Çakan ve Akın (2024) tarafından Türkçeye uyarlanan Yapay Zekâ Tutum Ölçeği (YZTÖ) kullanılmıştır. Araştırma kapsamında verilerin tamamı çevrimiçi ortamda toplanmıştır. Araştırma sonuçlarına göre öğrencilerin YZ’ye ilişkin olumsuz tutumları orta, olumlu tutumları yüksek düzeydedir. Öğrencilerin YZ’ye yönelik tutumları cinsiyet ve üniversite değişkenine göre farklılaşmamakta, yaş, YZ kullanım bilgisi ve YZ kullanım sıklığı değişkenleri açısından anlamlı bulgu bulunmaktadır. YZ kullanım düzeylerini ileri düzey olarak belirten öğrencilerin olumlu tutum puanlarının kendi başlangıç düzeyinde olarak belirten öğrencilere göre daha yüksektir. Kullanım sıklığı yüksek olanların olumlu tutumları daha yüksektir. İM Görüş Anketinin tüm maddelerinde verilen cevaplar orta ve yüksek puan düzeyindedir. Öğrencilerin İM’ye yönelik görüşleri ile YZ’ye yönelik olumlu ve olumsuz tutumları arasında düşük ve orta düzeyde korelasyonlar bulunmuştur. Araştırmanın YZ ve İM konularında derinlemesine bir anlayış oluşması adına alanyazına katkı sunacağı düşünülmektedir.
Artificial intelligence (AI) technologies have become widely used in many areas at the individual and organizational levels in recent years. The effective use of these technologies depends not only on the power of the algorithms but also on how users interact with the systems. Prompt Engineering (PE) is defined as the conscious and strategic process of crafting prompts designed to obtain the best output from AI-based models. PE is the process of consciously designing and optimizing prompts to effectively interact with AI-based systems. This study aims to examine the relationship between higher education students’ attitudes towards PE and their general views on AI. The study was conducted in the relational survey model and carried out in the Spring Semester of the 2024-2025 Academic Year, a total of 369 university students, 97 female and 272 male, were reached. In this context, Personal Information Form (PIF), The Opinion Survey on PE, developed by the researchers, and the Artificial Intelligence Attitude Scale (AIAS), adapted into Turkish by Çakan and Akın (2024), were used. Within the scope of the research, all data were collected online. According to the research results, students’ negative attitudes towards AI are at a moderate level and their positive attitudes are at a high level. Students’ attitudes towards AI do not differ according to gender and university variables but there are significant findings in terms of age, AI usage knowledge and AI usage frequency variables. Students who stated their AI usage level as advanced had higher positive attitude scores than students who stated their AI usage level as beginner level. Those with higher usage frequency have higher positive attitudes. The answers given to all items of the PE Opinion Survey are at medium and high score levels. Low and moderate correlations were found between students’ views on PE and their positive and negative attitudes towards AI. It is thought that the research will contribute to the literature in terms of creating an in-depth understanding of AI and PE.