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

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

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

Kaynakça

1. 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.
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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
6. 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
7. 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
8. 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

9. 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
10. Pan, Y. (2016). Heading toward artificial intelligence 2.0. Engineering, 2(4), 409-413. doi: 10.1016/J.ENG.2016.04.018
11. 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
12. 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
13. 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
14. 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.
15. 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
16. Yökatlas, (2022). 2022-2023 Öğretim Yılı Yükseköğretim İstatistikleri. https://yokatlas.yok.gov.tr/lisans.php?y=103910601, Erişim Tarihi: 04.11.2022.
17. Ajzen, I. & Fishbein, M. (1975). A Bayesian analysis of attribution processes. Psychological Bulletin, 82(2), 261–277.