Yapay Zekâ Okuryazarlığı Konulu Çalışmaların Sistematik Derleme Yöntemiyle İncelenmesi

Abstract

Yapay zeka (YZ) ulaşım, tarım, finans, pazarlama, reklamcılık, bilim, sağlık, adalet ve güvenlik gibi birçok alanda fırsatlar sunmaktadır. Dolayısıyla YZ teknolojisinin ortaya çıkmasıyla hayatlarımız önemli ölçüde değişmektedir. YZ insanların günlük yaşamlarında daha önce hiçbir teknolojik aracın erişemediği hızda konum elde etmektedir. Bu sebeple YZ üzerine çalışmayan kişilerin (uzman olmayanların) YZ becerilerini artırmak; onların gelecekte YZ teknolojilerinin yer aldığı bir dünyada etkili iletişim kurabilmeleri, değişen teknolojiye ayak uydurabilmeleri, YZ’nin avantajlarından faydalanabilme ile dezavantajlarından kaçınabilmeleri açısından oldukça önemli hale gelmektedir. YZ Okuryazarlığı kavramı tam da bu noktada insanların YZ teknolojilerini etkin ve etik bir şekilde kullanabilmeleri için gerekli olan beceri setini ifade etmektedir (Yetişensoy ve Rapoport, 2023). Bu çalışma ile Türkçe literatüre katkı sağlamak ve İngilizce yayınlanmış YZ okuryazarlığı konulu çalışmaların kavrama dair tanımlamadaki farklı yaklaşımları ortaya çıkarmak ve bu doğrultuda YZ okuryazarlığı üzerine hangi tanımlamaların yapıldığı, tanımsal çalışmaların yıllara, yayımlandığı ülkeye, veri toplama araçlarına, veri analiz yöntemlerine ve desenine dağılımı, nasıl bir teorik yol haritası izlediği ve YZ okuryazarlığının gerekliliğine dair hangi vurguların yer aldığının incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda sistematik derleme yöntemiyle ulaşılan 57 makale ve bildiri çeşitli dahil etme ve hariç tutuma kriterleri uygulanarak sekiz makale ile sınırlandırılmıştır. Veriler analiz edilirken içerik analizi yöntemi kullanılmıştır. Geçerlik ve güvenirlik aşamasında verilerin temalandırılması ve kodlanması için uzman görüşüne başvurulmuştur. Araştırmamızın soruları kapsamında elde edilen bulgular raporlaştırılmış ve sonuçlar bölümünde tartışılmıştır. YZ okuryazarlığı tanımlar arasındaki farklılıkların ise farklı disiplinlerin gerektirdiği YZ uygulamaları ve yetkinlikleriyle ilgili olduğu, çalışmaların büyük oranda 2020 ve sonrasında yapıldığı, en çok çalışmanın eğitim alanında yapıldığı, Çin’in YZ okuryazarlığı konulu çalışmalarda en fazla yayın yapılan ülke olduğu, tanımlarda kullanılan yol haritasının büyük oranda benzer olduğu, araştırma desenlerinin yakın oranlı olduğu bulgularına ulaşılmıştır. Sonuç olarak YZ okuryazarlığını bireylerin yapay zeka teknolojilerini eleştirel bir şekilde değerlendirmelerine, yapay zeka konseptlerini anlama ve pratik uygulamalarda kullanabilme yeteneklerine sahip olmalarını ve aynı zamanda etik ve etkili bir şekilde yapay zekâyı günlük yaşamlarında ve iş dünyasında kullanmalarına olanak tanıyan bir yetenekler kümesi olarak tanımlanmıştır

Keywords

• Yapay zeka okuryazarlığı
• yapay zeka
• okuryazarlık

Artificial Intelligence Literacy: A Systematic Review

Abstract

Artificial intelligence (AI) offers opportunities in many fields such as transportation, agriculture, finance, marketing, advertising, science, health, justice and security. Therefore, our lives are changing dramatically with the emergence of AI technology. AI is gaining a position in people's daily lives at a speed that no technological tool has ever reached before. For this reason, increasing the AI skills of people who do not work on AI (non-experts) becomes very important for them to be able to communicate effectively in a world with AI technologies in the future, to keep up with changing technology, to benefit from the advantages of AI and to avoid its disadvantages. At this point, the concept of AI Literacy refers to the skill set necessary for people to use AI technologies effectively and ethically (Yetişensoy & Rapoport, 2023). With this study, it is aimed to contribute to the Turkish literature and to reveal the different approaches in the definition of the concept in the studies on AI literacy published in English, and in this direction, it is aimed to examine which definitions are made on AI literacy, the distribution of definitional studies by years, country of publication, data collection tools, data analysis methods and design, what kind of theoretical road map they follow, and what emphasis is placed on the necessity of AI literacy. In line with this purpose, 57 articles and papers reached by systematic review method were analyzed through various inclusion and exclusion criteria. Content analysis method was used to analyze the data. At the validity and reliability stage, expert opinion was consulted for the thematization and coding of the data. The findings obtained within the scope of the questions of our research were reported and discussed in the results section. It was found that the differences between the definitions of AI literacy are related to the AI practices and competencies required by different disciplines, the studies were mostly conducted in 2020 and later, the most studies were conducted in the field of education, China is the country with the highest number of publications in studies on AI literacy, the road map used in the definitions is largely similar, and the research designs are close. As a result, AI literacy is defined as a set of skills that enable individuals to critically evaluate AI technologies, to have the ability to understand AI concepts and to use them in practical applications, and at the same time to use AI ethically and effectively in their daily lives and in the business world.

Keywords

• Artificial Intellegence literacy
• Artificial Intellegence
• literacy

References

1. ellibaş, M. Ş., & Gümüş, S. (2018). Eğitim yönetiminde sistematik derleme çalışmaları. N. Ö. Kadir Beycioğlu içinde, Eğitim yönetiminde araştırma (s. 507-575). Pegem Akademi.
2. Beltekin, N. (2014). İşgücü talebi ve eğitim ilişkisi üzerine bir analiz (iş ilanları örneği). Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 13(51), 226-240. https://doi.org/10.17755/esosder.72371
3. Buchanan, B. G. (2005). A (Very) brief history of artificial intelligence. AI magazine, 26(4), 53-60. https://doi.org/10.1609/aimag.v26i4.1848
4. Coşkun, F., & Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekanın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 54(3), 947 - 966. https://doi.org/doi.org/10.30964/auebfd.916220
5. Çetindamar, D., Kitto, K., Wu, M., Zhang, Y., Abedin, B., & Knight, S. (2022). Explicating ai literacy of employees at digital workplaces. IEEE Transactions on Engineering Management, 71, 810 - 823. https://doi.org/10.1109/TEM.2021.3138503
6. Digital Science. (2018). Dimensions [Software]. Kasım 15, 2023 tarihinde https://app.dimensions.ai. adresinden alındı
7. Faruqe, F., Watkins, R., & Medsker, L. (2022). Competency model approach to AI literacy: research-based path from initial framework to model. Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning, 2(4), 580-587. https://doi.org/10.48550/arXiv.2108.05809
8. Fosso Wamba, S., Bawack, R., Guthrie, C., Queiroz, M., & Carillo, K. (2021). Are we preparing for a good AI society? A bibliometric review and research agenda. Technological Forecasting and Social Change, 164. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120482

9. Gür, Y. E., Ayden, C., & Yücel, A. (2019). Yapay zekâ alanındaki gelişmelerin insan kaynakları yönetimine etkisi. Fırat Üniversitesi İİBF Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 3(2), 137 - 158.
10. Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 5-14. https://doi.org/10.1177/0008125619864925
11. Hanley, T., & Cutts, L. (2013). What is a systematic review? Counselling Psychology Review, 28(4), 3-6.
12. Jiang, Y., Li, X., Luo, H., Yin, ·. S., & Kaynak, O. (2022). Quo vadis artificial intelligence? . Discover Artifcial Intelligence, 2(4). https://doi.org/10.1007/s44163-022-00022-8
13. Karaçam, Z. (2013). Sistematik derleme metodolojisi: Sistematik derleme hazırlamak için bir rehber. Dokuz Eylül Üniversitesi Hemşirelik Yüksekokulu Elektronik Dergisi, 6(1), 26-33.
14. Karakoç Keskin, E. (2023). Yapay zekâ sohbet robotu chatgpt ve Türkiye internet gündeminde oluşturduğu temalar. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 7(2), 114-131.
15. Kong, S. C., & Zhang, G. (2021). A conceptual framework for designing artificial intelligence literacy programmes for educated citizens. 25th Global Chinese Conference on Computers in Education (GCCCE 2021). Hong Kong: Centre for Learning, Teaching and Technology, The Education University of Hong Kong. https://repository.eduhk.hk/en/publications/a-conceptual-framework-for-designing-artificial-intelligence-lite adresinden alındı
16. Lee, R. (2021). Artificial intelligence in daily life. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-7695-9
17. Lo, C. K. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature. Education Sciences, 13(4), 410-425. https://doi.org/10.3390/educsci13040410
18. Long, D., & Magerko, B. (2020). What is ai literacy? Competencies and design considerations. HI '20: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Honolulu: Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
19. Lubin, K.-L., Lajoie, J., Shea-Carter, J., Pike, E., Harvey, K., & Ivanov, A. O. (2021). Artificial intelligence (AI) literacy—A cross-disciplinary exploration. IEEE. Waterloo, Kanada: Institute of Electrical and Electronics Engineers. https://doi.org/10.1109/ISTAS52410.2021.9629145
20. McCarthy, J. (2007). From here to human-level AI. Artificial Intelligence, 171(18), 1174-1182. https://doi.org/10.1016/j.artint.2007.10.009
21. Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J. (2019). Qualitative data analysis: A methods sourcebook. SAGE Publications.
22. Moor, J. (2006). The Dartmouth College artificial intelligence conference: The next fifty years. AI Magazine, 27(4), 87-91. https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4.1911
23. Muthukrishnan, N., Maleki, F., Ovens, K., Reinhold, C., Forghani, B., & Forghani, R. (2020). Brief history of artificial intelligence. Neuroimaging Clin N Am, 30(4), 393-399. https://doi.org/10.1016/j.nic.2020.07.004
24. Ng, D. T., Leung, J. K., Chu, S. K., & M. Q. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
25. Ng, D. T., Luo, W., Chan, H. M., & Chu, S. K. (2022). Using digital story writing as a pedagogy to develop AI literacy among primary students. Computers and Education: Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100054
26. Ng, D. T., Su, J., & Chu, S. K. (2023). Fostering secondary school students’ ai literacy through making ai-driven recycling bins. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12183-9
27. OECD. (2019). Artificial intelligence in society. OECD Publishing.
28. Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., . . . Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting. BMJ, 372(71). https://doi.org/10.1136/bmj.n71
29. Pinski, M., & Benlian, A. (2023). Ai literacy-towards measuring human competency in artificial intelligence. 56th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii. https://hdl.handle.net/10125/102649 adresinden alındı
30. Salas-Pilco, S. Z., & Yang, Y. (2020). Learning analytics initiatives in latin america: implications for educational researchers. British Journal of Educational Technology, 51(4), 875-891. https://doi.org/10.1111/bjet.12952
31. Sarı, F. (2021). Cahit Arf’in “Makine düşünebilir mi ve nasıl düşünebilir?” adlı makalesi üzerine bir çalışma. TRT Akademi, 6(13), 812 - 833. https://doi.org/10.37679/trta.962940
32. Slyer, J. T. (2016). Unanswered questions: implications of an empty review. JBI Database of Systematic Reviews and Implementation Reports, 14(6), 1-2. https://doi.org/10.11124/JBISRIR-2016-002934
33. Ültay, E., Akyurt, H., & Ültay, N. (2021). Sosyal bilimlerde betimsel içerik analizi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi (10), 188 - 201. https://doi.org/10.21733/ibad.871703
34. Wang, B., Rau, P.-L. P., & Yuan, T. (2023). Measuring user competence in using artificial intelligence: validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology, 42(9), 1324-1337. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2072768
35. Wang, X., Li, X., & J. H. (2023). Junior high school artificial intelligence literacy: connotation, evaluation and promotion strategy. Open Journal of Social Sciences, 11(5), 33-49. https://doi.org/10.4236/jss.2023.115004
36. Wong, G. K., Ma, X., Dillenbourg, P., & Huan, J. (2020). Broadening artificial intelligence education in K-12: Where to start? Association for Computing Machinery, 11(1), 20–29. https://doi.org/10.1145/3381884
37. Yaffe, J., Montgomery, P., Hopewell, S., & Shepard, L. D. (2012). Empty Reviews: A Description and Consideration of Cochrane Systematic Reviews with No Included Studies. PLOS ONE, 7(5). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0036626
38. Yetişensoy, O., & Rapoport, A. (2023). Artificial intelligence literacy teaching in social studies education. Journal of Pedagogical Research, 7(3), 100-110. https://doi.org/10.33902/JPR.202320866
39. Yi, Y. (2021). Establishing the concept of ai literacy: Focusing on competence and purpose. JAHR, 12/2(24), 353-368. https://doi.org/10.21860/j.12.2.8
40. Yılmaz, K. (2021). Sosyal Bilimlerde ve eğitim bilimlerinde sistematik derleme, meta değerlendirme ve bibliyometrik analizler. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(2), 1457 - 1490. https://doi.org/10.33206/mjss.791537
41. Zhao, L., Wu, X., & Luo, H. (2022). Developing ai literacy for primary and middle school teachers in china: based on a structural equation modeling analysis. Sustainability, 14(21). https://doi.org/10.3390/su142114549