Dijital Dönüşüm Çağında Yeni Bir Okuryazarlık Türü: Yapay Zeka Okuryazarlığı Üzerine Araştırmaların Bibliyometrik Analizi (2015-2025)

Year 2025, Volume: 7 Issue: Özel Sayı, 247 - 266, 29.11.2025

Hakan Öngören

Abstract

2015-2025 yılları arasında yapay zekâ okuryazarlığı alanında yayınlanan ulusal ve uluslararası akademik çalışmaların incelenmiş olduğu bu çalışmada veriler bibliyometrik analiz yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Bibliyometrik araştırmalarda kullanım sıklığı artan PRİSMA modeli ile belirlenen kriterlere göre WoS, Scopus, ERIC ve Google Scholar veri tabanlarından temin edilen toplam 7.818 kayıt taranarak 3.023 çalışma detaylı analiz kapsamında seçilmiştir. Araştırmanın analiz aşamasında, yayınların yıl, coğrafi kaynaklar, hedef kitleler, tematik yönelimler ve anahtar kelime ilişkileri açısından dağılımı incelenmiştir. Araştırma kapsamında elde edilen bulgular, görsel haritalar ve eğilim grafikleriyle de desteklenmiştir. Araştırmanın sonuçlarına göre yapay zekâ okuryazarlığı konusundaki araştırmalarının 2019 yılından itibaren önemli bir hareket kazandığı ve üretken yapay zekâ teknolojilerinin (ChatGPT, Gemini, Deepseek) etkisiyle 2023 ile 2024 yılları arasında yayın ve atıf sayısında ciddi bir artış yaşandığı ortaya çıkmıştır. Araştırma sonuçlarına göre yapay zekanın teknik bilgi, etik farkındalık, veri okuryazarlığı, dijital okuryazarlık ve pedagojik uygulamaları bir araya getiren çok boyutlu bir alan olduğu ortaya çıkmaktadır. Yapay zekanın 21. yüzyılın temel becerilerinden biri olarak dijital dönüşüm stratejileri ve eğitim politikalarında önem arz eden bir rol oynayacağı düşünülmektedir.

Keywords

Yapay zeka okuryazarlığı , Bibliyometrik analiz , Sayısallaştırma , Üretken yapay zeka.

A New Kind of Literacy in the Age of Digital Transformation: A Bibliometric Analysis of Research on Artificial Intelligence Literacy (2015–2025)

Abstract

This study, which examined national and international academic studies in the field of artificial intelligence literacy published between 2015 and 2025, used bibliometric analysis. A total of 7,818 records from WoS, Scopus, ERIC, and Google Scholar databases were scanned based on criteria determined by the PRISMA model, which is increasingly used in bibliometric research, and 3,023 studies were selected for detailed analysis. During the analysis phase, the distribution of publications by year, geographic sources, target audiences, thematic trends, and keyword relationships was examined. The findings were also supported by visual maps and trend graphs. The results of the study revealed that research on artificial intelligence literacy has gained significant momentum since 2019, and that, due to the influence of generative artificial intelligence technologies (ChatGPT, Gemini, Deepseek), there has been a significant increase in the number of publications and citations between 2023 and 2024. The research results reveal that artificial intelligence is a multidimensional field that combines technical knowledge, ethical awareness, data literacy, digital literacy, and pedagogical practices. As a fundamental skill of the 21st century, artificial intelligence is expected to play a significant role in digital transformation strategies and education policies.

Keywords

Artificial intelligence literacy , Bibliometric analysis , Digitization , Generative artificial intelligence.

References

• Akarsu, A., & Yılmaz, K. (2025). A Delphi Study to Determine the Dimensions of Democratic Citizenship Competencies for Secondary School Students. Education and Science, 50(222), 99-128. https://doi.org/10.15390/EB.2025.13221
• Bećirović, S., Polz, E., & Tinkel, I. (2025). Exploring students’ AI literacy and its effects on their AI output quality, self-efficacy, and academic performance. Smart Learning Environments, 12(1), 29. https://doi.org/10.1186/s40561-025-00384-3.
• Casal-Otero, L., Catala, A., Fernández-Morante, C., Taboada, M., Cebreiro, B., & Barro, S. (2023). AI literacy in K-12: a systematic literature review. International Journal of STEM Education, 10(1), 29. https://doi.org/10.1186/s40594-023-00418-7.
• Çelebi, C., Demir, U., & Karakuş, F. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı konulu çalışmaların sistematik derleme yöntemiyle incelenmesi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Ereğli Eğitim Fakültesi Dergisi, 5(2), 535-560. https://doi.org/10.51119/ereegf.2023.67.
• Çetin, M., Karakuş, A., & Geçgel, Ş. (2024). Gelişen Bir Paradigma: Yapay Zekâ Okuryazarlığı. International Journal of Active Learning, 8(1), 50-63. https://doi.org/10.48067/ijal.1422876.
• Christens, B. D., & Speer, P. W. (2015). Community organizing: Practice, research, and policy implications. Social Issues and Policy Review, 9(1), 193-222.
• Dubé, L., & Paré, G. (2003). Rigor in information systems positivist case research: current practices, trends, and recommendations. MIS quarterly, 597-636.
• Elçiçek, M. (2024). Öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlığı üzerine bir inceleme. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 6(1), 24-35. https://doi.org/10.53694/bited.1460106.
• Gibbons, M., Limoges, C., Scott, P., Schwartzman, S., & Nowotny, H. (1994). The new production of knowledge: The dynamics of science and research in contemporary societies, Sage Publications.
• Huang, C., Yang, C., Wang, S., Wu, W., Su, J., & Liang, C. (2020). Evolution of topics in education research: A systematic review using bibliometric analysis. Educational Review, 72(3), 281-297.
• Jantakun, K., Jantakun, T., & Jantakoon, T. (2025). Bibliometric Analysis of Artificial Intelligence for Digital Literacy. Journal of Education and Learning, 14(3), 115-128. https://doi.org/10.5539/jel.v14n3p115.
• Kalantzis, M., & Cope, B. (2025). Literacy in the time of Artificial Intelligence. Reading Research Quarterly, 60(1), e591. https://doi.org/10.1002/rrq.591.
• Laupichler, M. C., Aster, A., Schirch, J., & Raupach, T. (2022). Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100101. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100101.
• Li, N., Deng, W., & Chen, J. (2025). From G-Factor to A-Factor: Establishing a Psychometric Framework for AI Literacy. arXiv.
• Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. CHI ‘20.
• Mansoor, H. M., Bawazir, A., Alsabri, M. A., Alharbi, A., & Okela, A. H. (2024). Artificial intelligence literacy among university students—a comparative transnational survey. Frontiers in Communication, 9, 1478476. https://doi.org/10.3389/fcomm.2024.1478476.
• Mart, M., & Kaya, G. (2024). Okul öncesi öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumları ve yapay zekâ okur yazarlığı arasındaki ilişkinin incelenmesi. Edutech Research, 2(1), 91-109.
• Ng, D. T. K., Lee, M., Tan, R. J. Y., Hu, X., Downie, J. S., & Chu, S. K. W. (2023). A review of AI teaching and learning from 2000 to 2020. Education and Information Technologies, 28(7), 8445-8501. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11491-w.
• Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI Literacy: An Exploratory Review. Computers & Education: Artificial Intelligence.
• 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, D. T. K., Su, J., & Chu, S. K. W. (2024). Fostering secondary school students’ AI literacy through making AI-driven recycling bins. Education and Information Technologies, 29(8), 9715-9746.. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12183-9.
• O'Dea, R. E., Lagisz, M., Jennions, M. D., Koricheva, J., Noble, D. W., Parker, T. H., ... & Nakagawa, S. (2021). Preferred reporting items for systematic reviews and meta‐analyses in ecology and evolutionary biology: a PRISMA extension. Biological Reviews, 96(5), 1695-1722.
• OECD & World Economic Forum (n.d.). AI Literacy: AILit Framework. World Economic Forum.
• OECD (2025). Artificial Intelligence and Education and Skills. OECD Digital Education Outlook.
• Olari, V., Tenório, K., & Romeike, R. (2022, August). Introducing artificial intelligence literacy in schools: a review of competence areas, pedagogical approaches, contexts and formats. In IFIP World Conference on Computers in Education (pp. 221-232). Cham: Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-43393-1_21.
• Öngören, H. (2022). Türkiye'de internet kullanım eğilimi ve dijital vatandaşlık algısının insan hakları bağlamında incelenmesi. Türkiye İnsan Hakları ve Eşitlik Kurumu Akademik Dergisi, 5(9), 47-82.
• Öngören, H. & Yıldırım, Y. (2024). Sosyal Bilgiler Öğretmen Adaylarının Yapay Zekâ Okuryazarlığı; Farkındalık, Kullanım ve Değerlendirme Düzeylerinin İncelenmesi, International Education Congress 2024 (18-21 Eylül), Diyarbakır.
• Öngören, H. (2024). Critique of transhumanism, artificial intelligence, and digital society in terms of social values. Journal of Interdisciplinary Education: Theory and Practice, 6(1), 51-65.
• Roddick, J. F., & Spiliopoulou, M. (2002). A survey of temporal knowledge discovery paradigms and methods. IEEE Transactions on Knowledge and data engineering, 14(4), 750-767.
• Solak Berigel, D., & Şılbır, L. (2024). A Bibliometric Analysis of AI Literacy: Trends, Topics and Future Directions. Near East University Online Journal of Education, 7(1), 42–53.
• Su, J., & Yang, W. (2022). Artificial intelligence in early childhood education: A scoping review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100049. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100049
• Su, J., Ng, D. T. K., & Chu, S. K. W. (2023). Artificial intelligence (AI) literacy in early childhood education: The challenges and opportunities. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100124. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100124.
• World Economic Forum (2025). Why AI Literacy is now a core competency in education.
• UNESCO (2025). Artificial Intelligence & Emerging Technologies https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence.