Investigation of Artificial Intelligence Literacy Levels of University Students in Terms of Some Demographic Variables

Yıl 2025, Cilt: 23 Sayı: 2, 1931 - 1954, 31.08.2025

Vildan Ateş

https://doi.org/10.37217/tebd.1688486

Öz

Today, artificial intelligence has become an integral part of daily life. This development has increased the importance of artificial intelligence literacy in a technology-driven future. Artificial intelligence literacy refers to the users’ ability to recognize, use, and evaluate artificial intelligence technologies. This study aims to assess the artificial intelligence literacy level of management information systems students and to examine whether significant differences exist between the sub-dimensions of artificial intelligence literacy concerning certain demographic variables (gender, age group, grade, skill level in using information technology tools, and daily time spent online). A quantitative research method was used for the study. The research model was a case study, one of the survey models. The Artificial Intelligence Literacy Scale was used as the data collection instrument in the study. The data were collected from 182 management information systems department students at Ankara Yıldırım Beyazıt University, Business School during the Spring semester of 2024-2025. The study revealed that the students' overall artificial intelligence literacy score was at a high level. Similarly, the awareness, usage, evaluation, and ethics levels, which were the sub-dimensions of the scale, were at a high level. A comparison of differences based on demographic variables revealed no significant differences based on gender or time spent on the Internet. However, statistically significant differences were identified based on age group, grade, and information technology usage skill levels. The study presented recommendations for students, educators, and universities to improve the usage and literacy of artificial intelligence.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence literacy , Management information systems , Awareness , Evaluation , Ethics

Üniversite Öğrencilerinin Yapay Zekâ Okuryazarlık Düzeylerinin Bazı Demografik Değişkenlere Göre İncelenmesi

Öz

Günümüzde yapay zekâ, günlük yaşamın temel bir bileşeni hâline gelmiştir, bu durum da yapay zekâ okuryazarlığının önemini giderek artırmaktadır. Yapay zekâ okuryazarlığı, bireylerin yapay zekâ teknolojilerini kavrama, etkin biçimde kullanma ve eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirme yeterliliğini ifade etmektedir. Bu çalışmanın amacı yönetim bilişim sistemleri bölümü öğrencilerinin yapay zekâ okuryazarlık durumlarını belirlemek ve bazı demografik değişkenler (cinsiyet, yaş grubu, sınıf, bilişim teknolojileri araç kullanma beceri seviyesi, İnternette günlük geçirilen süre) açısından yapay zekâ okuryazarlığı alt boyutları arasında anlamlı farklılıklar olup olmadığını incelemektir. Çalışmada nicel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Araştırmanın modeli tarama modellerinden örnek (durum çalışması) olaydır. Bu çalışmada veri toplama aracı olarak Yapay Zekâ Okuryazarlık Ölçeği kullanılmıştır. Veriler Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi İşletme Fakültesinde 2024-2025 Bahar döneminde öğrenim gören 182 yönetim bilişim sistemleri bölümü öğrencisinden toplanmıştır. Çalışma sonucunda öğrencilerin genel yapay zekâ okuryazarlık puanının yüksek olduğu görülmüştür. Aynı paralellikte ölçeğin alt boyutları olan farkındalık, kullanım, değerlendirme ve etik seviyeleri de yüksektir. Demografik değişkenlere göre farklılıklar incelendiğinde ise cinsiyet ve internette geçirdikleri süreye göre anlamlı bir farklılık bulunmamıştır. Diğer taraftan yaş grubu, sınıf ve bilişim teknolojileri kullanma beceri seviyelerine göre istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar olduğu görülmüştür. Sonuç bölümünde öğrencilere, eğitimcilere ve üniversitelere yapay zekâ kullanımı ve okuryazarlığını artırıcı yönde öneriler sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ okuryazarlığı , Yönetim bilişim sistemleri , Farkındalık , Değerlendirme , Etik

Kaynakça

• Aoun, J. E. (2017). Robot-proof: Higher education in the age of artificial intelligence. MIT.
• Asio, J. M. R. (2024). Artificial intelligence (AI) literacy and academic performance of tertiary level students: a preliminary analysis. Social Sciences, Humanities and Education Journal (SHE Journal), 5(5), 309-321.
• Baker, R. S., Smith, L., & Gowda, S. M. (2021). The evolving role of AI literacy in computer science education. ACM Transactions on Computing Education, 21(3), 1–22.
• Banaz, E. & Demirel, O. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlıklarının farklı değişkenlere göre incelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, 60, 1516-1529.
• Brown, R., Sillence, E., & Branley-Bell, D. (2025). AcademAI: Investigating AI usage, attitudes, and literacy in higher education and research. Journal of Educational Technology Systems, 54(1), 6-33. https://doi.org/10.1177/00472395251347304
• Carolus, A., Augustin, Y., Markus, A., & Wienrich, C. (2023). Digital interaction literacy model–conceptualizing competencies for literate interactions with voice-based AI systems. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100114. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100114.
• Cetindamar, 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
• Chowdhury, M. & Al-Amin, M. (2023). Integrating AI literacy in IT education: Pathways and practices. Journal of Educational Technology & Society, 26(1), 14–25.
• Çakır, R. & Oktay, S. (2013). Bilgi toplumu olma yolunda öğretmenlerin teknoloji kullanımları. Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi, 30, 35-54.
• Çam, M. B., Çelik, N. C., Turan-Güntepe, E., & Durukan, Ü. G. (2021). Öğretmen adaylarının yapay zekâ teknolojileri ile ilgili farkındalıklarının belirlenmesi. Hatay Mustafa Kemal University Journal of Social Sciences Institute, 18(48), 263- 285.
• 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.
• Erdoğdu, F. & Cakir, O. (2024). Öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlıklarının ve yapay zekâya ilişkin algılarının belirlenmesi. Uluslararası Türk Kültür Coğrafyasında Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2), 63-95.
• El-Sayed, B. K. M., El-Sayed, A. A. I., Alsenany, S. A., & Asal, M. G. R. (2025). The role of artificial intelligence literacy and innovation mindset in shaping nursing students' career and talent self-efficacy. Nurse Education in Practice, 82, 104208.
• Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., …, & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28, 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
• Foster, M. & Archer, W. (2024). AI literacy essentials for students: Preparing for the future. https://www.innovativeeducators.org/blogs/edushare-higher-ed-blog-news/ai-literacy-essentials-for-students-preparing-for-the-future-go2k-sl sayfasından erişilmiştir.
• Gander, T. & Harris, G. (2024). Understanding AI literacy for higher education students: Implications for assessment. He Rourou, 1(1), 8. https://doi.org/10.54474/herourou.v1i1.10579
• Genç, M., Güven, U., & Söğüt, S. (2021). Fen bilimleri dersinde tablet ve bilgisayar kullanımının öğrenci başarısı ile ilişkisi: Bir TIMSS çalışması. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 21(3), 994–1005.
• Güler, A. & Polatgil, M. (2025). Bilişim alanında öğrenim gören öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlığı düzeylerinin ölçülmesi. Journal of Computer and Education Research, 13(25), 30-53. https://doi.org/10.18009/jcer.1549267
• Hodges, C., Moore, S., Lockee, B., Trust, T., & Bond, A. (2020). The difference between emergency remote teaching and online learning. EDUCAUSE Review: https://er.educause.edu/articles/2020/3/the-difference-between-emergency-remote-teaching-and-online-learning sayfasından erişilmiştir.
• Hornberger, M., Bewersdorff, A., & Nerdel, C. (2023). What do university students know about artificial intelligence? Development and validation of an AI literacy test. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, 100165.
• Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399.
• Kandlhofer, M., Steinbauer, G., Hirschmugl-Gaisch, S., & Huber, P. (2016). Artificial intelligence and computer science in education: From kindergarten to university. 2016 IEEE Frontiers in Education Conference’da (FIE) sunulmuş bildiri, Ekim, Erie, Pennsylvania, Amerika Birleşik Devletleri. https://ieeexplore.ieee.org/document/7757570/citations#citations sayfasından erişilmiştir.
• Karacan, S. B. & Çiçek, Ş. (2024). İlahiyat fakültesi öğrencilerinin yapay zekâ okuryazarlık düzeyleri ile yapay zekâya yönelik tutumları. Dinbilimleri Akademik Araştırma Dergisi, 24(3), 259-292.
• Luan, X., Tang, C., & Chen, F. (2022). Assessing AI readiness among undergraduate IT students. Computers & Education, 179, 104424.
• Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education.
• Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems içinde (s. 1-16). Association for Computing Machinery.
• 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.
• Mart, M. & Kaya, G. (2024). Okul öncesi öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumları ve yapay zekâ okuryazarlığı arasındaki ilişkinin incelenmesi. Edutech Research, 2(1), 91-109.
• 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.
• Öngören, H. (2024). Sosyal bilgiler öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlık becerilerinin analizi. XI. International Eurasian Educational Research Congress Bildiri Özetleri Kitabı içinde (s. 34). Anı.
• Pinski, M. & Benlian, A. (2024). AI literacy for users–A comprehensive review and future research directions of learning methods, components, and effects. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 2(1), 100062. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2024.100062.
• Polat, Ö. (2024). Halk kütüphanesi çalışanlarının yapay zekâ okuryazarlığı üzerine bir araştırma: İzmir Halk Kütüphaneleri. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, 15, 625- 641.
• Polatgil, M. & Güler, A. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması. Sosyal Bilimlerde Nicel Araştırmalar Dergisi, 3(2), 99-114.
• Quadri, K. L. (2014). Teachers’ perceptions and attitudes toward the implementation of Web 2.0 tools in secondary education. (Doktora Tezi). https://www.proquest.com/docview/1501974345?fromopen view=true&pq-origsite=gscholar&sourcetype=Dissertations%20&%20Theses sayfasından erişilmiştir.
• Schüller, K. (2022). Data and AI literacy for everyone. Statistical Journal of the IAOS, 38(2), 477–490. https://doi.org/10.3233/SJI-220941.
• Simms, R. C. (2025). Generative artificial intelligence (AI) literacy in nursing education: A crucial call to action. Nurse Education Today, 146, 106544.
• Stolpe, K. & Hallström, J. (2024). Artificial intelligence literacy for technology education. Computers and Education Open, 6, 100159. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100159.
• Su, J. (2025). Kindergarten parents’ perceptions of the use of AI technologies and AI literacy education: Positive views but practical concerns. Education and Information Technologies, 30(1), 279-295.
• 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.
• Touretzky, D. S., Gardner-McCune, C., Wolber, D., & Breazeal, C. (2019). Envisioning AI for K-12: What should every child know about AI? AAAI Conference on Artificial Intelligence, 33(01), 9795–9799.
• Uyar, A. (2021). Meslek yüksekokulu öğrencilerinin dijital okuryazarlık düzeyleri. Uluslararası Güncel Eğitim Araştırmaları Dergisi, 7(1), 198-211.
• 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.
• WEF. (2025). Why AI literacy is now a core competency in education. https://www.weforum.org/stories/2025/05/why-ai-literacy-is-now-a-core-competency-in-education/ sayfasından erişilmiştir.
• Williams, R., Park, H. W., & Breazeal, C. (2019). A is for artificial intelligence: The impact of artificial intelligence activities on young children’s perceptions of robots. 2019 Conference on Human Factors in Computing Systems içinde (s. 1–11). Association for Computing Machinery.
• Yılmaz, Y., Yılmaz, D. U., Yıldırım, D., Korhan, E. A., & Kaya, D. Ö. (2021). Yapay zekâ ve sağlıkta yapay zekânın kullanımına yönelik sağlık bilimleri fakültesi öğrencilerinin görüşleri. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 12(3), 297-308.
• Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1–27.