Research Article

Türkiye’de Halk Kütüphanesi Çalışanlarının Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutumları

Volume: 38 Number: 4 December 30, 2024
TR EN

Türkiye’de Halk Kütüphanesi Çalışanlarının Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutumları

Öz

Amaç: Yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin hızla gelişmesi ve yaygınlaşması, bu teknolojilerin çeşitli alanlarda kullanımını gündeme getirmekte ve kullanım alanını artırmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’de halk kütüphanelerinde çalışan personelin YZ teknolojilerinin pozitif ve negatif yönlerine ilişkin genel tutumlarının belirlenmesi hedeflenmiştir. Yöntem: Nicel bir araştırma deseni olan tarama modeli kullanılarak, Türkiye Cumhuriyeti Kültür ve Turizm Bakanlığı Yayımlar Genel Müdürlüğüne bağlı hizmet veren halk kütüphaneleri arasından basit rasgele yöntemle çalışmaya katılımı sağlanan toplam 608 halk kütüphanesi personelinden veri toplanmıştır. Veri toplama aracı olarak, Türkçeye uyarlanan “Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutum Ölçeği” kullanılmıştır. Bulgular: Katılımcıların YZ’nin ekonomik, teknolojik ve mesleki faydalar gibi pozitif taraflarına yönelik destekleyici tutumlara sahip oldukları, özellikle de YZ’nin rutin işlemlerde insanlardan daha iyi performans gösterebileceği ve ekonomik fırsatlar yaratacağı ile ilgili ifadelere yüksek düzeyde olumlu yönde katılım sağlandıkları belirlenmiştir. Ancak, ölçekte yer alan YZ’nin tehlikeli olabileceği, insanları gözetim ve kontrol altına alabileceği gibi negatif ifadeler bulunduran maddelere karşı katılımcıların daha kararsız bir tutum sergiledikleri tespit edilmiştir. Bir bütün olarak değerlendirildiğinde, halk kütüphanesi çalışanlarının YZ’nin pozitif yönlerine ilişkin tutumlarının negatif yönlerine ilişkin tutumlarından daha olumlu olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Sonuç: YZ teknolojilerinin kütüphane hizmetlerine entegrasyonu sürecinde dikkate alınması gereken personel tutumlarının durumunu ortaya koyan bu çalışmada, halk kütüphaneleri ve diğer bilgi merkezlerine katacağı katkılar bakımından önemli sonuçlar elde edilmiştir. Özellikle yöneticisinden kütüphanecisine ve diğer yardımcı personeline kadar halk kütüphanesi çalışanlarının YZ ile ilgili tutumlarına ilişkin elde edilen bulgular, YZ teknolojilerine yönelik yapılacak eğitim ve farkındalık artırıcı diğer faaliyetlerin planlamalarına önemli düzeyde veriler sağlayacaktır. Özgünlük: Önemli bulgular ve çıkarımlar sunan çalışma, Türkiye’de halk kütüphanelerinde çalışan personelin YZ tutumlarının ölçülmesine yönelik gerçekleştirilen ilk kapsamlı araştırma olması nedeniyle özgün bir niteliğe sahiptir.

Anahtar Kelimeler

Halk kütüphaneleri , yapay zekâ , kütüphane personeli , yapay zekâ ölçeği

References

  1. Abayomi, O. K., Adenekan, F. N., Abayomi, A. O., Ajayi, T. A., ve Aderonke, A. O. (2021). Awareness and perception of the artificial intelligence in the management of university libraries in Nigeria. Journal of Interlibrary Loan, Document Delivery ve Electronic Reserve, 29(1-2), 13-28. https://doi.org/10.1080/1072303X.2021.1918602
  2. ABD Yapay Zekâ Ulusal Güvenlik Komisyonu, (2021). Final report [Teknik Rapor]. https://www.nscai.gov/2021-final-report/
  3. Alidoust, M. (2022). Versatility-efficiency index (VEI): Towards a comprehensive definition of Intelligence Quotient (IQ) for Artificial General Intelligence (AGI) agents. B. Goertzel, M. Iklé, A. Potapov ve D. Ponomaryov, (Eds.), International conference on artificial general intelligence içinde. (s. 158-167) Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-19907-3_15
  4. Alqahtani, T., Badreldin, H. A., Alrashed, M., Alshaya, A. I., Alghamdi, S. S., Saleh, K., Alowais, S. A., Alshaya, O. A., Rahman I., Al Yami M. S. ve Albekairy, A. M. (2023). The emergent role of artificial intelligence, natural learning processing, and large language models in higher education and research. Research in Social and Administrative Pharmacy. 8, 1236-1242, https://doi.org/10.1016/j.sapharm.2023.05.016
  5. Arora, D., Bansal, A., Kumar, N., ve Suri, A. (2020). Invigorating libraries with application of artificial intelligence. Library Philosophy and Practice, 11, 1-9. https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/3630
  6. Arora, S., Mittal, R., Shrivastava, A. K., ve Bali, S. (2024). Blockchain-based deep learning in IoT, healthcare and cryptocurrency price prediction: a comprehensive review. International Journal of Quality ve Reliability Management. Baskı öncesi erken erişim. https://doi.org/10.1108/IJQRM-12-2022-0373
  7. Avrupa Komisyonu, (2020). White paper on Artificial Intelligence: A European approach to excellence and trust [Teknik Rapor]. https://ec.europa.eu/info/sites/default/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf
  8. Ay, S. (2019). Akıllı bina teknolojilerinin kütüphane binalarına ve hizmetlerine yansıması: Türkiye’de üniversite kütüphaneleri üzerine bir araştırma [Yayınlanmaış yüksek lisans tezi]. Çankırı Karatekin Üniversitesi.
  9. Barsha, S., ve Munshi, S. A. (2024). Implementing artificial intelligence in library services: A review of current prospects and challenges of developing countries. Library Hi Tech News, 41(1), 7-10. https://doi.org/10.1108/LHTN-07-2023-0126
  10. Baumgartner, H. ve Homburg, C. (1996). Applications of structural equation modeling in marketing and consumer research: A review. International journal of Research in Marketing, 13(2), 139-161. https://doi.org/10.1016/0167-8116(95)00038-0