A Study on Academics’ Artificial Intelligence Literacy: The Case of Amasya University

Abstract

In order to effectively analyze the potential opportunities and threats emerging with the advancement of digital technologies, Artificial Intelligence (AI) literacy is becoming one of the most essential competencies of our time. Various tools offered by AI models are leading to new transformations in all dimensions of the academic field. This shift necessitates that academics conduct critical and ethical evaluations of content generated by AI tools. Particularly, as generative AI streamlines processes such as lesson preparation, literature review, and data analysis, AI literacy has become a fundamental dimension of contemporary academic competence. The subject of this research is the AI literacy levels of academics working in higher education. The sample of the study consists of academic staff working at Amasya University, and the aim of the study is to reveal the AI literacy levels of these academics and to examine differences based on factors such as gender, discipline, academic seniority, daily internet usage, and access to paid AI tools. The study was designed in a descriptive survey model. Data were collected through the online administration of the 31-item "Artificial Intelligence Literacy Scale," which possesses high internal consistency. The scale consists of the sub-dimensions of technical understanding, critical evaluation, and practical application. Findings indicate that academics generally possess a moderate level of AI literacy. While the practical application dimension is the strongest area, deficiencies in technical knowledge are prominent. Female academics exhibit higher proficiency in critical and practical aspects, whereas young research assistants and members of the natural sciences stand out in technical and practical dimensions. In the field of fine arts, a distinct critical sensitivity was observed. Regular internet use and access to paid AI tools have an enhancing effect on literacy. The results suggest that universities should integrate technical-based training modules with critical-ethical content and ensure institutional AI access equality for all academic staff. The study also offers recommendations for digital transformation policies aiming for responsible and innovative AI integration.

Keywords

• Artificial Intelligence (AI) Artificial Intelligence Literacy
• Higher Education
• Academics
• Artificial Intelligence ethics

Akademisyenlerin Yapay Zekâ Okuryazarlıklarına Yönelik Bir İnceleme: Amasya Üniversitesi Örneği

Öz

Dijital teknolojilerin gelişmesi ile ortaya çıkan potansiyel fırsatları ve olası tehditleri iyi analiz edebilmek için yapay zekâ okuryazarlığı becerisi günümüzün en çok ihtiyaç duyulan yetkinliklerinden biri haline gelmektedir. Yapay zekâ modellerinin sunduğu çeşitli araçlar akademik alanın tüm boyutlarında yeni dönüşümlere yol açmaktadır. Bu dönüşüm, akademisyenlerin YZ araçları ile üretilen içeriklerin eleştirel ve etik değerlendirmesini yapmalarını zorunlu kılmaktadır. Özellikle üretken YZ’nin ders hazırlama, literatür tarama ve veri analizi gibi süreçleri kolaylaştırması, yapay zekâ okuryazarlığını çağdaş akademik yeterliğin temel boyutlarından biri hâline getirmiştir. Araştırmanın konusu yükseköğretimde görev yapan akademisyenlerin yapay zekâ okuryazarlığı düzeyleridir. Çalışmanın örneklemi Amasya Üniversitesi’nde görev yapan akademisyenlerden oluşmaktadır. Çalışmanın amacı ise bu akademisyenlerin YZ okuryazarlık düzeylerini ortaya koymak ve cinsiyet, disiplin, akademik kıdem, günlük internet kullanımı ile ücretli YZ araçlarına erişim gibi etkenlere göre farklılıkları incelemektir. Çalışma, betimsel tarama deseninde tasarlanmıştır. Veriler, yüksek iç tutarlığa sahip 31 maddelik Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği’nin çevrim içi uygulanmasıyla toplanmıştır. Ölçek; teknik anlama, eleştirel değerlendirme ve pratik uygulama alt boyutlarından oluşmaktadır. Bulgular, akademisyenlerin genel olarak orta düzeyde YZ okuryazarlığına sahip olduğunu göstermektedir. Pratik uygulama boyutu en güçlü alan iken, teknik bilgi eksiklikleri öne çıkmaktadır. Kadın akademisyenler eleştirel ve pratik açılardan daha yüksek yeterlik sergilerken, genç araştırma görevlileri ile fen bilimleri alanındakiler teknik ve pratik boyutlarda öne çıkmaktadır. Güzel sanatlar alanında ise eleştirel duyarlılığın belirgin olduğu gözlenmiştir. Düzenli internet kullanımı ve ücretli YZ araçlarına erişim, okuryazarlığı artırıcı etki yaratmaktadır. Sonuçlar, üniversitelerin teknik temelli eğitim modüllerini eleştirel-etik içeriklerle bütünleştirmesi ve tüm akademik personel için kurumsal YZ erişim eşitliği sağlaması gerektiğine işaret etmektedir. Çalışma, sorumlu ve yenilikçi YZ entegrasyonu hedefleyen dijital dönüşüm politikalarına yönelik öneriler de sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Yapay zekâ
• Yapay zekâ okuryazarlığı
• Yükseköğretim
• Akademisyenler
• Yapay zekâ etiği

Kaynakça

1. Abdulah, D., Zaman, B., Mustafa, Z., & Hassan, L. (2024). Artificial ıntelligence ıntegration in academic writing. Aro-The Scıentıfıc Journal of Koya Unıversity. https://doi.org/10.14500/aro.11794.
2. Ahmad, S. F., Alam, M. M., Rahmat, M. K., Mubarik, M. S., & Hyder, S. I. (2022). Academic and administrative role of artificial ıntelligence in education. Sustainability, 14(3), 1101. https://doi.org/10.3390/su14031101
3. Aldosari, S. A. M. (2020). The future of higher education in the light of artificial intelligence transformations. International Journal of Higher Education, 9(3), 145-151.
4. 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. https://doi.org/10.53444/deubefd.1461048
5. Bilecik Karacan, S. & Çiçek, Ş. (2024). İlahiyat fakültesi öğrencilerinin yapay zeka okuryazarlık düzeyleri ile yapay zekaya yönelik tutumları. Dinbilimleri Akademik Araştırma Dergisi 24(3), 259-292. https://doi.org/10.33415/daad.1577561.
6. Boztepe, C. (2025). Eğitimde yapay zekâ uygulamaları: fırsatlar, sınırlılıklar ve etik tartışmalar. Dumlupınar Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(1), 98-121.
7. BTK Akademi. (2024,14 Haziran). Yapay zeka üniversite müfredatına giriyor. https://www.btkakademi.gov.tr/portal/news/yapay-zeka-universite-mufredatina-giriyor-4259
8. Büyüköztürk, Ş., Akgün, Ö. E., Demirel, F., Karadeniz, Ş., & Çakmak, E. K. (2010). Bilimsel araştırma yöntemleri 6.Baskı. Pegem Yayıncılık.

9. Dağdelen, E., Güngör, H., & Ünal, İ. (2025). Fen bilgisi öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlığı: farklı değişkenler açısından bir inceleme. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 26(3), 2211-2244.
10. Demir, U., & Çelebi, C. (2025). Sınıf öğretmeni adaylarının yapay zekâ okuryazarlık düzeylerinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Ereğli Eğitim Fakültesi Dergisi, 7(Özel Sayı), 142-166.
11. Çetin, M., Karakuş, A., & Geçgel, Ş. (2024). Gelişen bir paradigma: yapay zeka okuryazarlığı. International Journal of Active Learning, 8(1), 50-63.
12. Dağaşan, A. (2025). Dijital okuryazarlık ile yapay zekâ okuryazarlığı arasındaki ilişkide bilgi ve iletişim teknolojilerine yönelik tutumun aracı rolü. Uluslararası Türkçe Edebiyat Kültür Eğitim (TEKE) Dergisi, 14(1), 238-251.
13. Elçiçek, M. (2024). Öğrencilerin Yapay zekâ okuryazarlığı üzerine bir inceleme. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 6(1), 24-35.
14. Erdoğdu, F., & Çakır O. (2024). Öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlıklarının ve yapay zekâya ilişkin algılarının belirlenmesi. Uluslararası Türk Kültür Coğrafyasında Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2), 63-95.
15. Freeman, J. (2025). Student generative ai survey 2025. Higher Education Policy Institute: London, UK.
16. Funda, V., & Mbangeleli, N. (2024). Artificial ıntelligence (AI) as a Tool to AddressAcademic Challenges in South African Higher Education. International Journal ofLearning, Teaching and Educational Research, 23(11), 520–537. https://doi.org/10.26803/ijlter.23.11.27
17. George, D., & Mallery, M. (2010). SPSS for windows step by step: a simple guide and reference, 17.0 update(10a ed.) Boston: Pearson.
18. Gu, X., & Ericson, B. J. (2025). AI literacy in K-12 and higher education in the wake of generative AI: An integrative review. In Proceedings of the 2025 ACM Conference on International Computing Education Research V. 1 (pp. 125-140).
19. Guo, H., & Zaini, S. (2024). Artificial ıntelligence in academic writing: a literature review. Asian Pendidikan. https://doi.org/10.53797/aspen.v4i2.6.2024.
20. Işık, M., & Çamur, Ö. (2024). Yapay zekâ ve dijital okuryazarlık: akademik çabada yeni dinamikler. Beykoz Akademi Dergisi, 12(2), 173-197. https://doi.org/10.14514/beykozad.1508294
21. Kaman, Ş. (2025). Sınıf öğretmenlerinin yapay zekâ okuryazarlık düzeylerinin çeşitli değişkenlere göre incelenmesi. Bilgi Ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 7(1), 63-77. https://doi.org/10.53694/bited.1628589
22. Karagöl, E. ve Yıldırım Bilgen, D. (2025). Türkçe eğitiminde yapay zekâ kullanımı: Türkçe eğitimcileri yapay zekâ hakkında ne düşünüyor? Ana Dili Eğitimi Dergisi, 13(2), 356-374.
23. Karaoğlan Yılmaz, F. G., & Yılmaz, R. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin türkçeye uyarlanması. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 5(2), 172-190. https://doi.org/10.53694/bited.1376831
24. Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X. H., Beresnitzky, A. V., ... & Maes, P. (2025). Your Brain On Chatgpt: Accumulation of Cognitive Debt When Using an AI Assistant for Essay Writing Task. Doi: https://arxiv.org/abs/2506.08872
25. Laupichler, M. C., Aster, A., Haverkamp, N., & Raupach, T. (2023). Development of the “scale for the assessment of non-experts’ AI literacy”–An exploratory factor analysis. Computers in Human Behavior Reports, 12, 100338.
26. Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
27. Malik, A. R., Pratiwi, Y., Andajani, K., Numertayasa, I. W., Suharti, S., & Darwis, A. (2023). Exploring artificial intelligence in academic essay: higher education student's perspective. International Journal of Educational Research Open, 5, 100296.
28. Mansoor HMH, Bawazir A, Alsabri MA, Alharbi A & Okela AH (2024) Artificial intelligence literacy among university students—a comparative transnational survey. Front. Commun. 9:1478476. doi: 10.3389/fcomm.2024.1478476
29. 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.
30. Mysechko, A., Lytvynenko, A., & Goian, A. (2024). Artificial intelligence in academic media environment: Challenges, trends, innovations. Media Literacy and Academic Research, 7(2), [221-241]. https://doi.org/10.34135/mlar-24-02-14
31. 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.
32. Oğan, E. (2025). Üniversite öğrencilerinin yapay zekâ okuryazarlığı üzerine bir araştırma. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 60(3), 2670–2686. https://doi.org/10.63556/tisej.2025.1565.
33. Özcan, A., Özcan, B., Demir, G., Çelik, N., & Aydoğdu, S. (2025). Eğitimde dijitalleşmenin öğrenciler üzerindeki motivasyon ve dikkat süresi üzerindeki etkileri. International QMX Journal, 4(5), 734-746.
34. Rolnik Z, (2024). The ımpact of artificial ıntelligence on academic research, Universal Library of Innovative Research and Studies, 1(1): 09-11. DOI: https://doi.org/10.70315/uloap.ulirs.2024.0101002
35. Selçuk, A. B. (2024). Dijital çağda sağlıklı çocuk yetiştirmek: anne-babalar için 33 anahtar, İstanbul: Kronik Kitap
36. Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S. (2013). Using multivariate statistics. United States: Pearson Education.
37. Tenberga, I., & Daniela, L. (2024). Artificial ıntelligence literacy competencies for teachers through self-assessment tools. Sustainability, 16(23), 10386. https://doi.org/10.3390/su162310386.
38. Türkiye İşveren Sendikaları Konfederasyonu (TİSK), (2025). 2025 İşlerin Geleceği Raporu. www.tisk.org.tr/dokuman/dunya-ekonomik-forumu-2025-islerin-gelecegi-raporu.pdf
39. Türel, E., Küçükvardar, M., Myatiyev, O., & Avcı, Y. (2024). Eğitim ve iletişim sürecinde yapay zekâ okuryazarlığına ilişkin bir araştırma. European Journal of Managerial Research (EUJMR), 8(15), 198-212.
40. UNESCO (2021). International forum on aı and the futures of education developing competencies for the aı era. Paris. Report.
41. World Economic Forum (WEF) (2025). The Future of The Jobs 2025.https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf