Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Development of the Anxiety Scale for Secondary School Students Regarding the Use of Artificial Intelligence in Education

Yıl 2025, Cilt: 16 Sayı: 3, 4034 - 4059, 26.12.2025

Mehmet Bebek , Berrin Doğusoy , Nezaket Bilge Uzun

https://doi.org/10.51460/baebd.1709468

Öz

The purpose of this study is to develop a psychometrically robust Turkish-language measurement instrument to assess secondary school students’ anxiety levels regarding the use of artificial intelligence in education. During the scale development process, validity and reliability analyses were conducted through both rational and statistical methods. Exploratory factor analysis revealed that the scale consists of 29 items and demonstrated a four-factor structure: (1) instructional environment, (2) information security, (3) lack of skill development and (4) reliability. The total explained variance of the scale was calculated as 53.91 %. The Cronbach's alpha reliability coefficient was calculated as 0,934 for the overall scale, with subscale coefficients of 0,896 (instructional environment), 0,815 (information security), 0,837 (lack of skill development), and 0,806 (reliability), indicating high reliability. Confirmatory factor analysis results confirmed the four-structure, demonstrating a good model-data fit. Standardised factor loadings ranged between 0,33 and 0,79, with all t-values being statistically significant. The composite reliability (CR) coefficients and average variance extracted (AVE) values met the recommended thresholds for convergent validity. Based on these findings, it can be concluded that the Anxiety Scale for Artificial Intelligence Use in Education demonstrates both scientific and psychometric reliability and validity.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence scale development secondary school students.

Kaynakça

  • Agaoğlu, E., Ceyhan, E., Ceyhan, A. A. ve Simsek, Y. (2008). The validity and reliability studies of the computer anxiety scale on educational administrators (CAS-EA). Turkish Online Journal of Distance Education, 9(3), 45-58.
  • Agogo, D. ve Hess, T. J. (2015, Aralık). Technostress and technology induced state anxiety: Scale development and implications. Paper presented at the Thirty-Sixth International Conference on Information Systems (ICIS), Fort Worth, TX, USA. (ss.1-11). https://www.tecnostress.it/wp-content/uploads/2016/03/Technostress-and-Technology-Induced-State-Anxiety.pdf
  • Ahmad, A., Schneider, J., Griffiths, D., Biedermann, D., Schiffner, D., Greller, W., ve Drachsler, H. (2024). Connecting the dots-A literature review on learning analytics indicators from a learning design perspective. Journal of Computer Assisted Learning, 40(6), 2432–2470.
  • Akkaya, B., Özkan, A. ve Özkan, H. (2021). Yapay zekâ kaygı (YZK) ölçeği: Türkçeye uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 1125-1146.
  • Alan, B., Zengin, F. K. ve Keçeci, G. (2024). Artificial intelligence attitude scale (AIAS): Validity and reliability study. Cumhuriyet International Journal of Education, 13(4), 45-58.
  • Almaiah, M. A., Alfaisal, R., Salloum, S. A., Hajjej, F., Shishakly, R., Lutfi, A., ... Al-Maroof, R. S. (2022). Measuring institutions’ adoption of artificial intelligence applications in online learning environments: Integrating the innovation diffusion theory with technology adoption rate. Electronics, 11(20), e3291. https://doi.org/10.3390/electronics11203291
  • Al-Maroof, R. S., Salloum, S. A., AlHamadand, A. Q. M. ve Shaalan, K. (2020). Understanding an extension technology acceptance model of Google Translation: A multi-cultural study in United Arab Emirates. International Journal of Interactive Mobile Technologies, 14 (3), 157–178. https://doi.org/10.3991/ijim.v14i03.11110
  • Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
  • Ayanwale, M. A., Sanusi, I. T., Adelana, O. P., Aruleba, K. D. ve Oyelere, S. S. (2022). Teachers’ readiness and intention to teach artificial intelligence in schools. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100099, https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100099
  • Ayanwale, M. A. (2023). Evidence from Lesotho Secondary Schools on Students' Intention to Engage in Artificial Intelligence Learning. In 2023 IEEE AFRICON (pp. 1-6). IEEE. https://doi.org/10.1109/AFRICON55910.2023.10293644
  • Ayduğ, D. ve Altınpulluk, H. (2023). 407-Investigation of pre-service teachers’ artificial intelligence anxiety levels. Age, 17(18), 14.
  • Bailey, J. (2023). AI in education: The leap into a new era of machine intelligence carries risks and challenges, but also plenty of promise. Education Next, 23(4), 28-35.
  • Baker, T., Smith, L. ve Anissa, N. (2019). Educ-AI-tion rebooted? Exploring the future of artificial intelligence in schools and colleges. NESTA. https://media.nesta.org.uk/documents/Future_of_AI_and_education_v5_WEB.pdf
  • Brown, J. D. (2009). Statistics corner questions and answers about language testing statistics: Choosing the right number of components or factors in PCA and EFA. Shiken: JALT Testing & Evaluation SIG Newsletter, 13(2), 19-23.
  • Büyüköztürk, Ş. (2011). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı - İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum (15. Baskı). Pegem Akademi.
  • Büyüköztürk, Ş. (2014). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Akademi.
  • Castaneda, L. ve Selwyn, N. (2018). More than tools? Making sense of the ongoing digitizations of higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 15(22), 1-10.
  • Cattell, R. B. (1966). The scree test for the number of factors. Multivariate Behavioral Research, 1(2), 245-276.
  • Chen, L., Chen, P. ve Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. Ieee Access, 8, 75264-75278.
  • Chen, X., Xie, H. ve Hwang, G. J. (2020). A multi-perspective study on artificial intelligence in education: Grants, conferences, journals, software tools, institutions, and researchers. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100005. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100005
  • Chen, C., Hu, W. ve Wei, X. (2024). From anxiety to action: Exploring the impact of artificial intelligence anxiety and artificial intelligence self-efficacy on motivated learning of undergraduate students. Interactive Learning Environments, 1-16. https://doi.org/10.1080/10494820.2024.2440877
  • Chu, P. C. ve Spires, E. E. (1991). Validating the computer anxiety rating scale: Effects of cognitive style and computer courses on computer anxiety. Computers in Human Behavior, 7(1-2), 7-21.
  • Conrad, A. M. ve Munro, D. (2008). Relationships between computer self-efficacy, technology, attitudes and anxiety: Development of the computer technology use scale (CTUS). Journal of Educational Computing Research, 39(1), 51-73.
  • Coppin, B. (2004). Artificial intelligence illuminated. Jones & Bartlett Learning.
  • Coşkun, F. ve Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekânın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 54(3), 947-966.
  • Crocker, L. ve Algina, J. (1986). Introduction to classical modern test theory. Holt, Rinehart and Winston.
  • Çoban, N., Kar, D. ve Berk, Ş. N. (2025). Artificial ıntelligence anxiety levels of faculty of health sciences students and affecting factors. Archives of Health Sciences Research, 12(1), 1–8. https://doi.org/10.5152/ArcHealthSciRes.2025.24147
  • Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları (Cilt 2). Pegem Akademi.
  • Davis L. L. (1992). Instrument review: Getting the most from a panel of experts. Applied Nursing Research, 5(4), 194-197.
  • DeVellis, R. F. (2012). Scale development: Theory and applications (3rd ed.). Sage.
  • DeVellis, R. F. (2017). Scale development: Theory and applications (4th ed.). Sage.
  • Du Boulay, B. (2000). Can we learn from ITSs?. In Intelligent Tutoring Systems: 5th International Conference, ITS 2000 Montréal, Canada, June 19–23, 2000 Proceedings 5 (pp. 9-17). Springer Berlin Heidelberg.
  • Dunn, T. J., Baguley, T. ve Brunsden, V. (2014). From alpha to omega: A practical solution to the pervasive problem of internal consistency estimation. British Journal of Psychology, 105(3), 399–412. https://doi.org/10.1111/bjop.12046
  • Dülger, E. D. ve Köklü, M. (2023). Okul yöneticilerinin ve öğretmenlerin eğitimde yapay zekâ kullanımına ilişkin görüşlerini belirlemeye yönelik bir ölçek geliştirme çalışması. ISPEC International Journal of Social Sciences & Humanities, 7(1), 154-174.
  • Ekizoglu, N. ve Özcinar, Z. (2011). A study of developing an anxiety scale towards the internet. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 15, 3902-3911.
  • Güven, G. Ö., Yilmaz, Ş. ve Inceoğlu, F. (2024). Determining medical students' anxiety and readiness levels about artificial intelligence. Heliyon, 10(4), e25894. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e25894
  • Güzey, C., Çakır, O., Athar, M. H. ve Yurdaöz, E. (2023). Eğitimde yapay zekâ üzerine gerçekleştirilmiş araştırmalardaki eğilimlerin incelenmesi. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 5(1), 67-78.
  • Harahap, M. A. K., Haryanto, H., Lestari, V. L., Rinovian, R. & Munandar, H. (2023). Utilization of artificial intelligences (AI) technology for lecturers in facing the challenges of higher education in the era of disruption. Innovative: Journal of Social Science Research, 3(5), 10566– 10576.
  • Hatcher L. (1994). A step-by-step approach to using the SAS system for factor analysis and structural equation modeling. The SAS Institute.
  • Holmes, W., Bialik, M. ve Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning (1st ed.). Centre for Curriculum Redesign. https://curriculumredesign.org/wp-content/uploads/AI-in-Education.pdf
  • Hopcan, S., Türkmen, G. ve Polat, E. (2024). Exploring the artificial intelligence anxiety and machine learning attitudes of teacher candidates. Education and Information Technologies, 29(6), 7281–7301. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12086-9
  • Hwang, G. J. (2003). A conceptual map model for developing intelligent tutoring systems. Computers & Education, 40(3), 217-235.
  • Işık, S., Çakır, R. ve Korkmaz, Ö. (2024). Teachers' perception scale towards the use of artificial ıntelligence tools in education. Participatory Educational Research, 11 (Prof. Dr. H. Ferhan Odabaşı Gift Issue), 80-94.
  • Ivanov, S. (2023). The dark side of artificial intelligence in higher education. The Service Industries Journal, 43(15-16), 1055–1082. https://doi.org/10.1080/02642069.2023.2258799
  • İşler, B. ve Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11.
  • Jatileni, C. N., Sanusi, I. T., Olaleye, S. A., Ayanwale, M. A., Agbo, F. J. ve Oyelere, P. B. (2023). Artificial intelligence in the compulsory level of education: Perspectives from Namibian in-service teachers. Education and Information Technologies, 29(10), 12569-12596
  • Johnson, D. G. ve Verdicchio, M. (2017). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267-2270. https://doi.org/10.1002/asi.23867
  • Jöreskog, K. G. ve Sörbom, D. (1993). LISREL 8: Structural equation modeling with the SIMPLIS command language. Scientific Software International.
  • Kalaycı, Ş. (2005). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Asil Yayın Dağıtım.
  • Kieslich, K., Lünich, M. ve Marcinkowski, F. (2021). The threats of artificial intelligence scale (TAI): Development, measurement and test over three application domains. International Journal of Social Robotics, 13, 1563-1577.
  • Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). The Guilford Press.
  • Kong, S. C., Zhu, J. ve Yang, Y. N. (2025). Developing and validating a scale of empowerment in using artificial intelligence for problem-solving for senior secondary and university students. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100359. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100359
  • Kwak, Y., Ahn, J.-W. ve Seo, Y. H. (2022). Influence of AI ethics awareness, attitude, anxiety, and self-efficacy on nursing students’ behavioral intentions. BMC Nursing, 21(1), 267. https://doi.org/10.1186/s12912-022-01048-0
  • Lee, Y. F., Hwang, G. J. ve Chen, P. Y. (2022). Impacts of an AI-based Chatbot on College Students' After-Class Review, Academic Performance, Self-Efficacy, Learning Attitude, and Motivation. Educational Technology Research and Development, 70(5), 1843-1865. https://doi.org/10.1007/s11423-022-10142-8
  • Lester, D., Yang, B. ve James, S. (2005). A short computer anxiety scale. Perceptual and motor skills, 100(3), 964-968.
  • Li, J. ve Huang, J.-S. (2020). Dimensions of artificial intelligence anxiety based on the integrated fear acquisition theory. Technology in Society, 63, 101410. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101410
  • Liu, X. ve Liu, Y. (2025). Developing and validating a scale of artificial ıntelligence anxiety among chinese efl teachers. European Journal of Education, 60(1), e12902. https://doi.org/10.1111/ejed.12902
  • López-Bonilla, J. M. ve López-Bonilla, L. M. (2011). Validation of an information technology anxiety scale in undergraduates. British Journal of Educational Technology, 43(2), E56–E58. https://doi.org/10.1111/j.1467-8535.2011.01256.x
  • Marcoulides, G. A. (1989). Measuring computer anxiety: The computer anxiety scale. Educational and Psychological Measurement, 49(3), 733-739.
  • Matos, T., Santos, W., Zdravevski, E., Coelho, P. J., Pires, I. M., ve Madeira, F. (2025). A systematic review of artificial intelligence applications in education: Emerging trends and challenges. Decision Analytics Journal, 100571.
  • McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Lawrence Erlbaum Associates.
  • McNeish, D. (2018). Thanks coefficient alpha, we’ll take it from here. Psychological Methods, 23(3), 412–433. https://doi.org/10.1037/met0000144
  • Nilsson, N. J. (1998). Artificial intelligence: A new synthesis. Elsevier.
  • O’Connor, B. P. (2000). SPSS and SAS programs for determining the number of components using parallel analysis and Velicer’s MAP test. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 32(3), 396-402.
  • Papadakis, S. ve Lampropoulos, G. (Ed.). (2024). İntelligent educational robots: Toward personalized learning environments. Walter de Gruyter GmbH & Co KG.
  • Popenici, S. A. ve Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and practice in technology enhanced learning, 12(1), 22. https://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8
  • Roll, I. ve Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26, 582-599.
  • Rowe, M. (2019). Shaping our algorithms before they shape us. J. Knox, Y. Wang and M. Gallagher (Ed.), Artificial intelligence and inclusive education: Speculative futures and emerging practices içinde (s. 151-163). Springer Singapore.
  • Sabordino, E.B., Ardina, G.T., Empedrado, I.R.A. ve Baguio, A.J.P. (2024). Assessing future teachers’ readiness in an Ai-driven classroom. International Journal of Current Research, 16(5), 28129 – 28133.
  • Sanusi, I. T., Olaleye, S. A., Agbo, F. J. ve Chiu, T. K. (2022). The role of learners’ competencies in artificial intelligence education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100098. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100098
  • Sarman, A. ve Tuncay, S. (2025). Attitudes and anxiety levels of nursing students toward artificial intelligence. Teaching and Learning in Nursing, 20(2), e431-e438.
  • Scherer, R. F., Luther, D. C., Wiebe, F. A. ve Adams, J. S. (1988). Dimensionality of coping: Factor stability using the ways of coping questionnaire. Psychological reports, 62(3), 763-770.
  • Selwyn, N. (2016). Is technology good for education? Polity Press.
  • Tabachnick, B. G. ve Fidell, L. S. (2015). Using multivariate statistics, (M. Baloğlu, Çev. Ed.). Nobel Yayıncılık.
  • Terzi, R. (2020). An adaptation of artificial intelligence anxiety scale into Turkish: Reliability and validity study. International Online Journal of Education and Teaching, 7(4), 1501-1515.
  • Turgut, M. F. ve Baykul, Y. (2010). Eğitimde ölçme ve değerlendirme (2.baskı). Pegem Akademi.
  • Uçar, M., Çapuk, H. ve Yiğit, M. F. (2024). The relationship between artificial intelligence anxiety and unemployment anxiety among university students. Work, 80(2), 701-710.
  • Üzüm, B., Elçiçek, M. ve Pesen, A. (2025). Development of teachers’ perception scale regarding artificial intelligence use in education: Validity and reliability study. International Journal of Human–Computer Interaction, 41(5), 2776-2787.
  • Wang, Y. S. (2007). Development and validation of a mobile computer anxiety scale. British Journal of Educational Technology, 38(6), 990-1009.
  • Wang, S., Sun, Z. ve Chen, Y. (2023). Effects of higher education institutes’ artificial intelligence capability on students' self-efficacy, creativity and learning performance. Education and Information Technologies, 28(5), 4919-4939. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11338-4
  • Wang, Y. Y. ve Wang, Y. S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619-634.
  • Watkins, M. W. (2006). Determining parallel analysis criteria. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 5(2), 344-346.
  • Wilson, M. L., Huggins-Manley, A. C., Ritzhaupt, A. D. ve Ruggles, K. (2023). Development of the abbreviated technology anxiety scale (ATAS). Behavior Research Methods, 55(1), 185-199.
  • Wuisan, D. S. S., Sunardjo, R. A., Aini, Q., Yusuf, N. A. ve Rahardja, U. (2023). Integrating artificial intelligence in human resource management: A smartpls approach for entrepreneurial success. Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT), 5(3), 334-345.
  • Yaşlıoğlu, M. M. (2017). Sosyal bilimlerde faktör analizi ve geçerlilik: Keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizlerinin kullanılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 46(Özel Sayı), 74-85.
  • Yurdugül, H. (2005). Ölçek geliştirme çalışmalarında kapsam geçerliği için kapsam geçerlik indekslerinin kullanılması. XIV. Ulusal Eğitim Bilimleri Kongresi, 1, 771-774.
  • Zwick, W. R. ve Velicer, W. F. (1986). Comparison of five rules for determining the numberof components to retain. Psychological Bulletin, 99, 432-442.

Ortaöğretim Öğrencilerinin Eğitimde Yapay Zekâ Kullanımına Yönelik Kaygı Ölçeğinin Geliştirilmesi

Yıl 2025, Cilt: 16 Sayı: 3, 4034 - 4059, 26.12.2025

Mehmet Bebek , Berrin Doğusoy , Nezaket Bilge Uzun

https://doi.org/10.51460/baebd.1709468

Öz

Bu çalışmanın amacı ortaöğretim öğrencilerinin eğitimde yapay zekâ kullanımına yönelik kaygı düzeylerini ölçmeye yönelik psikometrik nitelikleri güçlü Türkçe bir ölçme aracı geliştirilmesidir. Ölçme aracının geliştirilmesi sürecinde, geçerlik ve güvenilirlik analizleri rasyonel ve istatistiksel olarak yapılandırılmıştır. Açımlayıcı faktör analiz sonuçlarına göre ölçeğin 29 madde ve 4 faktörden (öğretim ortamı, bilgi güvenliği ve hata payı, beceri geliştirme eksikliği, güvenilirlik) oluşan bir yapı gösterdiği belirlenmiştir. Ölçeğin açıklanan toplam varyansı %53,91 olarak hesaplanmıştır. Ölçme aracının iç tutarlılığı ile ilgili Cronbach Alfa güvenirlik katsayısı ölçeğin geneli için 0,934; öğretim ortamı, bilgi güvenliği ve hata payı, beceri geliştirme eksikliği, güvenilirlik boyutları bazında ise sırayla 0,896, 0,815, 0,837 ve 0,806 olarak hesaplanmıştır. Buna dayanarak ölçeğin yüksek bir güvenirliğe sahip olduğu görülmüştür. Dört faktörlü yapının doğrulayıcı faktör analiz bulguları model veri uyumunun sağlandığı ve madde standart yüklerinin 0,33 ile 0,79 aralığında değiştiği, tüm maddelerin t değerlerinin anlamlı olduğu, CR katsayılarının ve yakınsak geçerlik için elde edilen açıklanan ortalama varyans (AVE) değerlerinin istenen büyüklüklerde olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu bulgulardan yola çıkılarak, eğitimde yapay zekâ kullanımına yönelik kaygı ölçeğinin, bilimsel ve psikometrik açıdan güvenilir ve geçerli olduğu söylenebilir.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ ölçek geliştirme ortaöğretim öğrencileri

Etik Beyan

Bu çalışmanın, özgün bir çalışma olduğunu; çalışmanın hazırlık, veri toplama, analiz ve bilgilerin sunumu olmak üzere tüm aşamalarında bilimsel etik ilke ve kurallarına uygun davrandığımı; bu çalışma kapsamında elde edilmeyen tüm veri ve bilgiler için kaynak gösterdiğimi ve bu kaynaklara kaynakçada yer verdiğimi; kullanılan verilerde herhangi bir değişiklik yapmadığımı beyan ederim.

Kaynakça

  • Agaoğlu, E., Ceyhan, E., Ceyhan, A. A. ve Simsek, Y. (2008). The validity and reliability studies of the computer anxiety scale on educational administrators (CAS-EA). Turkish Online Journal of Distance Education, 9(3), 45-58.
  • Agogo, D. ve Hess, T. J. (2015, Aralık). Technostress and technology induced state anxiety: Scale development and implications. Paper presented at the Thirty-Sixth International Conference on Information Systems (ICIS), Fort Worth, TX, USA. (ss.1-11). https://www.tecnostress.it/wp-content/uploads/2016/03/Technostress-and-Technology-Induced-State-Anxiety.pdf
  • Ahmad, A., Schneider, J., Griffiths, D., Biedermann, D., Schiffner, D., Greller, W., ve Drachsler, H. (2024). Connecting the dots-A literature review on learning analytics indicators from a learning design perspective. Journal of Computer Assisted Learning, 40(6), 2432–2470.
  • Akkaya, B., Özkan, A. ve Özkan, H. (2021). Yapay zekâ kaygı (YZK) ölçeği: Türkçeye uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 1125-1146.
  • Alan, B., Zengin, F. K. ve Keçeci, G. (2024). Artificial intelligence attitude scale (AIAS): Validity and reliability study. Cumhuriyet International Journal of Education, 13(4), 45-58.
  • Almaiah, M. A., Alfaisal, R., Salloum, S. A., Hajjej, F., Shishakly, R., Lutfi, A., ... Al-Maroof, R. S. (2022). Measuring institutions’ adoption of artificial intelligence applications in online learning environments: Integrating the innovation diffusion theory with technology adoption rate. Electronics, 11(20), e3291. https://doi.org/10.3390/electronics11203291
  • Al-Maroof, R. S., Salloum, S. A., AlHamadand, A. Q. M. ve Shaalan, K. (2020). Understanding an extension technology acceptance model of Google Translation: A multi-cultural study in United Arab Emirates. International Journal of Interactive Mobile Technologies, 14 (3), 157–178. https://doi.org/10.3991/ijim.v14i03.11110
  • Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
  • Ayanwale, M. A., Sanusi, I. T., Adelana, O. P., Aruleba, K. D. ve Oyelere, S. S. (2022). Teachers’ readiness and intention to teach artificial intelligence in schools. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100099, https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100099
  • Ayanwale, M. A. (2023). Evidence from Lesotho Secondary Schools on Students' Intention to Engage in Artificial Intelligence Learning. In 2023 IEEE AFRICON (pp. 1-6). IEEE. https://doi.org/10.1109/AFRICON55910.2023.10293644
  • Ayduğ, D. ve Altınpulluk, H. (2023). 407-Investigation of pre-service teachers’ artificial intelligence anxiety levels. Age, 17(18), 14.
  • Bailey, J. (2023). AI in education: The leap into a new era of machine intelligence carries risks and challenges, but also plenty of promise. Education Next, 23(4), 28-35.
  • Baker, T., Smith, L. ve Anissa, N. (2019). Educ-AI-tion rebooted? Exploring the future of artificial intelligence in schools and colleges. NESTA. https://media.nesta.org.uk/documents/Future_of_AI_and_education_v5_WEB.pdf
  • Brown, J. D. (2009). Statistics corner questions and answers about language testing statistics: Choosing the right number of components or factors in PCA and EFA. Shiken: JALT Testing & Evaluation SIG Newsletter, 13(2), 19-23.
  • Büyüköztürk, Ş. (2011). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı - İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum (15. Baskı). Pegem Akademi.
  • Büyüköztürk, Ş. (2014). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Akademi.
  • Castaneda, L. ve Selwyn, N. (2018). More than tools? Making sense of the ongoing digitizations of higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 15(22), 1-10.
  • Cattell, R. B. (1966). The scree test for the number of factors. Multivariate Behavioral Research, 1(2), 245-276.
  • Chen, L., Chen, P. ve Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. Ieee Access, 8, 75264-75278.
  • Chen, X., Xie, H. ve Hwang, G. J. (2020). A multi-perspective study on artificial intelligence in education: Grants, conferences, journals, software tools, institutions, and researchers. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100005. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100005
  • Chen, C., Hu, W. ve Wei, X. (2024). From anxiety to action: Exploring the impact of artificial intelligence anxiety and artificial intelligence self-efficacy on motivated learning of undergraduate students. Interactive Learning Environments, 1-16. https://doi.org/10.1080/10494820.2024.2440877
  • Chu, P. C. ve Spires, E. E. (1991). Validating the computer anxiety rating scale: Effects of cognitive style and computer courses on computer anxiety. Computers in Human Behavior, 7(1-2), 7-21.
  • Conrad, A. M. ve Munro, D. (2008). Relationships between computer self-efficacy, technology, attitudes and anxiety: Development of the computer technology use scale (CTUS). Journal of Educational Computing Research, 39(1), 51-73.
  • Coppin, B. (2004). Artificial intelligence illuminated. Jones & Bartlett Learning.
  • Coşkun, F. ve Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekânın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 54(3), 947-966.
  • Crocker, L. ve Algina, J. (1986). Introduction to classical modern test theory. Holt, Rinehart and Winston.
  • Çoban, N., Kar, D. ve Berk, Ş. N. (2025). Artificial ıntelligence anxiety levels of faculty of health sciences students and affecting factors. Archives of Health Sciences Research, 12(1), 1–8. https://doi.org/10.5152/ArcHealthSciRes.2025.24147
  • Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları (Cilt 2). Pegem Akademi.
  • Davis L. L. (1992). Instrument review: Getting the most from a panel of experts. Applied Nursing Research, 5(4), 194-197.
  • DeVellis, R. F. (2012). Scale development: Theory and applications (3rd ed.). Sage.
  • DeVellis, R. F. (2017). Scale development: Theory and applications (4th ed.). Sage.
  • Du Boulay, B. (2000). Can we learn from ITSs?. In Intelligent Tutoring Systems: 5th International Conference, ITS 2000 Montréal, Canada, June 19–23, 2000 Proceedings 5 (pp. 9-17). Springer Berlin Heidelberg.
  • Dunn, T. J., Baguley, T. ve Brunsden, V. (2014). From alpha to omega: A practical solution to the pervasive problem of internal consistency estimation. British Journal of Psychology, 105(3), 399–412. https://doi.org/10.1111/bjop.12046
  • Dülger, E. D. ve Köklü, M. (2023). Okul yöneticilerinin ve öğretmenlerin eğitimde yapay zekâ kullanımına ilişkin görüşlerini belirlemeye yönelik bir ölçek geliştirme çalışması. ISPEC International Journal of Social Sciences & Humanities, 7(1), 154-174.
  • Ekizoglu, N. ve Özcinar, Z. (2011). A study of developing an anxiety scale towards the internet. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 15, 3902-3911.
  • Güven, G. Ö., Yilmaz, Ş. ve Inceoğlu, F. (2024). Determining medical students' anxiety and readiness levels about artificial intelligence. Heliyon, 10(4), e25894. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e25894
  • Güzey, C., Çakır, O., Athar, M. H. ve Yurdaöz, E. (2023). Eğitimde yapay zekâ üzerine gerçekleştirilmiş araştırmalardaki eğilimlerin incelenmesi. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 5(1), 67-78.
  • Harahap, M. A. K., Haryanto, H., Lestari, V. L., Rinovian, R. & Munandar, H. (2023). Utilization of artificial intelligences (AI) technology for lecturers in facing the challenges of higher education in the era of disruption. Innovative: Journal of Social Science Research, 3(5), 10566– 10576.
  • Hatcher L. (1994). A step-by-step approach to using the SAS system for factor analysis and structural equation modeling. The SAS Institute.
  • Holmes, W., Bialik, M. ve Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning (1st ed.). Centre for Curriculum Redesign. https://curriculumredesign.org/wp-content/uploads/AI-in-Education.pdf
  • Hopcan, S., Türkmen, G. ve Polat, E. (2024). Exploring the artificial intelligence anxiety and machine learning attitudes of teacher candidates. Education and Information Technologies, 29(6), 7281–7301. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12086-9
  • Hwang, G. J. (2003). A conceptual map model for developing intelligent tutoring systems. Computers & Education, 40(3), 217-235.
  • Işık, S., Çakır, R. ve Korkmaz, Ö. (2024). Teachers' perception scale towards the use of artificial ıntelligence tools in education. Participatory Educational Research, 11 (Prof. Dr. H. Ferhan Odabaşı Gift Issue), 80-94.
  • Ivanov, S. (2023). The dark side of artificial intelligence in higher education. The Service Industries Journal, 43(15-16), 1055–1082. https://doi.org/10.1080/02642069.2023.2258799
  • İşler, B. ve Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11.
  • Jatileni, C. N., Sanusi, I. T., Olaleye, S. A., Ayanwale, M. A., Agbo, F. J. ve Oyelere, P. B. (2023). Artificial intelligence in the compulsory level of education: Perspectives from Namibian in-service teachers. Education and Information Technologies, 29(10), 12569-12596
  • Johnson, D. G. ve Verdicchio, M. (2017). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267-2270. https://doi.org/10.1002/asi.23867
  • Jöreskog, K. G. ve Sörbom, D. (1993). LISREL 8: Structural equation modeling with the SIMPLIS command language. Scientific Software International.
  • Kalaycı, Ş. (2005). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Asil Yayın Dağıtım.
  • Kieslich, K., Lünich, M. ve Marcinkowski, F. (2021). The threats of artificial intelligence scale (TAI): Development, measurement and test over three application domains. International Journal of Social Robotics, 13, 1563-1577.
  • Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). The Guilford Press.
  • Kong, S. C., Zhu, J. ve Yang, Y. N. (2025). Developing and validating a scale of empowerment in using artificial intelligence for problem-solving for senior secondary and university students. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100359. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100359
  • Kwak, Y., Ahn, J.-W. ve Seo, Y. H. (2022). Influence of AI ethics awareness, attitude, anxiety, and self-efficacy on nursing students’ behavioral intentions. BMC Nursing, 21(1), 267. https://doi.org/10.1186/s12912-022-01048-0
  • Lee, Y. F., Hwang, G. J. ve Chen, P. Y. (2022). Impacts of an AI-based Chatbot on College Students' After-Class Review, Academic Performance, Self-Efficacy, Learning Attitude, and Motivation. Educational Technology Research and Development, 70(5), 1843-1865. https://doi.org/10.1007/s11423-022-10142-8
  • Lester, D., Yang, B. ve James, S. (2005). A short computer anxiety scale. Perceptual and motor skills, 100(3), 964-968.
  • Li, J. ve Huang, J.-S. (2020). Dimensions of artificial intelligence anxiety based on the integrated fear acquisition theory. Technology in Society, 63, 101410. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101410
  • Liu, X. ve Liu, Y. (2025). Developing and validating a scale of artificial ıntelligence anxiety among chinese efl teachers. European Journal of Education, 60(1), e12902. https://doi.org/10.1111/ejed.12902
  • López-Bonilla, J. M. ve López-Bonilla, L. M. (2011). Validation of an information technology anxiety scale in undergraduates. British Journal of Educational Technology, 43(2), E56–E58. https://doi.org/10.1111/j.1467-8535.2011.01256.x
  • Marcoulides, G. A. (1989). Measuring computer anxiety: The computer anxiety scale. Educational and Psychological Measurement, 49(3), 733-739.
  • Matos, T., Santos, W., Zdravevski, E., Coelho, P. J., Pires, I. M., ve Madeira, F. (2025). A systematic review of artificial intelligence applications in education: Emerging trends and challenges. Decision Analytics Journal, 100571.
  • McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Lawrence Erlbaum Associates.
  • McNeish, D. (2018). Thanks coefficient alpha, we’ll take it from here. Psychological Methods, 23(3), 412–433. https://doi.org/10.1037/met0000144
  • Nilsson, N. J. (1998). Artificial intelligence: A new synthesis. Elsevier.
  • O’Connor, B. P. (2000). SPSS and SAS programs for determining the number of components using parallel analysis and Velicer’s MAP test. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 32(3), 396-402.
  • Papadakis, S. ve Lampropoulos, G. (Ed.). (2024). İntelligent educational robots: Toward personalized learning environments. Walter de Gruyter GmbH & Co KG.
  • Popenici, S. A. ve Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and practice in technology enhanced learning, 12(1), 22. https://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8
  • Roll, I. ve Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26, 582-599.
  • Rowe, M. (2019). Shaping our algorithms before they shape us. J. Knox, Y. Wang and M. Gallagher (Ed.), Artificial intelligence and inclusive education: Speculative futures and emerging practices içinde (s. 151-163). Springer Singapore.
  • Sabordino, E.B., Ardina, G.T., Empedrado, I.R.A. ve Baguio, A.J.P. (2024). Assessing future teachers’ readiness in an Ai-driven classroom. International Journal of Current Research, 16(5), 28129 – 28133.
  • Sanusi, I. T., Olaleye, S. A., Agbo, F. J. ve Chiu, T. K. (2022). The role of learners’ competencies in artificial intelligence education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100098. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100098
  • Sarman, A. ve Tuncay, S. (2025). Attitudes and anxiety levels of nursing students toward artificial intelligence. Teaching and Learning in Nursing, 20(2), e431-e438.
  • Scherer, R. F., Luther, D. C., Wiebe, F. A. ve Adams, J. S. (1988). Dimensionality of coping: Factor stability using the ways of coping questionnaire. Psychological reports, 62(3), 763-770.
  • Selwyn, N. (2016). Is technology good for education? Polity Press.
  • Tabachnick, B. G. ve Fidell, L. S. (2015). Using multivariate statistics, (M. Baloğlu, Çev. Ed.). Nobel Yayıncılık.
  • Terzi, R. (2020). An adaptation of artificial intelligence anxiety scale into Turkish: Reliability and validity study. International Online Journal of Education and Teaching, 7(4), 1501-1515.
  • Turgut, M. F. ve Baykul, Y. (2010). Eğitimde ölçme ve değerlendirme (2.baskı). Pegem Akademi.
  • Uçar, M., Çapuk, H. ve Yiğit, M. F. (2024). The relationship between artificial intelligence anxiety and unemployment anxiety among university students. Work, 80(2), 701-710.
  • Üzüm, B., Elçiçek, M. ve Pesen, A. (2025). Development of teachers’ perception scale regarding artificial intelligence use in education: Validity and reliability study. International Journal of Human–Computer Interaction, 41(5), 2776-2787.
  • Wang, Y. S. (2007). Development and validation of a mobile computer anxiety scale. British Journal of Educational Technology, 38(6), 990-1009.
  • Wang, S., Sun, Z. ve Chen, Y. (2023). Effects of higher education institutes’ artificial intelligence capability on students' self-efficacy, creativity and learning performance. Education and Information Technologies, 28(5), 4919-4939. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11338-4
  • Wang, Y. Y. ve Wang, Y. S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619-634.
  • Watkins, M. W. (2006). Determining parallel analysis criteria. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 5(2), 344-346.
  • Wilson, M. L., Huggins-Manley, A. C., Ritzhaupt, A. D. ve Ruggles, K. (2023). Development of the abbreviated technology anxiety scale (ATAS). Behavior Research Methods, 55(1), 185-199.
  • Wuisan, D. S. S., Sunardjo, R. A., Aini, Q., Yusuf, N. A. ve Rahardja, U. (2023). Integrating artificial intelligence in human resource management: A smartpls approach for entrepreneurial success. Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT), 5(3), 334-345.
  • Yaşlıoğlu, M. M. (2017). Sosyal bilimlerde faktör analizi ve geçerlilik: Keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizlerinin kullanılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 46(Özel Sayı), 74-85.
  • Yurdugül, H. (2005). Ölçek geliştirme çalışmalarında kapsam geçerliği için kapsam geçerlik indekslerinin kullanılması. XIV. Ulusal Eğitim Bilimleri Kongresi, 1, 771-774.
  • Zwick, W. R. ve Velicer, W. F. (1986). Comparison of five rules for determining the numberof components to retain. Psychological Bulletin, 99, 432-442.
Toplam 87 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Sosyal ve Beşeri Bilimler Eğitimi (Ekonomi, İşletme ve Yönetim Hariç), Alan Eğitimleri (Diğer)
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Mehmet Bebek 0000-0003-0746-4281

Berrin Doğusoy 0000-0002-3314-4006

Nezaket Bilge Uzun 0000-0003-2293-4536

Gönderilme Tarihi 30 Mayıs 2025
Kabul Tarihi 13 Ekim 2025
Erken Görünüm Tarihi 26 Aralık 2025
Yayımlanma Tarihi 26 Aralık 2025
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Cilt: 16 Sayı: 3

Kaynak Göster

APA Bebek, M., Doğusoy, B., & Uzun, N. B. (2025). Ortaöğretim Öğrencilerinin Eğitimde Yapay Zekâ Kullanımına Yönelik Kaygı Ölçeğinin Geliştirilmesi. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 16(3), 4034-4059. https://doi.org/10.51460/baebd.1709468

Amaç ve Kapsam

Dokuz Eylül Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü tarafından çıkarılan  "BATI ANADOLU EĞİTİM BİLİMLERİ DERGİSİ (BAEBD)" Nisan, Ağustos ve Aralık aylarında olmak üzere yılda 3 defa Türkçe veya İngilizce dillerinde yayınlanan açık erişimli bilimsel hakemli bir dergidir.

BAEB dergisi, eğitim bilimleri alanı ile ilgili  uygulama veya kuram çalışmalarını güçlü araştırma tasarımları ile  değerlendiren nitelikli çalışmaları yayınlamaktadır. Bu nedenle dergide, özellikle ilgili alanyazının geçmiş ve günümüz ile ilişkisini kurabilen, güncel eğitim ihtiyaçlarımızı takip edip çözümler üretebilen, deneysel, ilişkisel veya kuramsal nitelikli çalışmaların yayınlanması amaçlanmaktadır. Böylece, okul öncesi, ilköğretim, ortaöğretim, lise, yükseköğretim ve hayat boyu öğrenme kademelerinde eğitimin gelişmesine katkı sağlanması beklenmektedir.

BAEBD eğitim teknolojileri, öğretmen yetiştirme, matematik, fen, fizik, kimya, biyoloji, tarih, coğrafya, Türkçe, Türk dili ve edebiyatı, sosyal bilgiler, rehberlik ve psikolojik danışmanlık, okul dışı eğitim, doğa eğitimi, vb. alanlarda çalışmaları kabul etmektedir. Hedef kitlesi eğitim bilimleri alanında çalışma yapan bilim insanları, eğitimciler, öğrenciler, öğretmenler ve eğitim sektörüne yönelik ürün ve hizmet veren kişi ve kuruluşlardır.



BAEBD Yazım Kuralları

BAEBD Telif Hakkı Devir Formu


BAŞVURU EKLERİ:    1-Benzerlik Raporu
                            2-Etik Kurul Belgesi / Etik Kurul Başvurusuna Gerek Yoktur Yazısı
                            3-Telif Hakkı Devir Formu


ŞABLON MAKALE


BAEBD, 10.11.2017 tarihinden itibaren yayın etiği ile ilgili aşağıdaki kuralları benimsemektedir;

1) Dergi yayıncılığında "Yayın Etiği ve Kötüye Kullanım Bildirgesi (COPE -Code of Conduct for Journal Editors)" tarafından belirlenmiş yükümlülükleri esas alır. Detaylı bilgi aşağıda sunulmuştur.

2) Yazar tarafından dergiye gönderilen makalelerin yazarlarından editör intihal raporu talep eder. İntihal raporu incelenerek onaylanan makalelere alan editörü ve hakem ataması yapılır.

3) (10.07.2019 tarihli güncelleme) BAEBD, Cilt 10. Sayı 2’den (Aralık 2019) itibaren anket, mülâkat vb. yollarla veri toplanmasını içeren makale önerilerinde, başvuru öncesinde yazardan etik kurul onay belgesini isteyecektir. Etik kurul belgesi ile ilgili bilgiler yöntem bölümünde sunulacaktır.


YAYIN ETİĞİ VE KÖTÜYE KULLANIM BİLDİRGESİ (COPE)

Editörlerin Sorumlulukları

Tarafsızlık ve Yayıncıya Ait Özgürlük. Editörler gönderilen makale önerilerini derginin kapsamına uygun olması ve çalışmalarının önemi ve orijinalliğini dikkate alarak değerlendirirler. Editörler, makale önerisini sunan yazarların ırk, cinsiyet, cinsel yönelim, etnik köken, uyruk veya politik görüşlerini dikkate almazlar. Düzeltme ya da yayınlama kararına dergi editör kurulu dışında diğer kurumlar etki edemez.
Gizlilik. Editörler gönderilen bir yazıyla ilgili bilgileri, sorumlu yazar, hakemler ve yayın kurulu dışında başka herhangi biriyle paylaşmazlar.
Bilgilendirme ve Görüş Ayrılıkları. Editörler ve yayın kurulu üyeleri, yazarların açık yazılı izni olmaksızın kendi araştırma amaçları için sunulan bir makalede yayınlanmamış bilgileri kullanmazlar.
Basım Kararı. Editörler, yayınlanmak üzere kabul edilen tüm makalelerin, alanında uzman olan en az iki hakem tarafından hakem değerlendirmesine tabi tutulmasını sağlar. Editörler, dergiye gönderilen makalelerden hangi eserin yayınlanacağına, söz konusu çalışmanın geçerliliğine, araştırmacılara ve okurlara olan önemine, hakemlerin yorumlarına ve bu gibi yasal şartlara göre karar vermekten sorumludur.
Etik Kaygılar. Editörler sunulan bir yazıya veya yayınlanmış makaleye ilişkin etik kaygılar ortaya çıktığında tedbirler alacaktır. Yayınlandıktan yıllar sonra ortaya çıksa bile, bildirilen her etik olmayan yayınlama davranışı incelenecektir. Editörler, etik kaygılar oluşması durumunda COPE Flowcharts'ı takip eder. Etik sorunların önemli olması durumunda düzeltme, geri çekme uygulanabilir veya konu ile ilgili endişeler dergide yayınlanabilir.


Hakemlerin görevleri

Editoryal Kararlara Katkı: Editör kararlarında editörlere yardımcı olur ve editoryal iletişim yoluyla yazarlara makalelerini iyileştirmede yardımcı olur.
Sürat: Makale önerisini incelemek için yeterli nitelikte hissetmeyen veya makale incelemesinin zamanında gerçekleşemeyeceğini bilen herhangi bir hakem, derhal editörleri haberdar etmeli ve gözden geçirme davetini reddetmeli, böylece yeni hakem atamasının yapılması sağlanmalıdır.
Gizlilik: Gözden geçirilmek üzere gönderilen tüm makale önerileri gizli belgelerdir ve bu şekilde ele alınmalıdır. Editör tarafından yetkilendirilmedikçe başkalarına gösterilmemeli veya tartışılmamalıdır. Bu durum inceleme davetini reddeden hakemler için de geçerlidir.
Tarafsızlık Standartları: Makale önerisi ile ilgili yorumlar tarafsız olarak yapılmalı ve yazarların makaleyi geliştirmek için kullanabileceği şekilde öneriler yapılmalıdır. Yazarlara yönelik kişisel eleştiriler uygun değildir.
Kaynakların Kabulü: Hakemler, yazarlar tarafından alıntılanmayan ilgili yayınlanmış çalışmaları tanımlamalıdır. Hakem ayrıca, incelenen yazı ile başka herhangi bir makalenin (yayınlanmış veya yayınlanmamış) herhangi bir önemli benzerliğini editörüne bildirmelidir.
Çıkar Çatışmaları: Çıkar çatışmaları editöre bildirilmelidir.


Yazarların Sorumlulukları

Raporlaştırma Standartları: Orijinal araştırmanın yazarları, yapılan çalışmanın ve sonuçların doğru bir şekilde sunulmasını ve ardından çalışmanın öneminin objektif bir şekilde tartışılmasını sağlamalıdır. Makale önerisi yeterli detay ve referans içermelidir.
Veri Erişimi ve Saklama: Yazarların, çalışmalarının ham verilerini saklamaları gerekmektedir. Gerektiğinde, dergi tarafından talep edilmesi durumunda editör incelemesi için sunmalıdırlar.
Özgünlük ve İntihal: Yazarlar, tamamen orijinal eserler göndermelidirler ve başkalarının çalışmalarını veya sözlerini kullanmışlarsa, bu uygun şekilde alıntılanmış olmalıdır. Bunun yanında yazarların kendi tez çalışmaları ve makale çalışmalarından gerçekleştirdikleri alıntılarda da benzerliğin minimum düzeyde olması bir başka deyişle alıntılamanın uygun bir şekilde gerçekleştirilmiş olması önemlidir. Başkasından ya da kendinden intihal, tüm biçimlerinde etik olmayan yayıncılık davranışını oluşturur ve kabul edilemez. Bu nedenle dergiye makale gönderen tüm yazarlardan benzerlik oranı raporu istenmektedir. Rapordaki oran makalenin değerlendirme sürecine geçmesi için belirleyici olacaktır. Oranın yüksek olduğu makaleler geri gönderilerek gerekli düzenlemelerin yapılması istenecektir. Bu kapsamda başkalarının çalışmalarından yapılan intihallerin yanı sıra yazarların kendi tez veya makalelerinden yaptıkları intihallerin de göz önünde bulundurularak bir düzenleme yapması gerekmektedir.
Birden çok, yinelenen, yedekli veya eşzamanlı gönderim / yayın: Yazarlar başka bir dergide daha önce yayınlanmış bir makaleyi değerlendirilmek için göndermemelidir. Bir makalenin birden fazla dergiye eşzamanlı olarak sunulması etik olmayan yayıncılık davranışıdır ve kabul edilemez.
Makalenin Yazarlığı: Sadece yazarlık kriterlerini yerine getiren kişiler, yazının içeriğinde yazar olarak listelenmelidir. Bu yazarlık kriterleri şu şekildedir; (i) tasarım, uygulama, veri toplama veya analiz aşamalarına katkı sağlamıştır (ii) yazıyı hazırlamış veya önemli entelektüel katkı sağlamış veya eleştirel olarak revize etmiştir veya (iii) makalenin son halini görmüş, onaylamış ve yayınlanmak üzere teslim edilmesini kabul etmiştir. Sorumlu yazar, tüm yazarların (yukarıdaki tanıma göre) yazar listesine dâhil edilmesini sağlamalı ve yazarların makalenin son halini gördüklerini ve yayınlanmak üzere sunulmasını kabul ettiklerini beyan etmelidir.
Beyan ve Çıkar Çatışmaları: Yazarlar, mümkün olan en erken aşamada (genellikle makale gönderimi sırasında bir bildirme formu sunarak ve makalede bir beyanı dâhil ederek) çıkar çatışmalarını açığa çıkarmalıdır. Çalışma için tüm mali destek kaynakları beyan edilmelidir (varsa hibe numarası veya diğer referans numarası dâhil).
Hakem Değerlendirme: Yazarlar hakem değerlendirme sürecine katılmakla yükümlüdürler ve editörlerin ham veri taleplerine, açıklamalara ve etik onayının kanıtlarına ve telif hakkı izinlerine derhal yanıt vererek tam olarak işbirliği yapmakla yükümlüdürler. İlk olarak "gerekli revizyon" kararı verilmesi durumunda, yazarlar hakemlerin yorumlarına sistematik bir şekilde verilen son tarihe kadar yazılarını gözden geçirip yeniden ibraz etmelidir.
Yayınlanan Eserlerde Temel Hatalar: Yazarlar kendi yayınladıkları çalışmalarında önemli hatalar veya yanlışlıklar bulduklarında, dergi editörlerini veya yayıncılarını derhal bilgilendirmek ve kâğıt üzerinde bir erratum biçiminde düzeltmek veya kâğıdı çıkarmak için onlarla işbirliği yapmakla yükümlüdür. Editörler veya yayıncı, yayınlanan bir çalışmanın önemli bir hata veya yanlışlık içerdiğini üçüncü bir şahıstan öğrenirse, yazarın makaleyi derhal düzeltme veya geri çekme veya derginin editörlerine kâğıdın doğruluğuna dair kanıt sunma yükümlülüğünü almalıdır.

Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi makale başvurusu, değerlendirmesi ve yayımı için hiçbir ücret almamaktadır.

Atıf Dizinleri

TR Dizin
Google Scholar

Diğer Dizinler

ASCI
TÜRK EĞİTİM İNDEKSİ
EBSCO

Sahibi / Owner

Tuba Gültekin
Tuba GÜLTEKİN
Sanat ve Kültür Politikası, Eğitim, Güzel Sanatlar Eğitimi, Sanat Eğitimi (Diğer), Kapsayıcı Eğitim, Sanat ve Edebiyat

Baş Editör / Editor in Chief

Çınla YÜCEBAŞ
Sibel ALMELEK
Bahar SOĞUKKUYU
Esin UÇAL CANAKAY

Yayın Kurulu / Editorial Board Members

Fatih BAŞBUĞ
Selahattin AVŞAROĞLU
Ahmet AYTAÇ
Aşkın BAHADIR
Ahmet TOKSOY
Nejat İRA
Bilgehan GÜLTEKİN
İzen YAMAN
Ahmet Deniz AĞCA

Dergi Kurulu / Advisory Board

Default avatar
Cansu ÇELEBİ EROL
Güzel Sanatlar Eğitimi, Resim
Ezgi Tokdil
Ezgi TOKDİL
Ekoeleştiri, Güzel Sanatlar Eğitimi, Çevresel Sanat, Disiplinlerarası Sanat, Resim
Default avatar
Vesile YILDIZ DEMİRTAŞ
Özel Yetenekli Eğitimi
Default avatar
Mine AKKAN
Medeni Usul ve İcra İflas Hukuku, Sivil Prosedür

Alan Editörleri / Editors

Default avatar
Hale SUCUOĞLU
Eğitim, Eğitimde Program Geliştirme, Program Tasarımı, Öğrenme Kuramları, Öğretim Kuramları, Öğretim Tasarımı, Eğitimin Felsefi ve Sosyal Temelleri, Öğretmen Eğitimi ve Eğitimcilerin Mesleki Gelişimi
Behsat Savas
Behsat SAVAS
Temel Eğitim, Sınıf Eğitimi, İlköğretim, Türkçe Eğitimi, Tarih Eğitimi, Coğrafya Eğitimi, Sosyal Bilgiler Eğitimi, Beden Eğitimi ve Oyun
İrfan Yurdabakan
İrfan YURDABAKAN
Eğitim, Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme, Eğitimde ve Psikolojide Ölçme Teorileri ve Uygulamaları, Sınıfiçi Ölçme Uygulamaları, Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme (Diğer)
Ahmet Bilal Özbek
Ahmet Bilal ÖZBEK
Eğitim, Zihinsel Engelli Eğitimi
Default avatar
Hürmüz CEYLAN
Biyolojik Matematik
Ebru İkiz
Ebru İKİZ
Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları, Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık, Aile Danışmanlığı, Madde Bağımlılığı Danışmanlığı, Okul Psikolojik Danışmanlığı, Psikolojik Danışmanlık Eğitimi, Klinik Psikoloji, Psikolojik danışmanlık, Aile Psikolojisi, Eğitim Psikolojisi
Default avatar
Feryal CUBUKCU
Dil Çalışmaları, Eğitim
Default avatar
Ahmet Murat ELLEZ
Eğitim
Default avatar
Raziye ÇAKICIOĞLU OBAN
Çevre Eğitimi ve Yaygınlaştırılması, Coğrafya Eğitimi, Beşeri Coğrafya (Diğer)

Dil Editörleri

Default avatar
Feryal CUBUKCU
Dil Çalışmaları, Eğitim