Üretken Yapay Zekâ Okuryazarlığının Dijital Farkındalık Algısına Etkisi: Spor Bilimleri Fakültesi Örneği

Öz

Amaç: Bu çalışmada katılımcıların üretken yapay zekâ okuryazarlık düzeylerinin dijital farkındalık algılarına yönelik etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır.

Yöntem: Araştırmanın örneklemini Erciyes Üniversitesi Spor Bilimleri Fakültesinin tüm bölümlerinde aktif olarak eğitimlerine devam eden 302 lisans öğrencisi oluşturmaktadır. Çalışmada, araştırmacılar tarafından oluşturulan “Demografik Bilgi Formu”; Wang ve ark. (2022) tarafından geliştirilen, Gökçearslan ve ark. (2024) tarafından Türkçeye uyarlanan “Üretken Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği” ve Karakuş ve Kılıç (2024) tarafından geliştirilen “Dijital Farkındalık Algısı Ölçeği” kullanılmıştır. Çalışmada elde edilen verilerin analizinde SPSS 22.0 programı kullanılmıştır. Verilere frekans/yüzde, basıklık ve çarpıklık, t-testi, ANOVA ve korelasyon analizleri uygulanmıştır.

Bulgular: Elde edilen veriler ışığında, katılımcıların üretken yapay zekâ okuryazarlık düzeyleri arttıkça dijital farkındalık algı düzeylerinin de pozitif yönde etkilendiği ve arttığı tespit edilmiştir. Cinsiyet değişkeninde, Üretken Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği ve etik/yasal boyut hariç diğer ölçek ile tüm alt boyutlarda anlamlı farklılığa; yapay zekâ tabanlı uygulamaları günlük hayatta kullanım sıklığı değişkeninde yalnızca Üretken Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği’nde anlamlı farklılığa; yaş, bölüm, sınıf ve günlük ortalama internet kullanım süresi değişkenlerinde ise herhangi bir anlamlı farklılığa ulaşılmamıştır.

Sonuç: Araştırma sonucunda dijital farkındalık algısının erkek öğrencilerin lehine yüksek olduğu ve öğrencilerde yapay zekâ tabanlı uygulamaların kullanım sıklığı arttıkça üretken yapay zekâ okuryazarlık düzeylerinin de arttığı tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Dijital farkındalık algısı
• üretken yapay zeka okuryazarlığı
• spor bilimleri
• öğrenci

The Effect of Generative Artificial Intelligence Literacy on Digital Awareness Perception: The Example of the Faculty of Sports Sciences

Öz

Purpose: This study aimed to examine the effects of participants' generative artificial intelligence literacy levels on their perceptions of digital awareness.

Method: The study sample consisted of 302 undergraduate students actively continuing their education in all departments of the Faculty of Sports Sciences at Erciyes University. The "Demographic Information Form" developed by the researchers; the "Generative Artificial Intelligence Literacy Scale" developed by Wang et al. (2022) and adapted to Turkish by Gökçearslan et al. (2024), and the "Digital Awareness Perception Scale" developed by Karakuş and Kılıç (2024) were used. SPSS 22.0 program was used in the analysis of the data obtained in the study. Frequency/percentage, kurtosis and skewness, t-test, ANOVA and correlation analyses were applied to the data.

Results: Based on the data obtained, it was determined that as participants' generative AI literacy levels increased, their perception of digital awareness was positively affected and increased. In the gender variable, significant differences were found in all subscales and the other scales except for the Generative Artificial Intelligence Literacy Scale and ethical/legal dimension; in the frequency of use of AI-based applications in daily life, a significant difference was found only in the Generative Artificial Intelligence Literacy Scale; and no significant differences were found in the age, department, grade, or average daily internet use duration variables.

Conclusion: The study found that the perception of digital awareness was higher in favor of male students, and that as the frequency of use of AI-based applications increased, generative AI literacy levels also increased.

Anahtar Kelimeler

• Digital awareness perception
• generative artificial intelligence literacy
• sports sciences
• student

Kaynakça

1. 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
2. Banaz, E., Maden, S. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ tutumlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi. Trakya Eğitim Dergisi, 14(2), 1173-1180. https://doi.org/10.24315/tred.1430419
3. Başer Seçer, M., Seçer, E. (2025). Geleceğe hazır mıyız? Fizyoterapi ve rehabilitasyon öğrencilerin yapay zekâya yönelik tutumları ve yapay zekâ okuryazarlığı. İzmir Kâtip Çelebi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi, 10(3), 358-366. https://doi.org/10.61399/ikcusbfd.1621606
4. Batu, D., Taşdan, M. (2025). Okul yöneticilerinin okulların dijital dönüşümüne ilişkin farkındalıklarının incelenmesi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(1), 70-87. https://doi.org/10.33206/mjss.1540880
5. Bennett, S., Maton, K., Kervin, L. (2008). The ‘digital natives’ debate: A critical review of the evidence. British Journal of Educational Technology, 39(5), 775–786. https://doi.org/10.1111/j.1467-8535.2007.00793.x
6. Caz, Ç., Yazıcı, Ö. F., Biçer, T. (2024). Spor bilimleri fakültesi öğrencilerinde dijital iyi oluş ile yapay zekâ okuryazarlığı ilişkisi: Yapısal eşitlik modeli uygulaması. ROL Spor Bilimleri Dergisi, 5(4), 581-593. https://doi.org/10.70736/jrolss.463
7. Cengiz Mater, E., Yalçınkaya, B. (2025). Bilgi ve belge yönetimi bölümü öğrencilerinin yapay zekâ okuryazarlığı düzeyleri üzerine bir araştırma. Türk Kütüphaneciliği, 39(4), 388-427. https://doi.org/10.24146/tk.1674520
8. Chalutz Ben-Gal, H. (2023). Artificial intelligence (AI) acceptance in primary care during the coronavirus pandemic: what is the role of patients' gender, age and health awareness? A two-phase pilot study. Frontiers İn Public Health, 10, 931225. https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.931225

9. Cirillo, D., Catuara-Solarz, S., Morey, C., Güney, E., Subirats, L., Mellino, S., Gigante, A., Valencia, A., Rementeria, M. J., Chadha, A. S., Mavridis, N. (2020). Sex and gender differences and biases in artificial intelligence for biomedicine and healthcare. NPJ Digital Medicine, 3(1), 81. https://doi.org/10.1038/s41746-020-0288-5
10. 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. https://doi.org/10.7884/teke.1628023
11. 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
12. Erdoğan, E. (2021). Dijital okuryazarlık ve siber zorbalık: Ortaokul öğrencilerine yönelik bir ilişkisel tarama araştırması. International Journal of Field Education, 7(2), 61-76. https://doi.org/10.32570/ijofe.1013788
13. Erten, P. (2019). Z kuşağının dijital teknolojiye yönelik tutumları. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1), 190-202.
14. Gavriilidou, Z. (2024). AI literacy among university students μajoring in ηumanities in Greece and Cyprus. Journal of Language and Culture in Education, 1(1), 104–113. https://doi.org/10.5281/ZENODO.12817808
15. George, D., Mallery, P. (2010). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference 17.0 update (10th Edition). Boston: Pearson.
16. Gökçearslan, Ş., Durak, H., Günbatar, M. S., Atman Uslu, N., Elçi, A. N. (2024, July). Generative artificial intelligence (GenAI) literacy scale: Validity and reliability [Conference paper]. 4th International Conference on Scientific and Academic Research, Konya, Turkey.
17. Güler, A., Polatgil, M. (2025). Bilişim alanında öğrenim gören yapay zekâ okuryazarlığı düzeylerinin ölçülmesi. Bilgisayar ve Eğitim Araştırmaları Dergisi, 13(25), 30-53. https://doi.org/10.18009/jcer.1549267
18. İmamoğlu Akman, G., Akman, Y. (2025). Eğitim inançları ve yapay zekâ: Eğitim fakültesi öğrencilerinin algıları üzerine bir araştırma. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 16(1), 911-928. https://doi.org/10.51460/baebd.1601530
19. Karakuş, İ., Kılıç, F. (2024). Dijital Farkındalık Algısı Ölçeği: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Kesit Akademi Dergisi, 10(38), 132-158. https://doi.org/10.29228/kesit.75135
20. Karasar, N. (2000). Bilimsel araştırma yöntemleri. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
21. Kazak Saltı, A., Topalı, H., Türkmen, O. O. (2025). Sağlık ile ilgili bölümlerde okuyan üniversitesi öğrencilerinin yapay zekâ okuryazarlığı. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 34 (Özel Sayı, Uygarlığın Dönüşümü: Yapay Zekâ), 51-64. https://doi.org/10.35379/cusosbil.1625358
22. Kul, S. (2020). Dijital okuryazarlık ve diğer değişkenlerle internet bağımlılığı ilişkisinin incelenmesi. International Journal of Management Information Systems and Computer Science, 4(1), 28-41. https://doi.org/10.33461/uybisbbd.646682
23. Lawton, G. (2023). What is generative AI? Everything you. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/generative-AI, Erişim: 12.03.2025
24. 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.
25. Özel, Ş., Büyükçavuş, M. H. (2022). Diş hekimliği öğrencilerinin diş hekimliğinde yapay zekâ uygulamaları ile ilgili düşüncelerinin incelenmesi. 7tepe Klinik Dergisi, 18(2), 55-60. https://doi.org/10.5505/yeditepe.2022.27928
26. Pala, Ş. M., Başıbüyük, A. (2020). Ortaokul beşinci sınıf öğrencilerinin dijital okuryazarlık düzeylerinin incelenmesi. Cumhuriyet Uluslararası Eğitim Dergisi, 9(3), 897-921. https://doi.org/10.30703/cije.672882
27. Precedence Research. (2025). Generative AI Market Size, Share, and Trends 2025 to 2034. https://www.precedenceresearch.com/generative-ai-market, Erişim: 12.03.2025
28. Saatçioğlu, Ö., Topsakal, E. (2025). Öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutumlarının çeşitli değişkenler açısından incelenmesi. Uluslararası Toplumsal Bilimler Dergisi, 9(2), 168-191. http://dx.doi.org/10.30830/tobider.sayi. 22.10
29. Sarıkaya, B. (2019). Türkçe öğretmeni adaylarının dijital okuryazarlık durumlarının çeşitli değişkenler açısından değerlendirilmesi. Journal Of International Social Research, 12(62). http://dx.doi.org/10.17719/jisr.2019.3122
30. Shomotova, A., ElSayary, A., Husain, S. (2025). What shapes students’ AI literacy? Investigating digital competence, student background, and GenAI use in higher education. Education and Information Technologies, 30. 1-32. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13832-x
31. Syed, W., Basil A. Al-Rawi, M. (2023). Assessment of awareness, perceptions, and opinions towards artificial intelligence among healthcare students in Riyadh, Saudi Arabia. Medicina, 59(5), 828.
32. Şeker, O., Kwon, K., Koçak, O. (2025). Exploring researchers’ artificial intelligence (AI) literacy: The mediating role of digital literacy and data literacy between 21st century skills and AI literacy. Information Development. https://doi.org/10.1177/02666669251336368
33. Tai, A. M. Y., Meyer, M., Varidel, M., Prodan, A., Vogel, M., Iorfino, F., Krausz, R. M. (2023). Exploring the potential and limitations of ChatGPT for academic peer-reviewed writing: Addressing linguistic injustice and ehtical concerns. Journal of Academic Language & Learning, 17(1), 16–30.
34. Toker Gökçe, A., Deveci Topal, A., Kolburan Geçer, A., & Dilek Eren, C. (2025). Investigating the level of artificial intelligence literacy of university students using decision trees. Education and Information Technologies, 30(5), 6765-6784. https://doi.org/10.1007/s10639-024-13081-4
35. Ünal, A., Kılınç, İ. (2024). Üretken yapay zekâların iş dünyası üzerine etkilerine ilişkin erken dönem bir değerlendirme. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 23(90), 776-797. https://doi.org/10.17755/esosder.1411805
36. Vargel, İ., Aslan, Ö., Karaoğlu, H. B., Özdemir, M. A. (2024). Öğrencilerde dijital dönüşüm farkındalığının demografik faktörler yönünden değerlendirilmesi. Ulusal Eğitim Dergisi, 4(3), 1074-1087. https://doi.org/10.5281/zenodo.10909839
37. Wang, B., Rau, P. L. P., Yuan, T. (2022). 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
38. Yakut, İ. (2024). Yapay zekaya yönelik tutum ve dindarlık ilişkisi. Kocatepe İslami İlimler Dergisi, 7(1), 37-59. https://doi.org/10.52637/kiid.1426977
39. Yeniçeri, Ü., Kenan, A. (2025). Öğretmen adaylarının yapay zekâya yönelik tutum ve kaygılarının çeşitli değişkenler açısından betimsel analizi. Ege Eğitim Dergisi, 26(2), 226-245. https://doi.org/10.12984/egeefd.1625648
40. Younis, B. (2024). Effectiveness of a professional development program based on the instructional design framework for AI literacy in developing AI literacy skills among pre-service teachers. Journal of Digital Learning in Teacher Education, 40(3), 142–158. https://doi.org/10.1080/21532974.2024.2365663
41. Yurdakal, İ. H. (2024). Increasing digital awareness of pre-service teachers (An experimental research). The Journal of Limitless Education and Research, 9(2), 318-339. https://doi.org/10.29250/sead.1476799