Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik)

Muhammet İbrahim Akyürek

doi:10.17152/gefad.1469370

EN TR

Turkish Adaptation of the Artificial Intelligence Literacy Scale: Validity and Reliability Study (Targeting Education Stakeholders)

Öz

This study aimed to adapt the Artificial Intelligence Literacy Scale (AILS), developed by Wang, Rau, and Yuan (2023), to the Turkish culture for education stakeholders. Data for the study were collected from 646 participants including teacher candidates (university students), teachers, and school administrators (principals and vice principals). The AILS, consisting of four dimensions and a total of 12 items, was used as the data collection tool. Permission to use the scale was obtained, followed by the completion of the Turkish language equivalence process of the AILS. Subsequently, data were collected and analyzed. The validity and reliability of the AILS were tested through data analysis. The validity of the four-dimensional structure of the AILS was assessed using exploratory-confirmatory factor analysis, while reliability was evaluated using Cronbach's alpha coefficient. The results of validity and reliability analyses indicated that the AILS is a valid and reliable data collection tool suitable for use in the Turkish culture among education stakeholders.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence literacy scale, validity/reliability, teacher candidates (university students), teachers, school administrators (principals and vice principals)

Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik)

Öz

Araştırmada orijinali Wang, Rau ve Yuan (2023) tarafından geliştirilmiş olan yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin, eğitim paydaşlarına yönelik, Türk kültürüne uyarlama çalışması gerçekleştirilmiştir. Amaç doğrultusunda araştırma verileri 646 katılımcıdan [öğretmen adayları (üniversite öğrencileri), öğretmenler ve okul yöneticileri (müdür ve müdür yardımcıları)] toplanmıştır. Çalışmada veri toplama aracı olarak Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği (YZOÖ) kullanılmıştır. YZOÖ dört boyutlu olup toplam 12 maddeden oluşmaktadır. YZOÖ’nün Türkçeye uyarlanması kapsamında ilk olarak ölçek kullanım izni alınmıştır. Ardından başlayan YZOÖ’nün Türkçe dil eş-değerliği sürecinin tamamlanmasıyla çalışmanın verileri toplanarak analizler gerçekleştirilmiştir. Verilerin analizi doğrultusunda YZOÖ’nün geçerlik ve güvenirliği test edilmiştir. YZOÖ’nün dört boyutlu yapısının geçerliği açımlayıcı-doğrulayıcı faktör analizi ve güvenirliği Cronbach alfa katsayısı ile değerlendirilmiştir. Geçerlik ve güvenirlik analizleri sonucunda YZOÖ’nün, eğitim paydaşlarına yönelik, Türk kültüründe kullanılmaya uygun, geçerli ve güvenilir bir veri toplama aracı olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeği, geçerlik/güvenirlik, öğretmen adayları (üniversite öğrencileri), öğretmenler, okul yöneticileri (müdür ve müdür yardımcıları)

Kaynakça

Acciarini, C., Cappa, F., Boccardelli, P., & Oriani, R. (2023). How can organizations leverage big data to innovate their business models? A systematic literature review. Technovation, 123, 102713. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2023.102713
Balıkçı, H. C., & Yıldız Durak, H. (2025). Öğretmenler için yapay zekâ okuryazarlığı (YZO) ölçeği: Bir Türkçe ölçek uyarlama çalışması. AKDENIZ 14th International Conference On Social Sciences, KYRENIA, 354-369. ISBN NR: 978-625-5962-57-7
Buchanan, B. G. (2005). A (very) brief history of artificial intelligence. AI Magazine, 26(4), 53-60. https://doi.org/10.1609/aimag.v26i4.1848
Büyüköztürk, Ş. (2013). Veri analizi el kitabı. Ankara: Pegem A.
Carolus, A., Koch, M., Straka, S., Latoschik, M. E., & Wienrich, C. (2023). MAILS – meta AI literacy scale: Development and testing of an AI literacy questionnaire based on well-founded competency models and psychological change- and meta-competencies. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.09319
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. https://doi.org/10.1109/TEM.2021.3138503
Chiu, T. K. F. (2021). A holistic approach to the design of artificial intelligence (AI) education for K-12 schools. TechTrends, 65(5), 796-807. https://doi.org/10.1007/s11528-021-00637-1
Coppin, B. (2004). Artificial intelligence illuminated. Jones & Bartlett Publishers Learning.
Çelebi, C., Yılmaz, F., Demir, U., & Karakuş, F. (2023). Artificial intelligence literacy: Anadaptation study. Instructional Technology and Lifelong Learning, 4(2), 291-306. https://doi.org/10.52911/itall.1401740
Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G., & Büyüköztürk, Ş. (2014). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve Lisrel uygulamaları. Ankara: Pegem A.

De Cremer, D., & Kasparov, G. (2021). AI should augment human intelligence, not replace it. Harvard Business Review (March 18). https://www.daviddecremer.com/wp-content/uploads/HBR2021_AI-Should-Augment-Human-Intelligence- Not-Replace-It.pdf
Druga, S., Vu, S. T., Likhith, E., & Qiu, a T. (2019). Inclusive AI literacy for kids around the world. Paper Presented at the Proceedings of FabLearn 2019.
Gerner, M. (2020). 7 Ways AI can help businesses during COVID-19. www.raconteur.net/technology/covid-19-aisolutions
Gökçe Tekin, Ö. (2025). Yapay zekâ okuryazarlık ölçeği geliştirme ve doğrulama çalışması. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 16(1), 418-434. https://doi.org/10.51460/baebd.1609636
Kandlhofer, M., Steinbauer, G., Hirschmugl-Gaisch, S., & Huber, P. (2016). Artificial intelligence and computer science in education: From kindergarten to university. Paper Presented at the 2016 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) (October 12-15).
Karaoğlan Yılmaz, F. G., & Yılmaz, R. (2023). Adaptation of artificial intelligence literacy scale into Turkish. Journal of Information and Communication Technologies, 5(2), 172-190. https://doi.org/10.53694/bited.1376831
Konishi, Y. (2015). What is Needed for AI literacy? Priorities for the Japanese economy in 2016. https://www.rieti.go.jp/en/columns/s16_0014.html
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. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2023.100338
Lee, A. V. Y. (2023). Supporting students’ generation of feedback in large-scale online course with artificial intelligence- enabled evaluation. Studies in Educational Evaluation, 77, 101250. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2023.101250 Long, D., Blunt, T., & Magerko, B. (2021). Co-designing AI literacy exhibits for informal learning spaces. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 5(CSCW2). https://doi.org/10.1145/3476034 Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Conference on human factors in computing systems (CHI) (April 25-30). https://doi.org/10.1145/3313831.3376727 . Honolulu, HI, USA.
Mariani, M. M., Machado, I., Magrelli, V., & Dwivedi, Y. K. (2023). Artificial intelligence in innovation research: A systematic review, conceptual framework, and future research directions. Technovation, 122, 102623. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2022.102623
McCarthy, J. (2004). What is artificial intelligence? Engineering Materials and Design, 32(3), 1-14.
McCarthy, J., Minsky, M.L., Rochester, N., & Shannon, C.E. (2006). A proposal for the Dartmouth summer research project on artificial intelligence. AI Magazine, 27(4), 12-14. https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4.1904 MEB (2024). 2023-2024 öğretim yılı eğitim istatistikleri. https://ankara.meb.gov.tr/
Medaglia, R., Gil-Garcia, J. R., & Pardo, T. A. (2023). Artificial intelligence in government: Taking stock and moving forward. Social Science Computer Review, 41(1), 123-140, https://doi.org/10.1177/08944393211034087
Mikalef, P., Lemmer, K., Schaefer, C., Ylinen, M., Fjørtoft, S.O., Torvatn, H.Y., … Niehaves, B. (2023). Examining how artificial intelligence capabilities can foster organizational performance in public organizations. Government Information Quarterly, 40(2), 101797.
Mukhuty, S., Upadhyay, A., & Rothwell, H. (2022). Strategic sustainable development of industry 4.0 through the lens of social responsibility: The role of human resource practices. Business Strategy and the Environment, 31(5), 2068-2081. https://doi.org/10.1002/bse.3008
Mellul, C. (2018). Emerging techniques in higher education and the workplace: An assessment. https://www.fiuc.org/bdf/pdf/body_of_text_mep.pdf
Neumann, O., Guirguis, K., & Steiner, R. (2022). Exploring artificial intelligence adoption in public organizations: A comparative case study. Public Management Review. https://doi.org/10.1080/14719037.2022.2048685
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, K. W. S., & Qiao, M. S. (2021). AI literacy: Definition, teaching, evaluation and ethical issues. Salt Lake City, UT, USA: 84th Annual Meeting of the Association for Information Science & Technology (Oct. 29 – Nov. 3). https://doi.org/10.1002/pra2.487
Nuttah, M. M., Roma, P., Nigro, G. L., & Perrone, G. (2023). Understanding blockchain applications in industry 4.0: From information technology to manufacturing and operations management. Journal of Industrial Information Integration, 33, 100456, https://doi.org/10.1016/j.jii.2023.100456
Pinski, M., & Benlian, A. (2023). AI literacy - towards measuring human competency in artificial intelligence. Proceedings of the 56th Hawaii International Conference on System Sciences, 165-174.
Resnick, M., Berg, R., & Eisenberg, M. (2000). Beyond black boxes: Bringing transparency and aesthetics back to scientific investigation. Journal of the Learning Sciences, 9(1), 7-30. https://doi.org/10.1207/s15327809jls0901_3
Richer, M. H. (1985). Applications of Artificial Intelligence in Education-A Personal View. Physiologist, 28(5), 428-431. http://libaccess.mcmaster.ca/login?url=https://search.proquest.com/docview/63306556?accountid=12347%0Ahttp://sfx.scholarsportal.info/mcmaster?url_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&genre=article&sid=ProQ:ProQ%3Aeric&atitle=Applicatio Rina, R., Kluzer, S., & Punie, Y. (2022). DigComp 2.2: The Digital competence framework for citizenswith new examples of knowledge, skills and attitudes (No. JRC128415). Joint Research Centre (Seville site).
Robles, P., & Mallinson, D.J. (2023). Catching up with AI: pushing toward a cohesive governance framework. Politics and Policy, 51(3), 355-372, https://doi.org/10.1111/polp.12529
Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1). https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.9 Russell, S., & P. Norvig. 2002. Artificial ıntelligence: A modern approach. New Jersey: Pearson Education.
Sahoo, S., Upadhyay, A., & Kumar, A. (2023). Circular economy practices and environmental performance: analysing the role of big data analytics capability and responsible research and innovation. Business Strategy and the Environment, 32(8). https://doi.org/10.1002/bse.3471
Sestino, A., & De Mauro, A. (2022). Leveraging artificial intelligence in business: Implications, applications and methods. Technology Analysis & Strategic Management, 34(1), 16-29.
Steinbauer, G., Kandlhofer, M., Chklovski, T., Heintz, F., & Koenig, S. (2021). A differentiated discussion about AI education K-12. Kunstliche Intelligenz, 35(2), 131–137. https://doi.org/10.1007/s13218-021-00724-8
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2012). Using multivariate statistics. Boston: Allyn & Bacon.
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
Wang, T., & Cheng, E. C. K. (2021). An investigation of barriers to Hong Kong K-12 schools incorporating Artificial Intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100031.
Xiao, W., & M. Bie. (2019). The reform and practice of educational technology major in the age of artificial intelligence 2.0. Paper presented at the IOP Conference Series: Materials Science and Engineering.
Yousif, J. H., Saini, D k., & Uraibi, H. (2011). Artificial intelligence in e-learning-pedagogical and cognitive aspects. Proceedings of the World Congress on Engineering, 1, 997-1002.
YÖK (2024). 2023-2024 öğretim yılı istatistikleri. https://istatistik.yok.gov.tr/

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Eğitim Yönetimi

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Muhammet İbrahim Akyürek ^*
0000-0001-9122-471X
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

30 Ağustos 2025

Gönderilme Tarihi

16 Nisan 2024

Kabul Tarihi

11 Ağustos 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Cilt: 45 Sayı: 2

DOI

https://doi.org/10.17152/gefad.1469370

IZ

https://izlik.org/JA89PS28WY

APA

Akyürek, M. İ. (2025). Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik). Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 45(2), 649-663. https://doi.org/10.17152/gefad.1469370

AMA

1.Akyürek Mİ. Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik). GEFAD. 2025;45(2):649-663. doi:10.17152/gefad.1469370

Chicago

Akyürek, Muhammet İbrahim. 2025. “Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik)”. Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi 45 (2): 649-63. https://doi.org/10.17152/gefad.1469370.

EndNote

Akyürek Mİ (01 Ağustos 2025) Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik). Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi 45 2 649–663.

IEEE

[1]M. İ. Akyürek, “Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik)”, GEFAD, c. 45, sy 2, ss. 649–663, Ağu. 2025, doi: 10.17152/gefad.1469370.

ISNAD

Akyürek, Muhammet İbrahim. “Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik)”. Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi 45/2 (01 Ağustos 2025): 649-663. https://doi.org/10.17152/gefad.1469370.

JAMA

1.Akyürek Mİ. Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik). GEFAD. 2025;45:649–663.

MLA

Akyürek, Muhammet İbrahim. “Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik)”. Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, c. 45, sy 2, Ağustos 2025, ss. 649-63, doi:10.17152/gefad.1469370.

Vancouver

1.Muhammet İbrahim Akyürek. Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik). GEFAD. 01 Ağustos 2025;45(2):649-63. doi:10.17152/gefad.1469370

Turkish Adaptation of the Artificial Intelligence Literacy Scale: Validity and Reliability Study (Targeting Education Stakeholders)

Öz

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeğinin Türkçe Uyarlaması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması (Eğitim Paydaşlarına Yönelik)

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster