Yükseköğretim Öğrencilerinin Yapay Zekâ Okuryazarlığının Ölçümlenmesi İletişim Fakültesi Örneği

Yıl 2025, Cilt: 10 Sayı: 2, 664 - 684, 12.12.2025

Emine Arduç Kara

https://doi.org/10.47107/inifedergi.1736535

Öz

Yapay zekâ teknolojilerinin günlük rutinlerden en ileri işlemlere değin tüm alanlarda kullanımının artması, konunun akademide de tartışılmasını beraberinde getirmiştir. Yapay zekâ, kavram olarak çoğunlukla teknik bilgiyi ifade etse de ardında yatan sosyal, politik, ekonomik sürecin de bilinmesi gerekmektedir. Bununla birlikte yapay zekânın sebep olabileceği yıkımların da farkında olmak yapay zekâ araçlarının kullanıcıları için önem arz etmektedir. Bu noktada, bireylerin yapay zekâ teknolojilerini anlayabilmesi, bu teknolojilerle ilgili bilinçli kararlar verebilmesi ve yapay zekânın toplumsal, etik ve ekonomik boyutlarını kavrayabilmesi için gerekli beceriler bütünü olarak yapay zekâ okuryazarlığı karşımıza çıkmaktadır. Medya ve dijital platformlarla yakın ilişkiler sürdüren iletişim fakültesi öğrencileri için yapay zekânın nasıl çalıştığını anlamak, ürettiği içeriklerin etik ihlallerinin farkına varmak, yapay zekâ tarafından sunulan içerikleri eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirebilmek mesleki gelişmişlikleri açısından önemlidir. Belirtilen sorunsaldan hareketle araştırma, iletişim fakültesi öğrencilerinin gelişen bir paradigma olarak yapay zekâ okuryazarlığına yönelik becerilerini ve yapay zekâ okuryazarlık düzeylerinin belirlenmesini amaçlamaktadır. Araştırmada nicel araştırma yöntemi benimsenmiş ve kesitsel tarama deseni kullanılmıştır. Araştırmanın katılımcılarını Süleyman Demirel Üniversitesi İletişim Fakültesi’ne kayıtlı Gazetecilik, Halkla İlişkiler ve Tanıtım, Radyo, Televizyon ve Sinema ve Görsel İletişim Tasarımı bölümü öğrencileri oluşturmaktadır. Olasılığa dayalı olmayan örnekleme yöntemlerinden uygun örnekleme yöntemi kullanılarak erişilen 378 katılımcıdan elde edilen verilere göre iletişim fakültesi öğrencilerinin yapay zekâ okuryazarlık farkındalık, kullanım ve değerlendirme boyutlarının etik boyutuna göre yüksek düzeyde olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Aynı zamanda cinsiyet, bölüm ve sınıf değişkenlerine göre öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlıkları arasında istatiksel olarak anlamlı farklılıklar mevcuttur. Özellikle sınıf tabanlı farklılaşan bir durumun söz konusu olması alınan teorik ve pratik eğitimin öğrencilere katkı sağladığını ancak öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlığı yolunda özellikle etik temelli desteklenmesi gerektiğini göstermektedir. Çıkan sonuçlara göre yapay zekâ okuryazarlığı dersinin iletişim fakültesi müfredatına eklenmesinin öğrencilerin akademik ve mesleki gelişimlerini destekleyeceği düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ , yapay zekâ okuryazarlığı , yükseköğretim , iletişim fakültesi , medya

Etik Beyan

Bu çalışma, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırma ve Yayın Etiği Kurul Başkanlığı’ndan 156/12 sayılı ve 14.11.2024 tarihli kurul onayı almıştır.

MEASURING ARTIFICIAL INTELLIGENCE LITERACY OF HIGHER EDUCATION STUDENTS - THE EXAMPLE OF FACULTY OF COMMUNICATION

Öz

The increasing use of artificial intelligence technologies has led to discussions on the subject in aca-demia. Although artificial intelligence is mostly understood as a technical process, it is also important to understand the underlying process. At the same time, it is important to be aware of the destruction that arti-ficial intelligence can cause. At this point, artificial intelligence literacy emerges as the set of skills necessary for individuals to understand artificial intelligence technologies, make informed decisions about them, and grasp the social, ethical, and economic dimensions of artificial intelligence. For communication faculty stu-dents who maintain close relationships with media and digital platforms, understanding how artificial intelli-gence works, being aware of ethical violations of content it produced, and being able to critically evaluate content presented by artificial intelligence are important for their professional development. Based on the problematic mentioned above, the research aims to determine the skills of communication faculty students regarding artificial intelligence literacy as an emerging paradigm and their levels of artificial intelligence lite-racy. The participants of the research consists of students enrolled in the Faculty of Communication at Süleyman Demirel University. According to the data obtained from 378 participants, it was concluded that the artificial intelligence literacy awareness, usage and evaluation dimensions of communication faculty students were at a high level compared to the ethical dimension. At the same time, there are significant dif-ferences between students' artificial intelligence literacy according to gender, department and class variables. In particular, the fact that there is a class-based differentiation shows that the theoretical and practical edu-cation received contributes to students, but that students need to be supported, especially in terms of ethics, on their path to artificial intelligence literacy. According to the results, it is thought that adding artificial intel-ligence literacy to the communication faculty curriculum will support the academic and professional devel-opment of students.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence , artificial intelligence literacy , higher education , media , communication faculty

Kaynakça

• Arduç Kara, E. (2024). Yapay zekâ okuryazarlığı. E. V. Balcı, & B. Uzun (Ed.), İletişim üzerine (ss. 27-42) içinde. Tablet Kitabevi.
• Banaz, E., & Demirel, O. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlıklarının farklı değişkenlere göre incelenmesi. Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, 60, 1516-1529.
• Biagini, G. (2024). Assessing the assessments: Toward a multidimensional approach to AI literacy. Media Education, 15(1), 91-101. https://doi.org/10.36253/ me-15831
• Černý, M. (2024). University students’ conceptualisation of AI literacy: Theory and empirical evidence. Social Sciences, 13(129). https://doi.org/10.3390/socsci13030129
• Cox, A. (2024). Algorithmic literacy, AI literacy and responsible generative AI literacy. Journal of Web Librarianship. https://doi.org/10.1080/19322909.2024.2395341
• Creswell, J. W. (2017). Araştırma deseni-Nitel, nicel ve karma yöntem yaklaşımları. Eğiten Kitap.
• Çelebi, C., Demir, U., & Karakuş, F. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı konulu çalışmaların sistematik derleme yöntemiyle incelenmesi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Ereğli Eğitim Fakültesi Dergisi, 5(2), 535-560.
• David, J. G. (2012). Communication and artificial intelligence: Opportunities and challenges for the 21st century. Communication +1, 1(1). https://doi.org/10.7275/R5QJ7F7R
• Dijital tüketici trendleri 2023: Türkiye. (2023). Deloitte. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/tr/Documents/consumer-business/Dijital-Tuketici-Trendleri-Turkiye.pdf
• 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
• Folmeg, M., Fekete, I., & Koris, R. (2024). Towards identifying the components of students’ ai literacy: An exploratory study based on hungarian higher education students’ perceptions. Journal of Univer_sity Teaching and Learning Practice, 21(06). https://doi.org/10.53761/wzyrwj33
• George, D., & Mallery, P. (2010). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference 17.0 Update. Pearson.
• Gokce, A. T., Topal, A. D., Geçer, A. K., & Eren, C. D. (2024). Investigating the level of artifcial intelligence literacy of university students using decision trees. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-024-13081-4
• Hair, J., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2010). Multivariate data analysis. Prentice Hall. Han, S. G. (2020). Digital content to improve artificial intelligence literacy ability. Journal of the Korea Society of Computer and Information, 25(12), 93-100. https://doi.org/10.9708/jksci.2020.25.12.093
• Kandlhofer, M., Hirschmugl-Gaisch, S., & Huber, P. (2016). Artificial intelligence and computer science in education: From Kindergarten to University. IEEE frontiers in education conference (FIE), 1-9. https://doi.org/10.1109/FIE.2016.7757570
• 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
• Kim, K., & Kwon, K. (2023). Exploring the AI competencies of elementary school teachers in South Korea. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100137
• Kim, Y., Kim, J., & Ahn, H. (2023). A study on AI literacy of university students in language and language education. The Journal of the Korea Contents Association, 23(1), 165-174. https://doi.org/10.5392/JKCA.2023.23.01.165
• Kong, S.-C., Cheung, W. M.-Y., & Zhang, G. (2021). Evaluation of an artificial intelligence literacy course for university students with diverse study backgrounds. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100026
• Laupichler, M. C., Aster, A., Meyerheim, M., Raupach, T., & Mergen, M. (2024). Medical students’ AI literacy and attitudes towards AI: A cross-sectional two-center study using pre-validated assessment instruments. BMC Medical Education, 24(401). https://doi.org/10.1186/s12909-024-05400-7
• Laupichler, M. C., Aster, A., Schirch, J., & Raupach, T. (2022). Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100101. https://doi.org/. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100101
• Lee, A. (2021). The effect of artificial intelligence literacy education on university students ethical consciousness of artificial intelligence. J-Institute, 6(3). https://doi.org/10.22471/ai.2021.6.3.52
• Lee, Y. J., Oh, J., & Hong, C. (2024). Exploratory research on understanding university students’ artificial intelligence literacy in a Korean university. Online Journal of Communication and Media Technologies, 14(3). https://doi.org/10.30935/ojcmt/14711
• Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems, 1-16.
• Luttrell, R., Wallace, A., McCollough, C., & Lee, J. (2020). The digital divide: Addressing artificial intelligence in communication education. Journalism & Mass Communication Educator, 75(4), 470-782. https://doi.org/10.1177/1077695820925286
• Mansoor, H. M. H., Bawazir, A., Alsabri, M. A., Alharbi, A., & Okela, A. H. (2024). Artificial intelligence literacy among university students a comparative transnational survey. Frontiers in Communication, 9. https://doi.org/10.3389/fcomm.2024.1478476
• Margaryan, A., Littlejohn, A., & Vojt, G. (2011). Are digital natives a myth or reality? University students’ use of digital technologies. Computers & Education, 56(2), 429-440. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2010.09.004
• Meydan, C. H., & Şeşen, H. (2015). Yapısal eşitlik modellemesi amos uygulamaları. Detay Yayıncılık.
• 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. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
• Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Su, M. J., Yim, I. H. Y., Qiao, M. S., & Chu, S. K. W. (2022). AI literacy in K-16 classrooms. Springer.
• O’Dea, X., Ng, D. T. K., O’Dea, M., & Shkuratskyy, V. (2024). Factors affecting university students’ generative AI literacy: Evidence and evaluation in the UK and Hong Kong contexts. Policy Futures in Education, 1-22. https://doi.org/10.1177/14782103241287401
• Önal, İ. (2010). Tarihsel değişim sürecinde yaşam boyu öğrenme ve okuryazarlık: Türkiye deneyimi. Bilgi Dünyası, 11(1), 101-121. https://doi.org/10.15612/BD.2010.258
• Polatgil, M., & Güler, A. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçe’ye uyarlanması. Sosyal Bilimlerde Nicel Araştırmalar Dergisi, 3(2), 99-114.
• Salhab, R. (2024). AI literacy across curriculum design: Investigating college instructors’ perspectives. Online Learning, 28(2), 22-47. https://doi.org/10.24059/olj.v28i2.4426
• Southworth, J., Migliaccio, K., Glover, J., Reed, D., McCarty, C., Brendemuhl, J., & Thomas, A. (2023). Developing a model for AI across the curriculum: Transforming the higher education landscape via innovation in AI literacy. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4(100127). https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100127
• 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
• Xiao, J., Alibakhshi, G., Zamanpour, A., Zarei, M. A., Sherafat, S., & Behzadpoor, S.-F. (2024). How AI literacy affects students’ educational attainment in online learning: Testing a structural equation model in higher education context. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 25(3), 179-198. https://doi.org/10.19173/irrodl.v25i3.7720
• Yang, C. (2022). The effect of AI learning program on AI attitude and literacy of gifted children in elementary schools. Journal of The Korean Association of Information Education, 26(1), 35-44. https://doi.org/10.14352/jkaie.2022.26.1.35
• Yazıcıoğlu, Y., & Erdoğan, S. (2014). Spss uygulamalı bilimsel araştırma yöntemleri. Detay Yayıncılık.
• Yıldız, D., & Uzunsakal, E. (2018). Alan araştırmalarında güvenilirlik testlerinin karşılaştırılması ve tarımsal veriler üzerine bir uygulama. Uygulamalı Sosyal Bilimler Dergisi, 2(1), 14-28.
• Zawacki-Richter, O., Marin, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
• Zerfass, A., Hagelstein, J., & Tench, R. (2020). Artificial intelligence in communication management: A cross-national study on adoption and knowledge, impact, challenges and risks. Journal of Communication Management, 24(4), 377-389. https://doi.org/10.1108/JCOM-10-2019-0137