Academicians’ Perceptions of “Artificial Intelligence”: A Metaphorical Review

Yıl 2025, Cilt: 33 Sayı: 4, 726 - 737, 11.10.2025

Meryem Dilek , Ümit Dilekçi

https://doi.org/10.24106/kefdergi.1795785

Öz

Purpose: This study unveils academicians' mental images regarding the concept of artificial intelligence (AI) through metaphors.
Methodology: The study group included 93 academicians working at various universities in Türkiye and reached through convenient sampling. The data was collected through a semi-structured form. Content and descriptive analyses were adopted to analyse the data. The findings suggested that participants used 67 distinct metaphors and nine recurring metaphors to describe AI. Based on the justifications for the metaphors, the researchers identified categories. Then, the metaphors were ranked by their frequency and percentages.
Findings: The findings showed that metaphors fell within three categories which were positive, negative and ambivalence. In the positive category “Humanized Intelligence, Efficiency and Support, Learning and Knowledge Transfer, Innovation and Creativity”; in the negative category “Security Concerns, Loss of Control, Misleading, Ethical Concerns and Inequality” and ambivalence category “Power and Danger”, Innovation and Uncertainty”, “Efficiency and Risk” were the emerging themes. The most metaphors were used under the theme of “Efficiency and Support”.
Highlights: This study reveals that academicians generally perceive AI positively as a tool accelerating work processes and increasing efficiency. However, AI has negative aspects, such as security concerns, loss of control, ethical issues, and inequality. The study reveals that academicians tend to make a balanced assessment of AI, carefully weighing its potential benefits against its associated risks. This nuanced perspective offers valuable insights that can inform the development of future policies and best practices regarding AI integration.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence , Academician , Metaphor

Akademisyenlerin “Yapay Zekâ”ya İlişkin Algıları: Metaforik Bir İnceleme

Öz

Çalışmanın amacı: Bu çalışmanın amacı, akademisyenlerin yapay zekâ (YZ) kavramına ilişkin sahip oldukları zihinsel imgeleri metaforlar aracılığı ile ortaya koymaktır.
Yöntem: Türkiye’nin çeşitli üniversitelerinde görev yapan ve kolay ulaşılabilir örnekleme ile belirlen 93 akademisyen araştırmanın katılımcı grubunu oluşturmaktadır. Araştırmada mecazlar yoluyla veri toplama deseni tercih edilmiştir. Araştırmacılar tarafından hazırlanmış olan yarı yapılandırılmış form kullanılarak toplanan verilerin analizinde içerik ve betimsel analiz yöntemleri uygulanmıştır. Yapılan analizler sonucunda katılımcıların ürettikleri metaforlardan 67'sinin benzersiz olduğu, 9’unun ise birden fazla kez tekrarlandığı belirlenmiştir. Katılımcıların metaforları oluştururken kullandıkları gerekçeler doğrultusunda YZ kavramına ilişkin kavramsal kategoriler belirlenmiş, daha sonra metaforlar sıklık ve yüzdelik derecesine göre sıralanmıştır.
Bulgular: Yapılan analizler neticesinde metaforların olumlu, olumsuz, hem olumlu hem de olumsuz olmak üzere üç ana kategori altında toplandığı görülmüştür. Olumlu kategorisinde 4 tema (İnsanlaştırılmış Zekâ, Verimlilik ve Destek, Öğrenme ve Bilgi Aktarımı, Yenilik ve Yaratıcılık) olumsuz kategorisinde 4 tema (Güvenlik Sorunu, Kontrol Kaybı, Yanıltıcılık, Etik Sorunu ve Eşitsizlik) ve hem olumlu hem de olumsuz kategorisinde ise 3 tema (Güç ve Tehlike, Yenilik ve Belirsizlik, Verimlilik ve Risk) ortaya çıktığı görülmüştür. YZ’ye ilişkin görüşlerde olumlu kategorisinde en çok “Verimlilik ve Destek”, olumsuz kategorisinde “Kontrol Kaybı”, hem olumlu hem de olumsuz kategorisinde ise “Yenilik ve Belirsizlik” öne çıkan temalar olmuştur. Bütün temalar (n=11) birlikte değerlendirildiğinde ise YZ’ye yönelik algıların en çok “Verimlilik ve Destek” teması altında yoğunlaştığı görülmüştür.
Önemli Vurgular: Bu çalışma akademisyenlerin YZ’yi genellikle iş sürecini hızlandıran ve verimliliği artıran bir araç olarak olumlu bir şekilde algıladıklarını ancak YZ’nin güvenlik, kontrol kaybı, etik sorunlar ve eşitsizlik gibi olumsuz yönleri olduğunu da ortaya koymaktadır. Araştırmada akademisyenler tarafından YZ'nin faydaları ve potansiyel riskleri açısından görece dengeli bir değerlendirme yapıldığı görülmüştür. Bunun da gelecekteki politika ve uygulamalar için önemli bir perspektif sunacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ , Akademisyen , Metafor

Kaynakça

• Abrams, Z. (2024). Addressing equity and ethics in artifcial intelligence. Monitor on Psychology, 55(3), 1-24.
• Akbulak, Y. (2022). Avrupa Birliği genel veri koruma yönetmeliğinin temel esasları. Legal Blog. Erişim adresi: https://legal.com.tr/blog/genel/avrupa-birligi-genel-veri-koruma-yonetmeliginin-temel-esaslari/
• Aktaş, A. (2021). Yönetici ve öğretmen görüşlerine göre yapay zekâ: Bir metafor çalışması. 1. Ulusal Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları Kongresi Tam Metin Bildiri Kitapçığı içinde (ss. 4-36) Şanlıurfa, Türkiye.
• Altıntop, M. (2023). Yapay zekâ/akıllı öğrenme teknolojileriyle akademik metin yazma: ChatGPT örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 46(2), 186-211. https://doi.org/10.3386/w24285
• Ateş, F. (2024). Yapay zekânın tarihi. Teknodestek. Erişim adresi: https://teknodestek.com.tr/yapay-zekanin-tarihi/
• Ateşgöz, K. (2023). Otomatikleşen medya ortamı bağlamında yapay zekâ haberciliği/gazeteciliği okuryazarlığı. İçinde Medya ve Habercilik Alanında Yapay Zekânın Yükselişi (Edt.: K. Ateşgöz) (ss. 95-116). Ankara: Eğitim Yayınevi.
• Aubusson, P. (2002). Using metaphor to make sense and build theory in qualitative analysis. The Qualitative Report, 7(4), 1-14. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2002.1962
• Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2018). Fairness and machine learning. Erişim adresi: https://fairmlbook.org/
• Boulard, C., Viswanathan, S., & Jacquin, T. (2023). The guide dog metaphor: Explainable AI via coachable AI. Proceedings of the ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.21966.74560
• Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. WW Norton & Company.
• Castells, M. (2011). The rise of the network society. John Wiley & Sons.
• Chiu, T. K. F., Xia, Q., Zhou, X., Chai, C. S., & Cheng, M. (2023). Systematic literature review on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4: 100118, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118
• Chui, M., Manyika, J., & Miremadi, M. (2016). Where machines could replace humans-and where they can’t (yet). www.mckinsey.com
• Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37-46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104
• Copeland, B. J. (2024). History of artificial intelligence (AI). In Encyclopedia Britannica. Retrieved November 5, 2024, from https://www.britannica.com/science/history-of-artificial-intelligence
• Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: The state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 1-22. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
• Crompton, H., & Song, D. (2021). The potential of artificial intelligence in higher education. Revista Virtual Universidad Católica Del Norte, 62, 1-4. https://doi.org/10.35575/rvucn.n62a1
• Demirtaş, E., & Türksoy, Ü. E. (2023). İlkokul eğitim paydaşlarının yapay zekâya yönelik metaforik algıları. Tam Metinler Kitabı Ufuk Unıversity 2 Nd International Congress on Social Sciences (ss. 194-207).
• Dolunay, A., & Temel, A. C. (2024). The relationship between personal and professional goals and emotional state in academia: A study on unethical use of artificial intelligence. Frontiers in Psychology, 15:1363174, 1-10. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1363174
• Ece, N. J. (2024). Yapay zeka: Denizcilik sektöründe kullanımı ve SWOT analizi. Mersin Üniversitesi Denizcilik ve Lojistik Araştırmaları Dergisi, 6(1), 30-53. https://doi.org/10.54410/denlojad.1491372
• Efe, A. (2022). Yargısal ve hukuki süreçlerde yapay zekâ kullanan araçlar üzerine bir araştırma. Bilgi Yönetimi, 5(1), 92-117. https://doi.org/10.33721/by.971873
• Eryılmaz, H. E. (2023). Yapay zekâ çağında kişisel veri mahremiyeti. UMAY Sanat ve Sosyal Bilimler Dergisi, 1(2), 6-25. https://doi.org/10.55709/TSBSBildirilerDergisi.539
• Etike, Ş. (2023). Yapay zekâyı insan ve kamusal yarar için çalıştırmak: ABD ve AB politika belgelerinin önerileri. Memleket Siyaset Yönetim, 18(39), 220-249. https://doi.org/10.56524/msydergi.1301819
• Farahani, M. S., & Ghasemi, G. (2024). Artificial intelligence and inequality: Challenges and opportunities. Int. J. Innov. Educ, 9, 78-99. https://doi.org/10.32388/7HWUZ2
• Görgülü, D., Coşkun, F., Demir, M., & Sipahioğlu, M. (2025). A psychometric analysis of the artificial intelligence skills scale developed through chat gpt. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-024-13294-7
• Güven, H., & Ayvaz Güven, E. T. (2023). Yapay zekâ uygulamalarının e-ticarette kullanımı. International Journal of Management and Administration, 7(13), 69-94. https://doi.org/10.29064/ijma.1194949
• Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 5-14. https://doi.org/10.1177/0008125619864925
• Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial ıntelligence in education: Promises and ımplications for teaching and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign.
• Huang, C., Zhang, Z., Mao, B., & Yao, X. (2023). An overview of artificial ıntelligence ethics. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 4(4), 799-812. https://doi.org/10.1109/TAI.2022.3194503
• Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nat Mach Intell, 1, 389-399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
• Joyce, K., Smith-Doerr, L., Alegria, S., Bell, S., Cruz, T., Hoffman, S. G., Noble, S. U., & Shestakofsky, B. (2021). Toward a sociology of artificial intelligence: A call for research on inequalities and structural change. Socius, 7(4), 1-11. https://doi.org/10.1177/2378023121999581
• Kaplan, A., & Haenlein, M. (2020). Rulers of the world, unite! The challenges and opportunities of artificial intelligence. Business Horizons, 63(1), 37-50. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.09.003
• Keleş, H. (2022). Tıpta yapay zeka uygulamaları. Kırıkkale Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 24(3), 604-613. https://doi.org/10.24938/kutfd.1214512
• Kırık, A. M., & Özkoçak, V. (2023). Medya ve iletişim bağlamında yapay zekâ tarihi ve teknolojisi: ChatGPT ve Deepfake ile gelen dijital dönüşüm. Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergi, 58, 73-99. https://doi.org/10.17498/kdeniz.1308471
• Krippendorff, K. (2018). Content analysis: An introduction to its methodology. Sage Publications. https://doi.org/10.4135/9781071878781
• Lakoff, G., & Johnson, M. (1981). Metaphors we live by. University of Chicago Press. https://doi.org/10.7208/chicago/9780226470993.001.0001
• Li, G., Deng, X., Gao, Z., & Chen, F. (2019). Analysis on ethical problems of artificial intelligence technology. In Proceedings of the 2019 International Conference on Modern Educational Technology (pp. 101-105). https://doi.org/10.1145/3341042.3341057
• Livberber, T., & Ayvaz, S. (2023). The impact of Artificial Intelligence in academia: Views of Turkish academics on ChatGPT. Heliyon, 9(9):e19688, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e19688
• Midgley, W., Trimmer, K., & Davies, A. (Eds.). (2014). Metaphors for, in and of education research. Cambridge Scholars Publishing.
• Mijwil, M. M., Hiran, K. K., Doshi, R., Dadhich, M., Al-Mistarehi, A. H., & Bala, I. (2023). ChatGPT and the future of academic integrity in the artificial intelligence era: A new frontier. Al-Salam Journal of Engineering and Technology, 2, 116-127. https://doi.org/10.55145/ajest.2023.02.02.015
• Mijwil, M. M., Sadıkoğlu, E., Cengiz, E., & Candan, H. (2022). Siber güvenlikte yapay zekanın rolü ve önemi: Bir derleme. Veri Bilimi, 5(2), 97-105.
• Mitchell, T. M. (1997). Machine learning. McGraw-Hill.
• Nartgün, Z., & Kennedy, E. (2024a). Artificial Intelligence (AI) and education: Contributions opportunities and challenges. Journal of Economic and Politic Studies in Education, 5(2), 1-23.
• Nartgün, Z., & Kennedy, E. (2024b). Cheating in higher education in the age of artifical ıntelligence. International Journal on Lifelong Education and Leadership, 10(2), 47-53. https://doi.org/10.25233/ijlel.1553831
• Neuendorf, K. A. (2017). The content analysis guidebook. Thousand Oaks, CA: Sage. https://doi.org/10.4135/9781071802878
• Niskanen, T., Sipola, T., & Väänänen, O. (2023). Latest trends in artificial ıntelligence technology: A scoping review. Jamk University of Applied Sciences. https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2305.04532
• Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654), 187-192. https://doi.org/10.1126/science.adh2586
• OECD (2024). Assessing potential future artificial intelligence risks, benefits and policy imperatives. OECD Artificial Intelligence Papers, No. 27. https://oecd.ai/site/ai-futures Özdemir, A. (2023). Finans sektörünü yapay zekâ ile birlikte okumak: Yenilikler, fırsatlar ve engeller. İçinde Dijitalleşmenin Finans Sektörüne Getirdiği Yenilikler (Edt.: R. Yücel, Y. Ayyıldız, & H. Er), (pp. 57-70). Özgür Yayınları. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub298.c1468
• Par, S. (2024). Yapay zekânın sağlık alanında kullanımı ve hukuki statüsü. International Anatolia Academic Online Journal Social Sciences Journal, 10(2), 179-196.
• Pedro, F., Subosa, M., Rivas, A., & Valverde, P. (2019). Artificial intelligence in education: Challenges and opportunities for sustainable development. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000366994
• Polat, M. (2024). Dijitalleşme ve eğitimde yapay zekâ: Eğitim yönetimine yansımaları. Education Science and Sports, 6(2), 1-12. https://doi.org/10.70053/esas.1566395
• Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach. (4th ed.). Pearson.
• Saban, A. (2008). Okula ilişkin metaforlar. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 55, 459-496.
• Saçan, S., Tozduman Yaralı, K., & Kavruk, S. Z. (2022). Çocukların “yapay zeka” kavramına ilişkin metaforik algılarının incelenmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 64, 274-296. https://doi.org/10.21764/maeuefd.1074024
• Sariyasa, S., & Monika, K. A. L. (2023). Artificial intelligence and academic ethics in the era of Merdeka Belajar: How are students' responses? Jurnal Kependidikan: Jurnal Hasil Penelitian dan Kajian Kepustakaan di Bidang Pendidikan, Pengajaran dan Pembelajaran, 9, 986-995. https://doi.org/10.33394/jk.v9i3.8720
• Schmitt, R. (2005). Systematic metaphor analysis as a method of qualitative research. The Qualitative Report, 10(2), 358-394. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2005.1854
• Schultz, D. P., & Ellen-Schultz, S. (2007). Modern psikoloji tarihi (Çev.: Y. Aslay). İstanbul: Kaknüs Yayınları.
• Schwab, K. (2017). The fourth industrial revolution. Crown Business.
• Seidman, I. (2006). Interviewing as qualitative research: A guide for researchers in education and the social sciences (3rd ed.). New York: Teachers College Press.
• Sheikhi, M. (2022). Yapay zeka kullanımının iş piyasasına etkisi. Journal of Economics and Political Sciences, 2(1), 102-111.
• Sipahioğlu, M. (2022). Toplum 5.0 ve eğitim örgütlerinde dijital dönüşüm. İçinde Eğitim Ku¬rumlarında Örgütsel Davranış (Edt.: S. Güven), ss. 15-40. Ankara: Nobel Akademik Yayın¬cılık.
• Sipahioğlu, M. (2023). Sınıfta teknoloji yönetimi. İçinde Sınıf Yönetiminde Çağdaş Yaklaşımlar (Edt.: D. Görgülü ve R. Küçükali). Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Şen, F., & Gür, B. (2024). Dış ticaret süreçlerinde yeni nesil teknolojilerin kullanılmasına dair kavramsal bir çerçeve. Eurasian Academy of Sciences Social Sciences Journal, 52, 66-79. http://doi.org/10.17740/eas.soc.2024.V52.04
• Thunström, A. O. (2022). We asked GPT-3 to write an academic paper about itself- then we tried to get it published: an artificially intelligent first author presents many ethical questions-and could upend the publishing process. Scientific American, 327(3), 70. https://doi.org/10.1038/scientificamerican0922-70
• Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, LIX(236), 433-460. https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433
• WEF (2020). The Future of jobs report 2020. Geneva: World Economic Forum. Erişim adresi: https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2020/
• West, D. M. (2018). The future of work: Robots, AI, and automation. Brookings Institution Press.
• Yenikaya, M. A., & Oktaysoy, O. (2023). Yapay zekâ uygulamalarının sağlık sektöründe kullanımı: Derin öğrenme yöntemiyle ön tanı. Sakarya Üniversitesi İşletme Enstitüsü Dergisi, 5(2), 127-131. https://doi.org/10.47542/sauied.1394746
• Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2016). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Yıldız, A. (2022). Finans alanında yapay zekâ teknolojisinin kullanımı: Sistematik literatür incelemesi. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 52, 47-66.
• Yiğit, S., Berşe, S., & Dirgar, E. (2023). Yapay zekâ destekli dil işleme teknolojisi olan ChatGPT'nin sağlık hizmetlerinde kullanımı. Eurasian Journal of Health Technology Assessment, 7(1), 57-65. https://doi.org/10.52148/ehta.1302000
• Zawacki-Richter, O., Marín, 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, 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
• Zlateva, P., Steshina, L., Petukhov, I., & Velev, D. (2024). A conceptual framework for solving ethical ıssues in generative AI. In Electronics, Communications and Networks (pp. 110-119). IOS Press. https://doi.org/10.3233/FAIA231182