SCALE DEVELOPMENT TO MEASURE THE PERCEPTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AMONG PUBLIC EMPLOYEES

Yıl 2024, Cilt: 26 Sayı: 47, 1009 - 1024, 31.12.2024

İslam Köseoğlu , Sinan Gürcüoğlu

https://doi.org/10.18493/kmusekad.1461722

Öz

The rapid developments in the field of artificial intelligence in the last twenty years have attracted the attention of public administration as well as the private sector. It is seen that central and local governments in developed countries benefit from artificial intelligence in urban planning, education, health, security, justice and many other areas. It is seen that these developments are followed in Turkish public administration and the practice of artificial intelligence is still in its early stages. For the development of artificial intelligence practice, it is important to know the perceptions of public employees on the subject in order to contribute to the process. In this context, the literature was scanned and no scale study was found to directly measure public employees’ perception of artificial intelligence. In this respect, it is thought that the study is original and will make significant contributions to the field. The aim of the study is to contribute both to the development of artificial intelligence practice in the field of Turkish public administration and to the academic knowledge in this direction.

Anahtar Kelimeler

Artificial Intelligence, Public Personnel, Scale Study.

KAMU ÇALIŞANLARINDA YAPAY ZEKÂ ALGISINI ÖLÇMEYE YÖNELİK ÖLÇEK GELİŞTİRME

Öz

Yapay zekâ alanında son yirmi yılda yaşanan hızlı gelişmeler özel sektörü etkilediği gibi kamu yönetiminin de dikkatini çekmiştir. Gelişmiş ülkelerdeki merkezi ve yerel yönetimlerin kent planlaması, eğitim, sağlık, güvenlik, adalet ve daha birçok alanda yapay zekâdan yararlandıkları görülmektedir. Türk kamu yönetiminde de bu gelişmelerin takip edildiği ve yapay zekâ pratiğinin henüz başlangıç aşamasında olduğu görülmektedir. Yapay zekâ pratiğinin gelişmesi için de kamu çalışanlarının konuya dair algılarının ne yönde olduğunun bilinmesi sürece katkı sağlaması açısından önemlidir. Bu kapsamda alanyazın taranmış olup kamu çalışanlarının yapay zekâ algısını doğrudan ölçmeye yönelik herhangi bir ölçek çalışmasına rastlanamamıştır. Bu bakımdan çalışmanın özgün olduğu ve alana önemli katkılar sağlayacağı düşünülmektedir. Çalışmayla hem Türk kamu yönetimi alanında yapay zekâ pratiğinin gelişmesine hem de bu yöndeki akademik bilgi birikimine katkı sağlamak amaçlanmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ, Kamu Personeli, Ölçek Çalışması.

Etik Beyan

‘‘Kamu Çalışanlarında Yapay Zekâ Algısını Ölçmeye Yönelik Ölçek Geliştirme’’ adlı bu çalışma için Uşak Üniversitesi Sosyal ve Beşeri Bilimler Bilimsel Araştırma ve Yayın Etik Kurulu’ndan 20.09.2023 tarih ve 2023/187 sayılı karar ile izin alınmıştır. Bu bağlamda çalışma kapsamında araştırma ve yayın etiğine riayet edilmiştir.

Teşekkür

Başta editör olmak üzere emeği geçen herkese teşekkür ederiz.

Kaynakça

• Akbulut, Y. (2010). Sosyal bilimlerde SPSS uygulamaları. Eskişehir: İdeal Kitapevi. Basım Yayın.
• Coşkun, B. (2022). “Almanya’nın Yapay Zekâ Politikası”. Yapay Zekâ ve Kamu Politikası: Ülke İncelemeleri. (Ed. E.Akman, T.B.Topçu ve A. Chiftchi). Ankara: Nobel Yayınları.
• Coşkun, F. ve Gülleroğlu, H.D. (2021). “Yapay Zekânın Tarih İçindeki Gelişimi ve Eğitimde Kullanılması”. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 54(3), 947-966.
• Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi (CDDO). (2023). Ulusal Yapay Zeka Stratejisi 2021- 2025. https://cbddo.gov.tr/SharedFolderServer/Genel/File/TR-UlusalYZStratejisi2021-2025.pdf (11.12.2023).
• Efe, A. (2022). “Yapay Zekâ Ortamındaki Dijital Kamu Yönetiminin Yol Haritası” (Roadmap of Digital Public Administration in The Presence of Artificial Intelligence). KAYTEK Dergisi, Sayı 1, 99-130.
• Efe, A. ve Özdemir, G. (2021). “Yapay Zekâ Ortamında Kamu Yönetiminin Geleceği Üzerinde Bir Değerlendirme”. KAYTEK Dergisi, 3(1), 34- 60.
• Erbaş, M.S. (2022). “Türk Kamu Yönetiminde Stratejik Yönetim ve Dijital Dönüşüm Bağlamında Yapay Zekânın Kullanım Alanları” (Use of Artificial Intelligence in Türkiye Public Administration in the Context of Strategic Management and Digital Transformation), Türk İdare Dergisi, (Sayı 496), 185-217.
• Erkorkmaz, Ü., Etikan, İ. Demir, O. Özdamar, K. ve Sinisoğlu, S.Y. (2012). “Doğrulayıcı Faktör Analizi ve Uyum İndeksleri”. XIII. Ulusal Biyoistatistik Kongresi, Ankara.
• Gülşen, İ. (2019). “İşletmelerde Yapay Zekâ Uygulamaları ve Faydaları: Perakende Sektöründe Bir Derleme”. Tüketici ve Tüketim Araştırmaları Dergisi,11(2), 407-436.
• Hondgan, H., Shiwakoti, R.K., Jarwis, R., Mordi, C. and Botchie, D. (2022). Accounting and Auditing with Blockchain Technology and Artificial Intelligence: A Literature Review, International Journal of Accounting Information Systems, 48, pp. 1-16.
• Karagöz, Y. (2017). SPSS ve AMOS Uygulamalı Nicel-Nitel-Karma Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve Yayın Etiği. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Karakule, İ. ve Aktepe, Ş. (2023). “İşletmelerde Rekabet Üstünlüğü Sağlamada Yapay Zekâ Kullanımı: E-Ticaret Sitelerinin Mobil Uygulamalar Örneği (The Use Of Artifical Intelligence In Providing Competitive Advantage In Busınesses: The Case Of Mobile Applications Of E-Commerce Sites)”. Fenerbahçe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(1), 30-46.
• Kayış, A. (2014). Güvenilirlik Analizi (Reliability Analysis). (Ed. Ş. Kalaycı), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Ankara: Asil Yayın.
• Korkusuz, M.H. ve Kutluk, E. (2022). Siyaset, Kamu Yönetimi Ve Uluslararası İlişkiler Bağlamında Yapay Zekâ Tartışmaları. Bursa: Ekin Yayınları.
• Köseoğlu, İ. (2023). Türkiye’de İç Denetim Ve İç Denetimin Bakanlık Teşkilatlarında Uygulamasına Yönelik Bir Alan Araştırması. (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Muğla.
• Köseoğlu, İ. (2024). Türk Kamu Yönetiminde İç Denetimin Gelişimi Üzerine Bir İnceleme. Denetişim (Sayı 30), 65-81.
• Kuşseven, A. (2022). “Kamu Politikalarında Dürtme Yaklaşımı ve Yapay Zekânın Kullanımı” The Use of Nudging and Artificial Intelligence In Public Policies. KAYTEK Dergisi, Sayı 1, 59-77.
• Marr, B. (2020). The Intellligence Revolution: Transforming Your Business with AI . Publisher ‏: Kogan Page.
• Orhunbilge, N. (1996). Uygulamalı Regresyon ve Korelasyon Analizi. İstanbul: Avcıol.
• Önder, M. ve Saygılı, H. (2018). “Yapay Zekâ ve Kamu Yönetimine Yansımaları”. Türk Idare Dergisi, (Sayı 487), 630- 668.
• Özgenel, M., Işık, M ve Bahat, İ.(2018). “Öğretmenlik İmajı: Bir Ölçek Geliştirme Çalışması”. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 52(3), 869-890.
• Öztemel, E. (2019). “Yapay Zekâ ve İnsanlığın Geleceği.” Bilişim Teknolojileri ve iletişim: Birey ve Toplum Güvenliği. (Ed. M. Şeker, Y. Bulduklu, C. Korkut ve M. Doğrul). Basım: Türkiye Bilimler Akademisi.
• Özyiğit, H. (2023). “Yapay Zekânın İç Denetçilerin Algısına Etkisi: BIST 100 Şirketlerine Yönelik Bir Araştırma”. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (Sayı 98), 21-42.
• Pirim, H. (2006). Yapay Zekâ. Journal of Yasar University. 1(1), 81-93.
• Şahin, M.G. ve Bozkurt Öztunç, N. (2018). “Eğitim Alanında Ölçek Geliştirme Süreci: Bir İçerik Analizi Çalışması (Scale Development Process in Educational Field: A Content Analysis Research)”. Kastamonu Üniversitesi Kastamonu Eğitim Dergisi, 26(1), 191-199.
• Teknosa (2023). Yapay Zekanın Tarihçesi . https://blog.teknosa.com/teknoloji/yapay-zekânin-tarihcesi (03.03.2024)
• Tutar, H. ve Erdem, A.T. (2022). Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve SPSS Uygulamaları, Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Yıldız, M. ve Babaoğlu, C. (2020). Teknoloji ve Kamu Politikaları. Ankara: Gazi Kitapevi.