Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Artificial Intelligence Anxiety Among Potential Employees: An Evaluation in Terms of Sector Preference, Digital Competence Level and Demographic Characteristics

Yıl 2026, Sayı: 19 , 1 - 27 , 05.04.2026

Selçuk Kılıç

https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1721842
https://izlik.org/JA48ZB87DH

Öz

This study aims to examine the levels of artificial intelligence (AI) anxiety among prospective employees (university students) in relation to sectoral preferences, digital competency levels, and demographic characteristics. AI technologies are perceived in diverse ways by individuals, either as a professional risk or as a career opportunity. This study evaluates how such perceptions are associated with individual and occupational variables through a quantitative research model. Data collected from 1,382 students at a public university in Turkey revealed that AI anxiety levels were higher among those who preferred to work in the public sector, had lower digital competency, and lacked work experience. Additionally, female participants and second-year students reported higher levels of AI anxiety. In contrast, participants with entrepreneurial career aspirations demonstrated significantly lower levels of AI anxiety. This finding suggests that entrepreneurial individuals tend to perceive AI more as a source of innovation and opportunity. Overall, the findings indicate that enhancing digital competencies may foster more positive attitudes toward AI and offer valuable insights for educational and career planning policies.

Anahtar Kelimeler

Artificial Intelligence Anxiety Digital Competence Sector Preference Potential Employees Work Experience

Etik Beyan

The author declares that all ethical principles and rules were strictly observed throughout every stage of the preparation of this study. In case of any violation, ÖHÜİİBF Journal is under no responsibility, and all responsibility rests solely with the author. This study was approved by the Aksaray University Human Research Ethics Committee with the decision numbered 2025/116, dated 18.03.2025.

Teşekkür

Thanks to the referees and editorial board who contributed to the publishing process.

Kaynakça

  • Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188–2244. https://doi.org/10.1086/705716
  • Ahn, M. J., & Chen, Y.-C. (2022). Digital transformation toward AI-augmented public administration: The perception of government employees and the willingness to use AI in government. Government Information Quarterly, 39(2). https://doi.org/10.1016/j.giq.2021.101664
  • Akçakanat, Ö. (2024). The impact of artificial intelligence anxiety on technology-induced unemployment concerns: A study on accounting professionals. Afyon Kocatepe University Journal of Economics and Administrative Sciences, 26(Özel Sayı), 53–67. https://doi.org/10.33707/akuiibfd.1458358
  • Akkaya, B., Özkan, A., & Özkan, H. (2021). Yapay zeka kaygı (YZK) ölçeği: Türkçeye uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 1125–1146. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.833668
  • Asad, M. M., & Ajaz, A. (2024). Impact of ChatGPT and generative AI on lifelong learning and upskilling learners in higher education: Unveiling the challenges and opportunities globally. The International Journal of Information and Learning Technology, 41(5), 507–523. https://doi.org/10.1108/IJILT-06-2024-0103
  • Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of economic perspectives, 29(3), 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.3
  • Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. New York: W. H. Freeman and Company.
  • Belber, B. G., & Özmen, M. H. (2024). Hizmet sektörü çalışanlarının yapay zekâ ile ilgili gelecek kaygıları. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 23(91), 1085–1101. https://doi.org/10.17755/esosder.1437531
  • Bessen, J. (2020). Automation and jobs: When technology boosts employment. Economic Policy, 34(100), 589–626. https://doi.org/10.1093/epolic/eiaa001
  • Bharadiya, J. P., Thomas, R. K., & Ahmed, F. (2023). Rise of artificial intelligence in business and industry. Journal of Engineering Research and Reports, 25(3), 85–103. https://doi.org/10.9734/jerr/2023/v25i3893
  • Bıyıklı, F., Bozdoğan, T., & Çetin, Ö. O. (2024). Kişilik özelliklerinin yapay zekâ tutumuna etkisinde statü kaygısının ılımlaştırıcı rolü: Muhasebe meslek mensupları üzerine ampirik bir çalışma. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(Özel Sayı), 117–132. https://doi.org/10.33707/akuiibfd.1462678
  • Bozkurt, A. (2023). ChatGPT, generative artificial intelligence and algorithmic paradigm shift. Journal of Critical Review of Educational Sciences, 4(1), 63–72. https://doi.org/10.59320/alanyazin.1283282
  • Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. New York: W. W. Norton & Company.
  • Büyüköztürk, Ş. (2024). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum (31 b.). Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.
  • Cantas, Ç., Soyer, C., & Batur, Ö. (2024). Examination of undergraduate students’ artificial intelligence anxiety, multidimensional 21st century skills, and lifelong learning levels in terms of various variables. Turkish Online Journal of Educational Technology-TOJET, 23(3), 29–53. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1434130.pdf
  • Carolus, A., Koch, M. J., 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. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 1(2), 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2023.100014
  • Chen, C., Hu, W., & Wei, X. (2025). From anxiety to action: exploring the impact of artificial intelligence anxiety and artificial intelligence self-efficacy on motivated learning of undergraduate students. Interactive Learning Environments, 33(4), 3162–3177. https://doi.org/10.1080/10494820.2024.2440877
  • Chiu, Y.-T., Zhu, Y.-Q., & Corbett, J. (2021). In the hearts and minds of employees: A model of pre-adoptive appraisal toward artificial intelligence in organizations. International Journal of Information Management, 60, 102379. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102379
  • Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2 b.). Hillsdale, New Jersey: Lawrence Earlbaum Associates.
  • Çetiner, N., & Çetinkaya, F. Ö. (2024). Çalışanların yapay zekâ kaygısı ile motivasyon düzeyleri arasındaki ilişki: Turizm çalışanları üzerine bir araştırma. Alanya Akademik Bakış, 8(1), 159–173. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1297394
  • Diamantopoulos, A., Sarstedt, M., Fuchs, C., Wilczynski, P., & Kaiser, S. (2012). Guidelines for choosing between multi-item and single-item scales for construct measurement: A predictive validity perspective. Journal of the Academy of Marketing Science, 40(3), 434–449. https://doi.org/10.1007/s11747-011-0300-3
  • Enholm, I. M., Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2022). Artificial intelligence and business value: A literature review. Information Systems Frontiers, 24(5), 1709–1734. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10186-w
  • Eyüp, B., & Kayhan, S. (2023). Pre-service turkish language teachers’ anxiety and attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Education and Literacy Studies, 11(4), 43–56. https://doi.org/10.7575/aiac.ijels.v.11n.4p.43
  • Ferrari, A. (2012). Digital competence in practice: An analysis of frameworks [EUR 25351 EN]. Seville, Spain: Joint Research Centre of the European Commission Publications Office. https://doi.org/10.2791/82116
  • Field, A. (2024). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (6 b.). London: SAGE.
  • Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.2307/3151312
  • Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019
  • Georgieff, A., & Hyee, R. (2021). Artificial intelligence and employment: New cross-country evidence. İçinde OECD social, employment and migration working papers no. 265. Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/c2c1d276-en
  • Gogol, K., Brunner, M., Goetz, T., Martin, R., Ugen, S., Keller, U., Fischbach, A., & Preckel, F. (2014). “My questionnaire is too long!” The assessments of motivational-affective constructs with three-item and single-item measures. Contemporary Educational Psychology, 39(3), 188–205. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2014.04.002
  • Gold, A. H., Malhotra, A., & Segars, A. H. (2001). Knowledge management: An organizational capabilities perspective. Journal of Management Information Systems, 18(1), 185–214. https://doi.org/10.1080/07421222.2001.11045669
  • Göldağ, B. (2021). Investigation of the relationship between digital literacy levels and digital data security awareness levels of university students. E-International Journal of Educational Research, 12(3), 82–100. https://doi.org/10.19160/e-ijer.950635
  • Gryncewicz, W., Zygała, R., & Pilch, A. (2023). AI in HRM: Case study analysis. Preliminary research. Procedia Computer Science, 225, 2351–2360. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.226
  • 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
  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8 b.). China: Cengage Learning EMEA.
  • Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3 b.). Sage.
  • Hasırcı, I., & Örücü, E. (2024). Öz yeterlilik algısı ve örgütsel hazırlığın yapay zeka kaygısı üzerindeki etkileri: Bir araştırma. Sinop Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2), 732–760. https://doi.org/10.30561/sinopusd.1384443
  • Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
  • Hopcan, S., Türkmen, G., & Polat, E. (2024). Exploring the artificial intelligence anxiety and machine learning attitudes of teacher candidates. Education and Information Technologies, 29(6), 7281–7301. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12086-9
  • Hu, L. t., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
  • Huttayavilaiphan, R. (2025). Digital competence and anxiety in Thai university English education: Impacts on teachers and students. World Journal of English Language, 15(1), 225–251. https://doi.org/10.5430/wjel.v15n1p225
  • Ilomäki, L., Paavola, S., Lakkala, M., & Kantosalo, A. (2016). Digital competence – an emergent boundary concept for policy and educational research. Education and Information Technologies, 21(3), 655–679. https://doi.org/10.1007/s10639-014-9346-4
  • Johnson, D. G., & Verdicchio, M. (2017a). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267–2270. https://doi.org/10.1002/asi.23867
  • Johnson, D. G., & Verdicchio, M. (2017b). Reframing AI discourse. Minds and Machines, 27(4), 575–590. https://doi.org/10.1007/s11023-017-9417-6
  • Kang, J., Shin, H., & Kang, C. (2024). Hospitality labor leakage and dynamic turnover behaviors in the age of artificial intelligence and robotics. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 15(5), 916–933. https://doi.org/10.1108/JHTT-12-2023-0411
  • Kappeler, K. (2024). A longitudinal perspective on digital skills for everyday life: Measurement and empirical evidence. Media and Communication, 12(Article 8159). https://doi.org/10.17645/mac.8159
  • Karaarslan, M. H., & Altuntaş, B. (2016). Kariyer tercihini etkileyen faktör düzeylerinin öneminin konjoint analizi ile belirlenmesi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7), 1972–1988. https://doi.org/10.15869/itobiad.259499
  • Kaya, F., Fatih, A., Astrid, S., Paul, R., Okan, Y., & and Demir Kaya, M. (2024). The roles of personality traits, ai anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(2), 497–514. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
  • Kaya, F., Yetişensoy, O., Aydın, F., & Demir Kaya, M. (2024). Yapay zekâ korkusu ölçeğinin Türkçe’ye uyarlanması. Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 14(2), 554–567. https://doi.org/10.48146/odusobiad.1264103
  • Kaya, M. (2023). Havacılık yönetimi öğrencilerinin yapay zekâ kaygısı ve teknoloji kaynaklı işsizlik endişesi [Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Teknik Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi, Tez No: 809085. Eskişehir.
  • Kerr, S. P., Kerr, W. R., & Dalton, M. (2019). Risk attitudes and personality traits of entrepreneurs and venture team members. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(36), 17712–17716. https://doi.org/10.1073/pnas.1908375116
  • Kim, S. Y., & Fernandez, S. (2017). Employee empowerment and turnover intention in the U.S. federal bureaucracy. The American Review of Public Administration, 47(1), 4–22. https://doi.org/10.1177/0275074015583712
  • Kline, R. B. (2023). Principles and practice of structural equation modeling series: Methodology in the social sciences (4 b.). New York: The Guilford Press.
  • Koçer, S. (2024). Yapay zeka ve doğrulama. REFLEKTİF Sosyal Bilimler Dergisi, 5(1), 103–114. https://doi.org/10.47613/reflektif.2024.147
  • Lent, R. W., Brown, S. D., & Hackett, G. (1994). Toward a unifying social cognitive theory of career and academic interest, choice, and performance. Journal of Vocational Behavior, 45(1), 79–122. https://doi.org/10.1006/jvbe.1994.1027
  • Lent, R. W., Brown, S. D., & Hackett, G. (2002). Social cognitive career theory (4 b.). San Francisco, CA: Jossey-Bass.
  • Li, J., Bonn, M. A., & Ye, B. H. (2019). Hotel employee’s artificial intelligence and robotics awareness and its impact on turnover intention: The moderating roles of perceived organizational support and competitive psychological climate. Tourism Management, 73, 172–181. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2019.02.006
  • Li, L., Bibi, M., Hussain, Y., & Xiao, D. (2025). Examining sustainable hospitality practices and employee turnover in Pakistan: The interplay of robotics awareness, mutual trust, and technical skills development in the age of artificial intelligence. Journal of Environmental Management, 373, 123922. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.123922
  • LimeSurvey. (2026). LimeSurvey: An open source survey tool. LimeSurvey GmbH. Erişim Adresi https://www.limesurvey.org
  • Loureiro, S. M. C., Guerreiro, J., & Tussyadiah, I. (2021). Artificial intelligence in business: State of the art and future research agenda. Journal of Business Research, 129, 911–926. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.11.001
  • Lund, B. D., Mannuru, N. R., & Agbaji, D. (2024). AI anxiety and fear: A look at perspectives of information science students and professionals towards artificial intelligence. Journal of Information Science, 01655515241282001. https://doi.org/10.1177/01655515241282001
  • Manyika, J., Lund, S., Chui, M., Bughin, J., Woetzel, L., Batra, P., Ko, R., & Sanghvi, S. (2017). Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation. McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages#/
  • Minbaeva, D. (2021). Disrupted HR? Human Resource Management Review, 31(4). https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2020.100820
  • Mutascu, M. (2021). Artificial intelligence and unemployment: New insights. Economic Analysis and Policy, 69, 653–667. https://doi.org/10.1016/j.eap.2021.01.012
  • Mutlu, T. (2023). Yapay zeka ve girişimcilik. İçinde G. Durmuş & M. Seyhan (Ed.), Yeni dünyada girişimcilik (ss. 1–18). Ankara: Gazi Kitabevi.
  • Nahar, A., Sharma, P., & Thakur, M. (2022). Preference for entrepreneurship as career: Exploring some aspects. Journal of Positive School Psychology, 6(6), 3192–3199. https://journalppw.com/index.php/jpsp/article/view/3819
  • Neumann, O., Katharina, G., & Steiner, R. (2024). Exploring artificial intelligence adoption in public organizations: a comparative case study. Public Management Review, 26(1), 114–141. https://doi.org/10.1080/14719037.2022.2048685
  • Ng, W. (2012). Can we teach digital natives digital literacy? Computers & Education, 59(3), 1065–1078. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.04.016
  • Nguyen, Q. P., & Vo, D. H. (2022). Artificial intelligence and unemployment: An international evidence. Structural Change and Economic Dynamics, 63, 40–55. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2022.09.003
  • Özbek, A. (2024). A study on artificial intelligence concerns of professional accountants and perceptions of future employability. Alanya Academic Review, 8(1), 254–267. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1329511
  • Özkoç, H., Marangoz, M., & Aydın, A. E. (2018). Öğrencilerin kariyer alternatiflerini etkileyen faktörler ve girişimcilik eğitimi. Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 4(1), 98–119. https://doi.org/10.29131/uiibd.413610
  • Pan, Y., & Froese, F. J. (2023). An interdisciplinary review of AI and HRM: Challenges and future directions. Human Resource Management Review, 33(1). https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2022.100924
  • Paredes-Aguirre, M., Hernandez-Pozas, O., Ayala, Y., & Campoverde Aguirre, R. (2025). The stress-busting power of digital self-efficacy: Does training format matter for workers? Current Research in Behavioral Sciences, 8, 100161. https://doi.org/10.1016/j.crbeha.2024.100161
  • Patil, D. (2024). Impact of artificial intelligence on employment and workforce development: Risks, opportunities, and socioeconomic implications. Opportunities, And Socioeconomic Implications(November 12). https://doi.org/10.2139/ssrn.5057396
  • Pérez-Navío, E., Ocaña-Moral, M. T., & Martínez-Serrano, M. d. C. (2021). University graduate students and digital competence: Are future secondary school teachers digitally competent? Sustainability, 13(15), 8519. https://doi.org/10.3390/su13158519
  • Priyadarshi, P., & Premchandran, R. (2022). Insecurity and turnover as robots take charge: impact of neuroticism and change-related uncertainty. Personnel Review, 51(1), 21–39. https://doi.org/10.1108/PR-06-2019-0310
  • Ratten, V. (2020). Coronavirus (covid-19) and entrepreneurship: Changing life and work landscape. Journal of Small Business & Entrepreneurship, 32(5), 503–516. https://doi.org/10.1080/08276331.2020.1790167
  • Ringle, C. M., Wende, S., & Becker, J.-M. (2024). SmartPLS 4. Bönningstedt: SmartPLS. Retrieved from https://www.smartpls.com
  • Ropohl, G. (1999). Philosophy of socio-technical systems. Techné: Research in Philosophy and Technology, 4(3), 186–194. https://doi.org/10.5840/techne19994311
  • Russo, C., Romano, L., Clemente, D., Iacovone, L., Gladwin, T. E., & Panno, A. (2025). Gender differences in artificial intelligence: the role of artificial intelligence anxiety. Frontiers in Psychology, 16, 1559457. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1559457
  • Sanguinetti, P., & Palomo, B. (2024). An alien in the newsroom: AI anxiety in European and American newspapers. Social Sciences, 13(11), 608. https://doi.org/10.3390/socsci13110608
  • Schein, E. H. (1992). How can organizations learn faster? The challenge of entering the green room. MIT Sloan Management Review, 34(2), 85–92. https://core.ac.uk/download/pdf/4380058.pdf
  • Schepman, A., & Rodway, P. (2020). Initial validation of the general attitudes towards artificial intelligence scale. Computers in Human Behavior Reports, 1, 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100014
  • Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & Müller, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Tests of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of Psychological Research, 8(2), 23–74. https://doi.org/10.23668/psycharchives.12784
  • Shandilya, E., & Fan, M. (2022). Understanding older adults’ perceptions and challenges in using AI-enabled everyday technologies. İçinde The Tenth International Symposium of Chinese CHI (Chinese CHI 2022) (ss. 105–116). Guangzhou and Online, China: ACM. https://doi.org/10.1145/3565698.3565774
  • Şeker, C., Örücü, E., & Ercan Önbıçak, A. (2024). Örgütlerde inovasyon, örgütsel öğrenme ilişkisinde yapay zekâ kaygısının rolü. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(1), 328–345. https://doi.org/10.20491/isarder.2024.1793
  • Takıl, N., Erden, N. K., & Sarı, A. B. (2022). Farklı meslek grubu adaylarının yapay zekâ teknolojisine yönelik kaygı seviyesinin incelenmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25(48), 343–353. https://doi.org/10.31795/baunsobed.1165386
  • Tuomi, I. (2018). The impact of artificial intelligence on learning, teaching, and education. Policies for the future (Y. Punie, R. Vuorikari, & M. Cabrera, Ed.) [EUR 29442 EN]. Luxembourg: Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/12297
  • Uçar, M., Çapuk, H., & Yiğit, M. F. (2024). The relationship between artificial intelligence anxiety and unemployment anxiety among university students. WORK, 80(2), 701–710. https://doi.org/10.1177/10519815241290648
  • Ulukapı Yılmaz, H., & Yılmaz, A. (2024). Dijital çağın potansiyel çalışanlarının yapay zekâ kaygılarının belirlenmesi. Business and Economics Research Journal, 15(2), 171–188. https://doi.org/10.20409/berj.2024.440
  • Van Laar, E., Van Deursen, A. J. A. M., Van Dijk, J. A. G. M., & De Haan, J. (2017). The relation between 21st-century skills and digital skills: A systematic literature review. Computers in Human Behavior, 72, 577–588. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.03.010
  • Van Laar, E., Van Deursen, A. J. A. M., Van Dijk, J. A. G. M., & De Haan, J. (2019). Determinants of 21st-century digital skills: A large-scale survey among working professionals. Computers in Human Behavior, 100, 93–104. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.06.017
  • Venkatesh, V., & Morris, M. G. (2000). Why don’t men ever stop to ask for directions? Gender, social influence, and their role in technology acceptance and usage behavior. MIS Quarterly, 24(1), 115–139. https://doi.org/10.2307/3250981
  • Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
  • Vuorikari, R., Kluzer, S., & Punie, Y. (2022). DigComp 2.2: The digital competence framework for citizens [EUR 31006 EN]. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/115376
  • Wang, Y.-M., Chung-Lun, W., Hsin-Hui, L., Sheng-Ching, W., & and Wang, Y.-S. (2024). What drives students’ AI learning behavior: A perspective of AI anxiety. Interactive Learning Environments, 32(6), 2584–2600. https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2153147
  • Wang, Y.-Y., & Wang, Y.-S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619–634. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887
  • Wirtz, B. W., C., W. J., & and Geyer, C. (2019). Artificial intelligence and the public sector: Applications and challenges. International Journal of Public Administration, 42(7), 596–615. https://doi.org/10.1080/01900692.2018.1498103
  • Yaşar, H., & Karagucuk, V. (2025). The effect of artificial intelligence anxiety on career decidedness among students in English-related departments at universities. Discover Artificial Intelligence, 5(1), 48. https://doi.org/10.1007/s44163-025-00284-y
  • Zhang, B., & Dafoe, A. (2019). Artificial intelligence: American attitudes and trends. Oxford, UK: Center for the Governance of AI, Future of Humanity Institute, University of Oxford. https://doi.org/10.2139/ssrn.3312874
  • Zhao, H., & Seibert, S. E. (2006). The big five personality dimensions and entrepreneurial status: A meta-analytical review. Journal of Applied Psychology, 91(2), 259. https://doi.org/10.1037/0021-9010.91.2.259

Potansiyel Çalışanlarda Yapay Zekâ Kaygısı: Sektör Tercihi, Dijital Yetkinlik Düzeyi ve Demografik Özellikler Açısından Bir Değerlendirme

Yıl 2026, Sayı: 19 , 1 - 27 , 05.04.2026

Selçuk Kılıç

https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1721842
https://izlik.org/JA48ZB87DH

Öz

Bu çalışma, yapay zekâ teknolojilerinin iş gücü üzerindeki etkilerine ilişkin potansiyel çalışanların (üniversite öğrencileri) yapay zekâya yönelik kaygı düzeylerini; sektör tercihi, dijital yetkinlik düzeyi ve demografik özellikler bağlamında incelemeyi amaçlamaktadır. Yapay zekâ teknolojileri, bireyler tarafından mesleki risk veya kariyer fırsatı olarak farklı şekillerde algılanabilmektedir. Bu farklı algıların hangi bireysel ve mesleki değişkenlerle ilişkili olduğu nicel bir araştırma modeliyle değerlendirilmiştir. Türkiye’deki bir devlet üniversitesinin 1382 öğrencisinden elde edilen veriler yapay zekâ kaygısının özellikle kamu sektörü yönelimi olan, dijital yetkinlik düzeyi düşük ve iş deneyimi bulunmayan bireylerde daha yüksek olduğunu göstermiştir. Ayrıca kadın katılımcılar ile ikinci sınıf öğrencilerinin kaygı düzeylerinin daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Buna karşılık, girişimcilik yöneliminde bulunan katılımcıların yapay zekâ kaygısı düzeylerinin daha düşük olduğu saptanmıştır. Bu sonuç, girişimci adaylarının yapay zekâyı daha çok bir yenilik ve fırsat kaynağı olarak değerlendirdiklerini düşündürmektedir. Bulgular dijital yetkinliğin geliştirilmesinin yapay zekâya yönelik olumlu tutumları destekleyebileceğini ortaya koymakta, eğitim ve kariyer planlaması açısından önemli öneriler sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ Kaygısı Dijital Yetkinlik Sektör Tercihi Potansiyel Çalışanlar İş Tecrübesi

Etik Beyan

Yazar, çalışmanın hazırlanma süreçlerinin tamamında etik kurallara uyduğunu açıkça beyan eder. Aksi bir durumun tespiti halinde ÖHÜİİBF Dergisinin hiçbir sorumluluğu bulunmamakta olup, bütün sorumluluk çalışmanın yazarına aittir. Bu çalışma Aksaray Üniversitesi İnsan Araştırmaları Etik Kurulunun 18.03.2025 tarihli 2025/116 sayılı kararıyla uygun bulunmuştur.

Teşekkür

Yayın sürecinde katkısı bulunan hakemlere ve editör kuruluna teşekkürler.

Kaynakça

  • Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188–2244. https://doi.org/10.1086/705716
  • Ahn, M. J., & Chen, Y.-C. (2022). Digital transformation toward AI-augmented public administration: The perception of government employees and the willingness to use AI in government. Government Information Quarterly, 39(2). https://doi.org/10.1016/j.giq.2021.101664
  • Akçakanat, Ö. (2024). The impact of artificial intelligence anxiety on technology-induced unemployment concerns: A study on accounting professionals. Afyon Kocatepe University Journal of Economics and Administrative Sciences, 26(Özel Sayı), 53–67. https://doi.org/10.33707/akuiibfd.1458358
  • Akkaya, B., Özkan, A., & Özkan, H. (2021). Yapay zeka kaygı (YZK) ölçeği: Türkçeye uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 1125–1146. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.833668
  • Asad, M. M., & Ajaz, A. (2024). Impact of ChatGPT and generative AI on lifelong learning and upskilling learners in higher education: Unveiling the challenges and opportunities globally. The International Journal of Information and Learning Technology, 41(5), 507–523. https://doi.org/10.1108/IJILT-06-2024-0103
  • Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of economic perspectives, 29(3), 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.3
  • Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. New York: W. H. Freeman and Company.
  • Belber, B. G., & Özmen, M. H. (2024). Hizmet sektörü çalışanlarının yapay zekâ ile ilgili gelecek kaygıları. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 23(91), 1085–1101. https://doi.org/10.17755/esosder.1437531
  • Bessen, J. (2020). Automation and jobs: When technology boosts employment. Economic Policy, 34(100), 589–626. https://doi.org/10.1093/epolic/eiaa001
  • Bharadiya, J. P., Thomas, R. K., & Ahmed, F. (2023). Rise of artificial intelligence in business and industry. Journal of Engineering Research and Reports, 25(3), 85–103. https://doi.org/10.9734/jerr/2023/v25i3893
  • Bıyıklı, F., Bozdoğan, T., & Çetin, Ö. O. (2024). Kişilik özelliklerinin yapay zekâ tutumuna etkisinde statü kaygısının ılımlaştırıcı rolü: Muhasebe meslek mensupları üzerine ampirik bir çalışma. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(Özel Sayı), 117–132. https://doi.org/10.33707/akuiibfd.1462678
  • Bozkurt, A. (2023). ChatGPT, generative artificial intelligence and algorithmic paradigm shift. Journal of Critical Review of Educational Sciences, 4(1), 63–72. https://doi.org/10.59320/alanyazin.1283282
  • Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. New York: W. W. Norton & Company.
  • Büyüköztürk, Ş. (2024). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum (31 b.). Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.
  • Cantas, Ç., Soyer, C., & Batur, Ö. (2024). Examination of undergraduate students’ artificial intelligence anxiety, multidimensional 21st century skills, and lifelong learning levels in terms of various variables. Turkish Online Journal of Educational Technology-TOJET, 23(3), 29–53. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1434130.pdf
  • Carolus, A., Koch, M. J., 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. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 1(2), 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2023.100014
  • Chen, C., Hu, W., & Wei, X. (2025). From anxiety to action: exploring the impact of artificial intelligence anxiety and artificial intelligence self-efficacy on motivated learning of undergraduate students. Interactive Learning Environments, 33(4), 3162–3177. https://doi.org/10.1080/10494820.2024.2440877
  • Chiu, Y.-T., Zhu, Y.-Q., & Corbett, J. (2021). In the hearts and minds of employees: A model of pre-adoptive appraisal toward artificial intelligence in organizations. International Journal of Information Management, 60, 102379. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102379
  • Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2 b.). Hillsdale, New Jersey: Lawrence Earlbaum Associates.
  • Çetiner, N., & Çetinkaya, F. Ö. (2024). Çalışanların yapay zekâ kaygısı ile motivasyon düzeyleri arasındaki ilişki: Turizm çalışanları üzerine bir araştırma. Alanya Akademik Bakış, 8(1), 159–173. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1297394
  • Diamantopoulos, A., Sarstedt, M., Fuchs, C., Wilczynski, P., & Kaiser, S. (2012). Guidelines for choosing between multi-item and single-item scales for construct measurement: A predictive validity perspective. Journal of the Academy of Marketing Science, 40(3), 434–449. https://doi.org/10.1007/s11747-011-0300-3
  • Enholm, I. M., Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2022). Artificial intelligence and business value: A literature review. Information Systems Frontiers, 24(5), 1709–1734. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10186-w
  • Eyüp, B., & Kayhan, S. (2023). Pre-service turkish language teachers’ anxiety and attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Education and Literacy Studies, 11(4), 43–56. https://doi.org/10.7575/aiac.ijels.v.11n.4p.43
  • Ferrari, A. (2012). Digital competence in practice: An analysis of frameworks [EUR 25351 EN]. Seville, Spain: Joint Research Centre of the European Commission Publications Office. https://doi.org/10.2791/82116
  • Field, A. (2024). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (6 b.). London: SAGE.
  • Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.2307/3151312
  • Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019
  • Georgieff, A., & Hyee, R. (2021). Artificial intelligence and employment: New cross-country evidence. İçinde OECD social, employment and migration working papers no. 265. Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/c2c1d276-en
  • Gogol, K., Brunner, M., Goetz, T., Martin, R., Ugen, S., Keller, U., Fischbach, A., & Preckel, F. (2014). “My questionnaire is too long!” The assessments of motivational-affective constructs with three-item and single-item measures. Contemporary Educational Psychology, 39(3), 188–205. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2014.04.002
  • Gold, A. H., Malhotra, A., & Segars, A. H. (2001). Knowledge management: An organizational capabilities perspective. Journal of Management Information Systems, 18(1), 185–214. https://doi.org/10.1080/07421222.2001.11045669
  • Göldağ, B. (2021). Investigation of the relationship between digital literacy levels and digital data security awareness levels of university students. E-International Journal of Educational Research, 12(3), 82–100. https://doi.org/10.19160/e-ijer.950635
  • Gryncewicz, W., Zygała, R., & Pilch, A. (2023). AI in HRM: Case study analysis. Preliminary research. Procedia Computer Science, 225, 2351–2360. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.226
  • 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
  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8 b.). China: Cengage Learning EMEA.
  • Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3 b.). Sage.
  • Hasırcı, I., & Örücü, E. (2024). Öz yeterlilik algısı ve örgütsel hazırlığın yapay zeka kaygısı üzerindeki etkileri: Bir araştırma. Sinop Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2), 732–760. https://doi.org/10.30561/sinopusd.1384443
  • Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
  • Hopcan, S., Türkmen, G., & Polat, E. (2024). Exploring the artificial intelligence anxiety and machine learning attitudes of teacher candidates. Education and Information Technologies, 29(6), 7281–7301. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12086-9
  • Hu, L. t., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
  • Huttayavilaiphan, R. (2025). Digital competence and anxiety in Thai university English education: Impacts on teachers and students. World Journal of English Language, 15(1), 225–251. https://doi.org/10.5430/wjel.v15n1p225
  • Ilomäki, L., Paavola, S., Lakkala, M., & Kantosalo, A. (2016). Digital competence – an emergent boundary concept for policy and educational research. Education and Information Technologies, 21(3), 655–679. https://doi.org/10.1007/s10639-014-9346-4
  • Johnson, D. G., & Verdicchio, M. (2017a). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267–2270. https://doi.org/10.1002/asi.23867
  • Johnson, D. G., & Verdicchio, M. (2017b). Reframing AI discourse. Minds and Machines, 27(4), 575–590. https://doi.org/10.1007/s11023-017-9417-6
  • Kang, J., Shin, H., & Kang, C. (2024). Hospitality labor leakage and dynamic turnover behaviors in the age of artificial intelligence and robotics. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 15(5), 916–933. https://doi.org/10.1108/JHTT-12-2023-0411
  • Kappeler, K. (2024). A longitudinal perspective on digital skills for everyday life: Measurement and empirical evidence. Media and Communication, 12(Article 8159). https://doi.org/10.17645/mac.8159
  • Karaarslan, M. H., & Altuntaş, B. (2016). Kariyer tercihini etkileyen faktör düzeylerinin öneminin konjoint analizi ile belirlenmesi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7), 1972–1988. https://doi.org/10.15869/itobiad.259499
  • Kaya, F., Fatih, A., Astrid, S., Paul, R., Okan, Y., & and Demir Kaya, M. (2024). The roles of personality traits, ai anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(2), 497–514. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
  • Kaya, F., Yetişensoy, O., Aydın, F., & Demir Kaya, M. (2024). Yapay zekâ korkusu ölçeğinin Türkçe’ye uyarlanması. Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 14(2), 554–567. https://doi.org/10.48146/odusobiad.1264103
  • Kaya, M. (2023). Havacılık yönetimi öğrencilerinin yapay zekâ kaygısı ve teknoloji kaynaklı işsizlik endişesi [Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Teknik Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi, Tez No: 809085. Eskişehir.
  • Kerr, S. P., Kerr, W. R., & Dalton, M. (2019). Risk attitudes and personality traits of entrepreneurs and venture team members. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(36), 17712–17716. https://doi.org/10.1073/pnas.1908375116
  • Kim, S. Y., & Fernandez, S. (2017). Employee empowerment and turnover intention in the U.S. federal bureaucracy. The American Review of Public Administration, 47(1), 4–22. https://doi.org/10.1177/0275074015583712
  • Kline, R. B. (2023). Principles and practice of structural equation modeling series: Methodology in the social sciences (4 b.). New York: The Guilford Press.
  • Koçer, S. (2024). Yapay zeka ve doğrulama. REFLEKTİF Sosyal Bilimler Dergisi, 5(1), 103–114. https://doi.org/10.47613/reflektif.2024.147
  • Lent, R. W., Brown, S. D., & Hackett, G. (1994). Toward a unifying social cognitive theory of career and academic interest, choice, and performance. Journal of Vocational Behavior, 45(1), 79–122. https://doi.org/10.1006/jvbe.1994.1027
  • Lent, R. W., Brown, S. D., & Hackett, G. (2002). Social cognitive career theory (4 b.). San Francisco, CA: Jossey-Bass.
  • Li, J., Bonn, M. A., & Ye, B. H. (2019). Hotel employee’s artificial intelligence and robotics awareness and its impact on turnover intention: The moderating roles of perceived organizational support and competitive psychological climate. Tourism Management, 73, 172–181. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2019.02.006
  • Li, L., Bibi, M., Hussain, Y., & Xiao, D. (2025). Examining sustainable hospitality practices and employee turnover in Pakistan: The interplay of robotics awareness, mutual trust, and technical skills development in the age of artificial intelligence. Journal of Environmental Management, 373, 123922. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.123922
  • LimeSurvey. (2026). LimeSurvey: An open source survey tool. LimeSurvey GmbH. Erişim Adresi https://www.limesurvey.org
  • Loureiro, S. M. C., Guerreiro, J., & Tussyadiah, I. (2021). Artificial intelligence in business: State of the art and future research agenda. Journal of Business Research, 129, 911–926. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.11.001
  • Lund, B. D., Mannuru, N. R., & Agbaji, D. (2024). AI anxiety and fear: A look at perspectives of information science students and professionals towards artificial intelligence. Journal of Information Science, 01655515241282001. https://doi.org/10.1177/01655515241282001
  • Manyika, J., Lund, S., Chui, M., Bughin, J., Woetzel, L., Batra, P., Ko, R., & Sanghvi, S. (2017). Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation. McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages#/
  • Minbaeva, D. (2021). Disrupted HR? Human Resource Management Review, 31(4). https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2020.100820
  • Mutascu, M. (2021). Artificial intelligence and unemployment: New insights. Economic Analysis and Policy, 69, 653–667. https://doi.org/10.1016/j.eap.2021.01.012
  • Mutlu, T. (2023). Yapay zeka ve girişimcilik. İçinde G. Durmuş & M. Seyhan (Ed.), Yeni dünyada girişimcilik (ss. 1–18). Ankara: Gazi Kitabevi.
  • Nahar, A., Sharma, P., & Thakur, M. (2022). Preference for entrepreneurship as career: Exploring some aspects. Journal of Positive School Psychology, 6(6), 3192–3199. https://journalppw.com/index.php/jpsp/article/view/3819
  • Neumann, O., Katharina, G., & Steiner, R. (2024). Exploring artificial intelligence adoption in public organizations: a comparative case study. Public Management Review, 26(1), 114–141. https://doi.org/10.1080/14719037.2022.2048685
  • Ng, W. (2012). Can we teach digital natives digital literacy? Computers & Education, 59(3), 1065–1078. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.04.016
  • Nguyen, Q. P., & Vo, D. H. (2022). Artificial intelligence and unemployment: An international evidence. Structural Change and Economic Dynamics, 63, 40–55. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2022.09.003
  • Özbek, A. (2024). A study on artificial intelligence concerns of professional accountants and perceptions of future employability. Alanya Academic Review, 8(1), 254–267. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1329511
  • Özkoç, H., Marangoz, M., & Aydın, A. E. (2018). Öğrencilerin kariyer alternatiflerini etkileyen faktörler ve girişimcilik eğitimi. Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 4(1), 98–119. https://doi.org/10.29131/uiibd.413610
  • Pan, Y., & Froese, F. J. (2023). An interdisciplinary review of AI and HRM: Challenges and future directions. Human Resource Management Review, 33(1). https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2022.100924
  • Paredes-Aguirre, M., Hernandez-Pozas, O., Ayala, Y., & Campoverde Aguirre, R. (2025). The stress-busting power of digital self-efficacy: Does training format matter for workers? Current Research in Behavioral Sciences, 8, 100161. https://doi.org/10.1016/j.crbeha.2024.100161
  • Patil, D. (2024). Impact of artificial intelligence on employment and workforce development: Risks, opportunities, and socioeconomic implications. Opportunities, And Socioeconomic Implications(November 12). https://doi.org/10.2139/ssrn.5057396
  • Pérez-Navío, E., Ocaña-Moral, M. T., & Martínez-Serrano, M. d. C. (2021). University graduate students and digital competence: Are future secondary school teachers digitally competent? Sustainability, 13(15), 8519. https://doi.org/10.3390/su13158519
  • Priyadarshi, P., & Premchandran, R. (2022). Insecurity and turnover as robots take charge: impact of neuroticism and change-related uncertainty. Personnel Review, 51(1), 21–39. https://doi.org/10.1108/PR-06-2019-0310
  • Ratten, V. (2020). Coronavirus (covid-19) and entrepreneurship: Changing life and work landscape. Journal of Small Business & Entrepreneurship, 32(5), 503–516. https://doi.org/10.1080/08276331.2020.1790167
  • Ringle, C. M., Wende, S., & Becker, J.-M. (2024). SmartPLS 4. Bönningstedt: SmartPLS. Retrieved from https://www.smartpls.com
  • Ropohl, G. (1999). Philosophy of socio-technical systems. Techné: Research in Philosophy and Technology, 4(3), 186–194. https://doi.org/10.5840/techne19994311
  • Russo, C., Romano, L., Clemente, D., Iacovone, L., Gladwin, T. E., & Panno, A. (2025). Gender differences in artificial intelligence: the role of artificial intelligence anxiety. Frontiers in Psychology, 16, 1559457. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1559457
  • Sanguinetti, P., & Palomo, B. (2024). An alien in the newsroom: AI anxiety in European and American newspapers. Social Sciences, 13(11), 608. https://doi.org/10.3390/socsci13110608
  • Schein, E. H. (1992). How can organizations learn faster? The challenge of entering the green room. MIT Sloan Management Review, 34(2), 85–92. https://core.ac.uk/download/pdf/4380058.pdf
  • Schepman, A., & Rodway, P. (2020). Initial validation of the general attitudes towards artificial intelligence scale. Computers in Human Behavior Reports, 1, 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100014
  • Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & Müller, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Tests of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of Psychological Research, 8(2), 23–74. https://doi.org/10.23668/psycharchives.12784
  • Shandilya, E., & Fan, M. (2022). Understanding older adults’ perceptions and challenges in using AI-enabled everyday technologies. İçinde The Tenth International Symposium of Chinese CHI (Chinese CHI 2022) (ss. 105–116). Guangzhou and Online, China: ACM. https://doi.org/10.1145/3565698.3565774
  • Şeker, C., Örücü, E., & Ercan Önbıçak, A. (2024). Örgütlerde inovasyon, örgütsel öğrenme ilişkisinde yapay zekâ kaygısının rolü. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(1), 328–345. https://doi.org/10.20491/isarder.2024.1793
  • Takıl, N., Erden, N. K., & Sarı, A. B. (2022). Farklı meslek grubu adaylarının yapay zekâ teknolojisine yönelik kaygı seviyesinin incelenmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25(48), 343–353. https://doi.org/10.31795/baunsobed.1165386
  • Tuomi, I. (2018). The impact of artificial intelligence on learning, teaching, and education. Policies for the future (Y. Punie, R. Vuorikari, & M. Cabrera, Ed.) [EUR 29442 EN]. Luxembourg: Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/12297
  • Uçar, M., Çapuk, H., & Yiğit, M. F. (2024). The relationship between artificial intelligence anxiety and unemployment anxiety among university students. WORK, 80(2), 701–710. https://doi.org/10.1177/10519815241290648
  • Ulukapı Yılmaz, H., & Yılmaz, A. (2024). Dijital çağın potansiyel çalışanlarının yapay zekâ kaygılarının belirlenmesi. Business and Economics Research Journal, 15(2), 171–188. https://doi.org/10.20409/berj.2024.440
  • Van Laar, E., Van Deursen, A. J. A. M., Van Dijk, J. A. G. M., & De Haan, J. (2017). The relation between 21st-century skills and digital skills: A systematic literature review. Computers in Human Behavior, 72, 577–588. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.03.010
  • Van Laar, E., Van Deursen, A. J. A. M., Van Dijk, J. A. G. M., & De Haan, J. (2019). Determinants of 21st-century digital skills: A large-scale survey among working professionals. Computers in Human Behavior, 100, 93–104. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.06.017
  • Venkatesh, V., & Morris, M. G. (2000). Why don’t men ever stop to ask for directions? Gender, social influence, and their role in technology acceptance and usage behavior. MIS Quarterly, 24(1), 115–139. https://doi.org/10.2307/3250981
  • Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
  • Vuorikari, R., Kluzer, S., & Punie, Y. (2022). DigComp 2.2: The digital competence framework for citizens [EUR 31006 EN]. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/115376
  • Wang, Y.-M., Chung-Lun, W., Hsin-Hui, L., Sheng-Ching, W., & and Wang, Y.-S. (2024). What drives students’ AI learning behavior: A perspective of AI anxiety. Interactive Learning Environments, 32(6), 2584–2600. https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2153147
  • Wang, Y.-Y., & Wang, Y.-S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619–634. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887
  • Wirtz, B. W., C., W. J., & and Geyer, C. (2019). Artificial intelligence and the public sector: Applications and challenges. International Journal of Public Administration, 42(7), 596–615. https://doi.org/10.1080/01900692.2018.1498103
  • Yaşar, H., & Karagucuk, V. (2025). The effect of artificial intelligence anxiety on career decidedness among students in English-related departments at universities. Discover Artificial Intelligence, 5(1), 48. https://doi.org/10.1007/s44163-025-00284-y
  • Zhang, B., & Dafoe, A. (2019). Artificial intelligence: American attitudes and trends. Oxford, UK: Center for the Governance of AI, Future of Humanity Institute, University of Oxford. https://doi.org/10.2139/ssrn.3312874
  • Zhao, H., & Seibert, S. E. (2006). The big five personality dimensions and entrepreneurial status: A meta-analytical review. Journal of Applied Psychology, 91(2), 259. https://doi.org/10.1037/0021-9010.91.2.259
Toplam 100 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Yönetim Bilişim Sistemleri, Yapay Zeka (Diğer), Demografi (Diğer), İnsan Kaynakları ve Endüstriyel İlişkiler (Diğer), İşletme
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Selçuk Kılıç 0000-0002-9287-4754

Gönderilme Tarihi 17 Haziran 2025
Kabul Tarihi 27 Mart 2026
Yayımlanma Tarihi 5 Nisan 2026
DOI https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1721842
IZ https://izlik.org/JA48ZB87DH
Yayımlandığı Sayı Yıl 2026 Sayı: 19

Kaynak Göster

APA Kılıç, S. (2026). Potansiyel Çalışanlarda Yapay Zekâ Kaygısı: Sektör Tercihi, Dijital Yetkinlik Düzeyi ve Demografik Özellikler Açısından Bir Değerlendirme. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19, 1-27. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1721842

Amaç ve Kapsam

Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD) 2008 yılında yayın hayatına başlamış, sosyal bilimler alanında özgün araştırma makaleleri yayınlayan bir dergidir. Uluslararası bilimsel hakemli olan dergimiz süreli yayın formatında bilimsel çalışmaları yayınlamaktadır. Yayınlanmak üzere gönderilen eserlerin başka bir yerde yayınlanmamış veya yayınlanmak üzere gönderilmemiş olması gerekmektedir. 

Derginin yayın dili Türkçe ve İngilizcedir. Dergide yayınlanacak eserlerin her türlü sorumluluğu yazar veya yazarlara aittir. Dergimize gönderilecek eserlerin DergiPark sistemi (https://dergipark.org.tr/ohuiibf) üzerinden gönderilmesi gerekmektedir. 

 

Gönderilen Makalelerde aşağıdaki yazım kuralları aranır.

Yazım kuralları için 📄 lütfen tıklayınız.  Örnek gönderi dosyasına göre çalışmanızı hazırlayabilirsiniz. Örnek dosya için📝 lütfen tıklayınız. 

Öncelikle  Microsoft Office Word formatında yazılmalı ve kaydedilmelidir. Aksi takdirde makaleler kabul edilmeyecektir.

1. Yayınlanmak üzere dergiye gönderilen yazılar daha önce yayınlanmamış ya da yayınlanmak üzere başka bir yere gönderilmemiş olmalıdır. Bunun için bir copyright dilekçesi yazıp ana metinden ayrı olarak imzalanmış olarak yüklemeniz istenmektedir.

2. Dergimizde Türkçe ve İngilizce dillerinden herhangi biri ile yazılmış yazılar yayınlanmaktadır.

 

 

Yayın Etiği

Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD)'nde uygulanan yayın süreçleri, bilginin tarafsız ve saygın bir şekilde gelişimine ve dağıtımına temel teşkil etmektedir. Bu doğrultuda uygulanan süreçler, yazarların ve yazarları destekleyen kurumların çalışmalarının kalitesine doğrudan yansımaktadır. Hakemli çalışmalar bilimsel yöntemi somutlaştıran ve destekleyen çalışmalardır. Bu noktada sürecin bütün paydaşlarının (yazarlar, okuyucular ve araştırmacılar, yayıncı, hakemler ve editörler) etik ilkelere yönelik standartlara uyması önem taşımaktadır. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD) yayın etiği kapsamında tüm paydaşların aşağıdaki etik sorumlulukları taşımasını beklenmektedir. Etik denetimi ve etik dışı girişimlerin önlenmesi için iThenticate ya da Turnitin kullanılabilir.

Aşağıda yer alan etik görev ve sorumluluklar, açık erişim olarak Committee on Publication Ethics (COPE) tarafından yayınlanan rehberler ve politikalar dikkate alınarak hazırlanmıştır.

Yazarların Etik Sorumlulukları

Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD)'ne çalışma gönderen yazar(lar)ın aşağıdaki etik sorumluluklara uyması beklenmektedir:

- Yazar(lar)ın gönderdikleri çalışmaların özgün olması beklenmektedir. Yazar(lar)ın başka çalışmalardan yararlanmaları veya başka çalışmaları kullanmaları durumunda eksiksiz ve doğru bir biçimde atıfta bulunmaları ve/veya alıntı yapmaları gerekmektedir.
- Çalışmanın oluşturulmasında içeriğe entelektüel açıdan katkı sağlamayan kişiler, yazar olarak belirtilmemelidir.
- Yayınlanmak üzere gönderilen tüm çalışmaların varsa çıkar çatışması teşkil edebilecek durumları ve ilişkileri açıklanmalıdır.
- Yazar(lar)dan değerlendirme süreçleri çerçevesinde makalelerine ilişkin ham veri talep edilebilir; böyle bir durumda yazar(lar) beklenen veri ve bilgileri yayın kuruluna sunmaya hazır olmalıdır.
- Yazar(lar) kullanılan verilerin kullanım haklarına, araştırma/analizlerle ilgili gerekli izinlere sahip olduklarını veya deney yapılan deneklerin rızasının alındığını gösteren belgeye sahip olmalıdır.
-Yazar(lar)ın yayınlanmış, erken görünüm veya değerlendirme aşamasındaki çalışmasıyla ilgili bir yanlış ya da hatayı fark etmesi durumunda, dergi editörünü veya yayıncıyı bilgilendirme, düzeltme veya geri çekme işlemlerinde editörle işbirliği yapma yükümlülüğü bulunmaktadır.
- Yazar(lar) aynı yıl içerisinde sadece bir çalışmada yazar olarak yer alabilirler, aynı yazarın kabul almış diğer çalışmaları bir sonraki yıl (cilt) için yayın sürecine dahil edilir. Yazarlar,  aynı yıl içerisinde ikinci çalışmaları için, kabul edilseler dahi yayımlanma talebinde bulunamazlar.

- Yazar(lar) çalışmalarını aynı anda birden fazla derginin başvuru sürecinde bulunduramaz. Her bir başvuru önceki başvurunun tamamlanmasını takiben başlatılabilir. Başka bir dergide yayınlanmış çalışma Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD)'ne gönderilemez.

- Değerlendirme süreci başlamış bir çalışmanın yazar sorumluluklarının değiştirilmesi (yazar ekleme, yazar sırası değiştirme, yazar çıkartma gibi) teklif edilemez.


Editörlerin Etik Görev ve Sorumlulukları

Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD) editörleri, açık erişim olarak Committee on Publication Ethics (COPE) tarafından yayınlanan "COPE Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors" ve "COPE Best Practice Guidelines for Journal Editors" rehberleri temelinde aşağıdaki etik görev ve sorumluluklara sahip olmalıdır:

Genel görev ve sorumluluklar

Editörler, Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD)'nde yayınlanan her yayından sorumludur. Bu sorumluluk bağlamında editörler, aşağıdaki rol ve yükümlülükleri taşımaktadır:

Okuyucuların ve yazarların bilgi ihtiyaçlarını karşılamaya yönelik çaba sarfetme,
Sürekli olarak derginin gelişimini sağlama,
Dergide yayınlanan çalışmaların kalitesini geliştirmeye yönelik süreçleri yürütme,
Düşünce özgürlüğünü destekleme,
Akademik açıdan bütünlüğü sağlanma,
Fikri mülkiyet hakları ve etik standartlardan taviz vermeden iş süreçlerini devam ettirme,
Düzeltme, açıklama gerektiren konularda yayın açısından açıklık ve şeffaflık gösterme.
Okuyucu ile ilişkiler

Editörler tüm okuyucu, araştırmacı ve uygulayıcıların ihtiyaç duydukları bilgi, beceri ve deneyim beklentilerini dikkate alarak karar vermelidir. Yayınlanan çalışmaların okuyucu, araştırmacı, uygulayıcı ve bilimsel literatüre katkı sağlamasına ve özgün nitelikte olmasına dikkat etmelidir. Ayrıca editörler okuyucu, araştırmacı ve uygulayıcılardan gelen geri bildirimleri dikkate almak, açıklayıcı ve bilgilendirici geri bildirim vermekle yükümlüdür.

Yazarlar ile ilişkiler

Editörlerin yazarlara karşı görev ve sorumlulukları aşağıdaki şekildedir:

Editörler, çalışmaların önemi, özgün değeri, geçerliliği, anlatımın açıklığı ve derginin amaç ve hedeflerine dayanarak olumlu ya da olumsuz karar vermelidir.
Editörler, yayın kapsamına uygun olan çalışmaları ciddi problemi olmadığı sürece ön değerlendirme aşamasına almalıdır.
Editörler, çalışma ile ilgili ciddi bir sorun olmadıkça, olumlu yöndeki hakem önerilerini göz ardı etmemelidir.
Yeni editörler, çalışmalara yönelik olarak önceki editör(ler) tarafından verilen kararları ciddi bir sorun olmadıkça değiştirmemelidir.
"Kör Hakemlik ve Değerlendirme Süreci" mutlaka yayınlanmalı ve editörler tanımlanan süreçlerde yaşanabilecek sapmaların önüne geçmelidir.
Editörler, yazarlar tarafından kendilerinden beklenecek her konuyu ayrıntılı olarak içeren bir "Yazar Rehberi" yayınlamalıdır. Bu rehberler belirli zaman aralıklarında güncellenmelidir.
Yazarlara açıklayıcı ve bilgilendirici şekilde bildirim ve dönüş sağlanmalıdır.
Hakemler ile ilişkiler

Editörlerin hakemlere karşı görev ve sorumlulukları aşağıdaki şekildedir:

Hakemleri çalışmanın konusuna uygun olarak belirlemelidir.
Hakemlerin değerlendirme aşamasında ihtiyaç duyacakları bilgi ve rehberleri sağlamakla yükümlüdür.
Yazarlar ve hakemler arasından çıkar çatışması olup olmadığını gözetmek durumundadır.
Körleme hakemlik bağlamında hakemlerin kimlik bilgilerini gizli tutmalıdır.
Hakemleri tarafsız, bilimsel ve nesnel bir dille çalışmayı değerlendirmeleri için teşvik etmelidir.
Hakemleri zamanında dönüş ve performans gibi ölçütlerle değerlendirmelidir.
Hakemlerin performansını artırıcı uygulama ve politikalar belirlemelidir.
Hakem havuzunun dinamik şekilde güncellenmesi konusunda gerekli adımları atmalıdır.
Nezaketsiz ve bilimsel olmayan değerlendirmeleri engellemelidir.
Hakem havuzunun geniş bir yelpazeden oluşması için adımlar atmalıdır.


Yayın kurulu ile ilişkiler

Editörler, tüm yayın kurulu üyelerinin süreçleri yayın politikaları ve yönergelere uygun ilerletmesini sağlamalıdır. Yayın kurulu üyelerini yayın politikaları hakkında bilgilendirmeli ve gelişmelerden haberdar etmelidir. Yeni yayın kurulu üyelerini yayın politikaları konusunda eğitmeli, ihtiyaç duydukları bilgileri sağlamalıdır.

Ayrıca editörler;

Yayın kurulu üyelerinin çalışmaları tarafsız ve bağımsız olarak değerlendirmelerini sağlamalıdır.
Yeni yayın kurulu üyelerini, katkı sağlayabilir ve uygun nitelikte belirlemelidir.
Yayın kurulu üyelerinin uzmanlık alanına uygun çalışmaları değerlendirme için göndermelidir.
Yayın kurulu ile düzenli olarak etkileşim içerisinde olmalıdır.
Yayın kurulu ile belirli aralıklarla yayın politikalarının ve derginin gelişimi için toplantılar düzenlemelidir.
Dergi sahibi ve yayıncı ile ilişkiler

Editörler ve yayıncı arasındaki ilişki editöryal bağımsızlık ilkesine dayanmaktadır.

Editöryal ve kör hakemlik süreçleri

Editörler; dergi yayın politikalarında yer alan "Kör Hakemlik ve Değerlendirme Süreci" politikalarını uygulamakla yükümlüdür. Bu bağlamda editörler her çalışmanın adil, tarafsız ve zamanında değerlendirme sürecinin tamamlanmasını sağlar.

Kalite güvencesi

Editörler; dergide yayınlanan her makalenin dergi yayın politikaları ve uluslararası standartlara uygun olarak yayınlanmasından sorumludur.

Kişisel verilerin korunması

Editörler; değerlendirilen çalışmalarda yer alan deneklere veya görsellere ilişkin kişisel verilerin korunmasını sağlamakla yükümlüdür. Çalışmalarda kullanılan bireylerin açık rızası belgeli olmadığı sürece çalışmayı reddetmekle görevlidir. Ayrıca editörler; yazar, hakem ve okuyucuların bireysel verilerini korumaktan sorumludur.

Etik kurul, insan ve hayvan hakları

Editörler; değerlendirilen çalışmalarda insan ve hayvan haklarının korunmasını sağlamakla yükümlüdür. Çalışmalarda kullanılan deneklere ilişkin etik kurul onayı, deneysel araştırmalara ilişkin izinlerin olmadığı durumlarda çalışmayı reddetmekle sorumludur.

Olası suistimal ve görevi kötüye kullanmaya karşı önlem

Editörler; olası suistimal ve görevi kötüye kullanma işlemlerine karşı önlem almakla yükümlüdür. Bu duruma yönelik şikayetlerin belirlenmesi ve değerlendirilmesi konusunda titiz ve nesnel bir soruşturma yapmanın yanı sıra, konuyla ilgili bulguların paylaşılması editörün sorumlulukları arasında yer almaktadır.

Akademik yayın bütünlüğünü sağlamak

Editörler çalışmalarda yer alan hata, tutarsızlık ya da yanlış yönlendirme içeren yargıların hızlı bir şekilde düzeltilmesini sağlamalıdır.

Fikri mülkiyet haklarının korunması

Editörler; yayınlanan tüm makalelerin fikri mülkiyet hakkını korumakla, olası ihlallerde derginin ve yazar(lar)ın haklarını savunmakla yükümlüdür. Ayrıca editörler yayınlanan tüm makalelerdeki içeriklerin başka yayınların fikri mülkiyet haklarını ihlal etmemesi adına gerekli önlemleri almakla yükümlüdür.

Yapıcılık ve tartışmaya açıklık

Editörler;

Dergide yayınlanan eserlere ilişkin ikna edici eleştirileri dikkate almalı ve bu eleştirilere yönelik yapıcı bir tutum sergilemelidir.
Eleştirilen çalışmaların yazar(lar)ına cevap hakkı tanımalıdır.
Olumsuz sonuçlar içeren çalışmaları göz ardı etmemeli ya da dışlamamalıdır.
Şikayetler

Editörler; yazar, hakem veya okuyuculardan gelen şikayetleri dikkatlice inceleyerek aydınlatıcı ve açıklayıcı bir şekilde yanıt vermekle yükümlüdür.

Politik ve Ticari kaygılar

Dergi sahibi, yayıncı ve diğer hiçbir politik ve ticari unsur, editörlerin bağımsız karar almalarını etkilemez.

Çıkar çatışmaları

Editörler; yazar(lar), hakemler ve diğer editörler arasındaki çıkar çatışmalarını göz önünde bulundurarak, çalışmaların yayın sürecinin bağımsız ve tarafsız bir şekilde tamamlamasını garanti eder.

Hakemlerin Etik Sorumlulukları

Tüm çalışmaların "Körleme Hakemlik" ile değerlendirilmesi yayın kalitesini doğrudan etkilemektedir. Bu süreç yayının nesnel ve bağımsız değerlendirilmesi ile güven sağlar. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD) değerlendirme süreci çift taraflı kör hakemlik ilkesiyle yürütülür. Hakemler yazarlar ile doğrudan iletişime geçemez, değerlendirme ve yorumlar dergi yönetim sistemi aracılığıyla iletilir. Bu süreçte değerlendirme formları ve tam metinler üzerindeki hakem yorumları editör aracılığıyla yazar(lar)a iletilir. Bu bağlamda Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD) için çalışma değerlendiren hakemlerin aşağıdaki etik sorumluluklara sahip olması beklenmektedir:

-Sadece uzmanlık alanı ile ilgili çalışmaları değerlendirmeyi kabul etmelidir.
-Tarafsızlık ve gizlilik içerisinde değerlendirme yapmalıdır.
-Değerlendirme sürecinde çıkar çatışması ile karşı karşıya olduğunu düşünürse, çalışmayı incelemeyi reddederek, dergi editörünü bilgilendirmelidir.
-Gizlilik ilkesi gereği inceledikleri çalışmaları değerlendirme sürecinden sonra imha etmelidir. İnceledikleri çalışmaların sadece nihai versiyonlarını ancak yayınlandıktan sonra kullanabilir.
-Değerlendirmeyi nesnel bir şekilde sadece çalışmanın içeriği ile ilgili olarak yapmalıdır. Milliyet, cinsiyet, dini inançlar, siyasal inançlar ve ticari kaygıların değerlendirmeye etki etmesine izin vermemelidir.
-Değerlendirmeyi yapıcı ve nazik bir dille yapmalıdır. Düşmanlık, iftira ve hakaret içeren aşağılayıcı kişisel yorumlar yapmamalıdır.
-Değerlendirmeyi kabul ettikleri çalışmayı zamanında ve yukarıdaki etik sorumluluklarda gerçekleştirmelidir.


Yayıncının Etik Sorumlukları

Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD) yayıncısı olan Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, kâr amacı gütmeyen bir devlet üniversitesidir. Bu bağlamda Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD) ile ilgili aşağıdaki etik sorumlulukların bilinciyle hareket etmektedir:

Editörler, Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD)'ne gönderilen çalışmaların tüm süreçlerinden sorumludur. Bu çerçevede ekonomik ya da politik kazançlar göz önüne alınmaksızın karar verici kişiler editörlerdir.
Bağımsız editör kararı oluşturulmasını taahhüt eder.
Editörlere ilişkin her türlü bilimsel suistimal, atıf çeteciliği ve intihalle ilgili önlemleri alma sorumluluğuna sahiptir.


Etik Olmayan Bir Durumla Karşılaşırsanız

Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUİİBFD)'nde yukarıda bahsedilen etik sorumluluklar ve dışında etik olmayan bir davranış veya içerikle karşılaşırsanız lütfen ohuiibfdergisi@gmail.com adresine e-posta yoluyla bildiriniz.

Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUIIBFD), makale sunumlarını memnuniyetle karşılamakta ve bir yayın ücreti talep etmemektedir.

Atıf Dizinleri

TR Dizin

Baş Editör

Default avatar
Hüseyin Nazmi Kartal DEMİRGÜNEŞ
Finansal Matematik, Finans, Finansal Piyasalar ve Kurumlar, Finans ve Yatırım (Diğer)

Editör

Default avatar
Elif KARAKAŞ
Denetim ve Mali Sorumluluk, Finansal Muhasebe
Default avatar
Buket ÖZOĞLU
Pazarlama, Hizmet Pazarlaması, Tüketici Davranışı
Default avatar
Özkan HAYKIR
Davranışsal Finans, Finansal Ekonometri, Mikrofinans, Yatırımlar ve Portföy Yönetimi

Sekreterya

Naciye Kutlu
Naciye KUTLU
Finans
Gökçe Avbaz
Gökçe AVBAZ
Davranışsal Finans, Finans, Yatırımlar ve Portföy Yönetimi
Creative Commons Lisansı
Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.