İletişim Fakültesi Öğrencilerinin Yapay Zekâ Okuryazarlıklarının Farklı Değişkenlere Göre İncelenmesi

Öz

Yapay zekâ teknolojileri, iletişim alanındaki üretim, dağıtım ve analiz süreçlerini dönüştürmekte; bu durum iletişim fakültesi öğrencilerinin yeni dijital yetkinliklerle donatılmasını gerekli kılmaktadır. Bu bağlamda çalışma, iletişim fakültesi öğrencilerinin yapay zekâ okuryazarlığı düzeylerini iletişim eğitiminin gerektirdiği eleştirel değerlendirme, etik ve mahremiyet odaklı yetkinlikler açısından ortaya koymayı; bu düzeylerin cinsiyet, bölüm, günlük internet kullanım süresi ile yapay zekâ haber ve gelişmelerini takip etme düzeyine göre farklılaşıp farklılaşmadığını incelemeyi amaçlamaktadır. Böylece iletişim fakültelerinde müfredat ve uygulama tasarımında geliştirilmesi gereken yetkinlik alanlarına ilişkin veri temelli bir durum resmi sunulmaktadır. Nicel araştırma deseninde yürütülen çalışmada veriler anket tekniğiyle toplanmıştır. Çalışma grubu, 2024–2025 Eğitim-Öğretim yılında Maltepe Üniversitesi İletişim Fakültesinde öğrenim gören 254 öğrenciden oluşmaktadır. Verilerin analizinde betimsel istatistikler, bağımsız örneklem t testi ve tek yönlü varyans analizi kullanılmış; varsayımın sağlanmadığı durumlarda uygun istatistiksel düzeltmeler ve çoklu karşılaştırma yöntemi tercih edilmiştir. Bulgular, öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlık düzeylerinin genel olarak yüksek aralığa yakın seyrettiğini göstermektedir. Cinsiyet ve bölüm değişkenleri açısından anlamlı farklılık bulunmazken, günlük internet kullanım süresine göre anlamlı farklılık saptanmıştır. Yapay zekâ haber ve gelişmelerini takip etme düzeyine göre ise anlamlı bir farklılık belirlenmemiştir. Sonuçlar, iletişim fakültelerinde yapay zekâ okuryazarlığını geliştirmeye yönelik içeriklerin yalnızca araç kullanımına odaklanmak yerine eleştirel değerlendirme, etik ve mahremiyet boyutlarını kapsayacak biçimde uygulama temelli yapılandırılmasının önemine işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Yapay Zekâ
• Yapay Zekâ Okuryazarlığı
• Dijital Okuryazarlık
• İletişim Eğitimi

An Examination of Communication Faculty Students’ Artificial Intelligence Literacy According to Different Variables

Öz

Artificial intelligence technologies are transforming production, distribution, and analysis processes in the field of communication; this transformation necessitates equipping communication faculty students with new digital competencies. In this context, this study aims to identify communication faculty students’ levels of AI literacy with particular emphasis on competencies required in communication education-critical evaluation, ethics, and privacy—and to examine whether these levels differ according to gender, department, daily internet use duration, and the extent to which students follow AI-related news and developments. Thus, the study provides an evidence-based snapshot of competency areas that should be strengthened in curriculum and practice design in communication faculties. Conducted within a quantitative research design, data were collected through a survey. The study group consisted of 254 students enrolled in the Faculty of Communication at Maltepe University during the 2024–2025 academic year. Data were analyzed using descriptive statistics, independent-samples t-tests, and one-way analysis of variance (ANOVA); when assumptions were not met, appropriate corrections and multiple-comparison procedures were applied. The findings indicate that students’ AI literacy levels generally tend to be close to the high range. While no statistically significant differences were found by gender and department, a significant difference was detected according to daily internet use duration. No significant difference was found according to the extent of following AI-related news and developments. The results suggest that, in communication faculties, efforts to enhance AI literacy should be structured in an application-oriented manner that goes beyond tool use and incorporates critical evaluation, ethics, and privacy dimensions.

Anahtar Kelimeler

• Artificial Intelligence
• Artificial Intelligence Literacy
• Digital Literacy
• Communication Education

Kaynakça

1. Arf, C. (1959). Makine düşünebilir mi ve nasıl düşünebilir? Atatürk Üniversitesi 1958–1959 Öğretim Yılı Halk Konferansları, (1), 91–103.
2. Ayçiçek, B. (2025). Attitudes toward artificial intelligence in higher education: A mixed-methods study. Üniversite Araştırmaları Dergisi, 8(4), 517–534. https://doi.org/10.32329/uad.1770973
3. Banaz, E., & Maden, S. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâ tutumlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi. Trakya Eğitim Dergisi, 14(2), 1173–1180. https://doi.org/10.24315/tred.1430419
4. Bubeck, S., Chandrasekaran, V., Eldan, R., Gehrke, J., Horvitz, E., Kamar, E., Lee, P., Lee, Y. T., Li, Y., Lundberg, S., Nori, H., Palangi, H., Ribeiro, M. T., & Zhang, Y. (2023). Sparks of artificial general intelligence: early experiments with gpt-4. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.12712
5. Büyüköztürk, Ş. (2018). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Akademi.
6. Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). Sage.
7. Çam, M. B., Çelik, N. C., Turan Güntepe, E., & Durukan, Ü. G. (2021). Öğretmen adaylarının yapay zekâ teknolojileri ile ilgili farkındalıklarının belirlenmesi. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(48), 263-285. https://izlik.org/JA54YD38JK
8. Çelebi, C., Yılmaz, F., Demir, U., & Karakuş, F. (2023). Artificial intelligence literacy: An adaptation study. Instructional Technology and Lifelong Learning, 4(2), 291–306. https://doi.org/10.52911/itall.1401740

9. Demir, G., & Kılıçgedik, M. (2025). Use of generative AI in news production in Türkiye: ‘A threat or an opportunity?’. Connectist: Istanbul University Journal of Communication Sciences, 68, 36-53. https://doi.org/10.26650/CONNECTIST2025-1650211
10. Dilmaç, S. (2024). Yapay zekâ’nın yaratıcılığı üzerine bir tartışma. Art Vision, 30(53), 240-252.
11. Eyüp, B. (2022). Türkçe öğretmenlerinin Web 2.0 araçlarını kullanma yetkinliklerinin incelenmesi. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 23(1), 307-323. https://doi.org/10.17679/inuefd.952051
12. Falloon, G. (2020). From Digital Literacy to Digital Competence: The teacher digital competency (tdc) framework. Educational Technology Research and Development, 68, 2449-2472. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09767-4
13. Hargittai, E., & Shafer, S. (2006). Differences in actual and perceived online skills: The role of gender. Social Science Quarterly, 87(2), 432–448. https://doi.org/10.1111/j.1540-6237.2006.00389.x
14. Johnson, B., & Christensen, L. (2020). Educational research: Quantitative, qualitative, and mixed approaches (7th ed.). SAGE.
15. Kalaycı, Ş. (Ed.) (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
16. Karasar, N. (2024). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar, ilkeler, teknikler. Nobel Akademik Yayıncılık.
17. Korucu, A. T., & Biçer, H. (2022). Eğitimde yapay zekânın rolleri ve eğitsel yapay zekâ uygulamaları. içinde V. Nabiyev & A. K. Erümit (Ed.), Eğitimde yapay zekâ: Kuramdan uygulamaya (ss. 38–56). Pegem Akademi.
18. Lérias, E., Guerra, C., & Ferreira, P. (2024). Literacy in artificial intelligence as a challenge for teaching in higher education: A Case Study at Portalegre Polytechnic University. Information, 15(4), 205. https://doi.org/10.3390/info15040205
19. Long, D., & Magerko, B. (2020, April). What is AI literacy? competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–16). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
20. Mansoor, H. M. H., Bawazir, A., Alsabri, M. A., Alharbi, A., & Okela, A. H. (2024). Artificial intelligence literacy among university students —a comparative transnational survey. Frontiers in Communication, 9, 1–12. https://doi.org/10.3389/fcomm.2024.1478476
21. Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
22. Nabiyev, V., & Erümit, A. K. (2022). Yapay zekânın temelleri. İçinde V. Nabiyev & A. K. Erümit (Ed.), Eğitimde yapay zekâ: Kuramdan uygulamaya (ss. 2–35). Pegem Akademi.
23. Pinski, M. & Benlian, A. (2023). AI literacy - towards measuring human competency in artificial Intelligence. https://doi.org/10.24251/HICSS.2023.021
24. Sari, D. K., Supahar, S., Rosana, D., Dinata, P. A. C., & Istiqlal, M. (2025). Measuring artificial intelligence literacy: The perspective of Indonesian higher education students. Journal of Pedagogical Research, 9(2), 143–157. https://doi.org/10.33902/JPR.202531879
25. Şen, A. F. (2025). Journalism education in the age of AI: Curriculum analysis from Turkey. Advances in Applied Sociology, 15(4), 311–330. https://doi.org/10.4236/aasoci.2025.154017
26. Stolpe, K., & Hallström, J. (2024). Artificial intelligence literacy for technology education. Computers and Education Open, 6, 100159. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100159
27. Topal, A. D., Toker Gökçe, A., Eren, C. D., & Kolburan Geçer, A. (2025). Artificial intelligence literacy scale: A study of reliability and validity for a sample of Turkish university students. Journal of Learning and Teaching in Digital Age, 10(1), 58–67. https://doi.org/10.53850/joltida.1440845
28. Turkaya, A., & Benli Özdemir, E. (2024). Yapay zekâ teknolojileri kullanımının ön lisans öğrencilerinin dijital okuryazarlık düzeylerine etkisi. Üniversite Araştırmaları Dergisi, 7(4), 459–472. https://doi.org/10.32329/uad.1486583
29. UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
30. Wang, P. (2019). On defining artificial intelligence. Journal of Artificial General Intelligence, 10(2), 1–37. https://doi.org/10.2478/jagi-2019-0002
31. Wang, B., Rau, P. L. P., & Yuan, T. (2022). Measuring user competence in using artificial intelligence: Validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology, 42(9), 1324–1337. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2072768