SOCIAL WORK STUDENTS’ PERCEPTIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A PHENOMENOLOGICAL STUDY

Öz

Today, when digital transformation affects the field of social work, the integration of artificial intelligence technologies into professional practices gains importance. This study examines social work students' views on artificial intelligence with a phenomenological approach. The aim of the study is to determine students' perceptions of artificial intelligence, its potential role in professional practices and their concerns about ethics. The study included 14 third and fourth year social work students living in Bandırma. A semi-structured interview form was used as a data collection tool, and in-depth interviews lasted between 30-45 minutes. The analyses were carried out by thematic analysis method using MAXQDA software. In the findings, 8 sub-themes and 27 codes were identified under 3 main themes: 'Perceptions of Artificial Intelligence', 'Intersection of Social Work and Artificial Intelligence' and 'Artificial Intelligence Education and Access'. While students emphasise the benefits of artificial intelligence such as making life easier (f=10) and fast access (f=8), they have concerns about lack of empathy (f=8), privacy and data security (f=8). In addition, the integration of artificial intelligence into the curriculum (f=9) emerged as an important need. The results show that artificial intelligence in social work education should be positioned in line with professional values.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence
• social work
• phenomenological analysis
• social work education
• digital transformation

SOCIAL WORK STUDENTS’ PERCEPTIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A PHENOMENOLOGICAL STUDY

Öz

Dijital dönüşümün sosyal hizmet alanını etkilediği günümüzde, yapay zekâ teknolojilerinin mesleki uygulamalara entegrasyonu önem kazanmaktadır. Bu araştırma, sosyal hizmet öğrencilerinin yapay zekâya ilişkin görüşlerini fenomenolojik yaklaşımla incelemektedir. Çalışmanın amacı, öğrencilerin yapay zekâ algılarını, mesleki uygulamalardaki potansiyel rolünü ve etiğe ilişkin kaygılarını belirlemektir. Araştırma kapsamına Bandırma'da yaşayan 14 üçüncü ve dördüncü sınıf sosyal hizmet öğrencisi dâhil edilmiştir. Veri toplama aracı olarak yarı yapılandırılmış görüşme formu kullanılmış, derinlemesine görüşmeler 30-45 dakika arasında sürmüştür. Analizler MAXQDA yazılımı kullanılarak tematik analiz yöntemiyle gerçekleştirilmiştir. Bulgularda "Yapay Zekâya İlişkin Algılar", "Sosyal Hizmet ve Yapay Zekâ Kesişimi" ve "Yapay Zekâ Eğitimi ve Erişim" olmak üzere 3 ana tema altında 8 alt tema ve 27 kod belirlenmiştir. Öğrenciler yapay zekânın hayatı kolaylaştırma (f=10) ve hızlı erişim (f=8) gibi yararlarını vurgularken, empati eksikliği (f=8), gizlilik ve veri güvenliği (f=8) konularında endişeler taşımaktadırlar. Ayrıca yapay zekânın müfredata entegrasyonu (f=9) önemli bir ihtiyaç olarak ortaya çıkmıştır. Sonuçlar, sosyal hizmet eğitiminde yapay zekânın mesleki değerlerle uyumlu biçimde konumlandırılması gerektiğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Yapay zekâ
• sosyal hizmet
• fenomenolojik analiz
• sosyal hizmet eğitimi
• dijital dönüşüm

Kaynakça

1. Ademowo, A. (2024) “The Role of Generative Artificial Intelligence in Solving the Housing Gap in the US for Low-Income Families”, Preprints. https://doi.org/10.20944/preprints202410.2178.v1
2. Alptekin, Z. M. (2021) “Kurumsal Sosyal Sorumluluk Çalışmalarında Sürdürülebilir İletişim Yaratılmasında Dijital Mecraların Rolü”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Ticaret Üniversitesi, İletişim Bilimi ve İnternet Enstitüsü, İstanbul.
3. Başcıllar, M., Karataş, M., and Pak Güre, M. D. (2022) “Dijital Çağda Sosyal Algoritmalar: Yapay Zekâ ve Sosyal Hizmet”, Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi, 22(56): 539–565.
4. Berzin, S. C., Singer, J., and Chan, C. (2015) “Practice Innovation Through Technology in the Digital Age: A Grand Challenge for Social Work”, American Academy of Social Work & Social Welfare, 12: 3–21.
5. Braun, V. and Clarke, V. (2006) “Using Thematic Analysis in Psychology”, Qualitative Research in Psychology, 3(2): 77–101.
6. Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., and Demirel, F. (2011) “Bilimsel Araştırma Yöntemleri” (10. Basım). Ankara: Pegem Akademi.
7. Çakmak, A. Ç. (2024) “Yapay Zekâ ile Marka İnşası”, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(2): 624–635.
8. Çarıkçı, K., Meral, H., Berkil, S., Çalışır, A., Önala, L., and Arslan, Ö. (2024) “Nitel Araştırmalarda Tematik Analiz”, Socrates Journal of Interdisciplinary Social Studies, 10(37): 127–140.

9. Creswell, J. W. (2013) “Qualitative Inquiry and Research Design: Choosing Among Five Approaches”, (3rd Ed.). New York: SAGE.
10. Creswell, J. W. (2014) “Research Design: Qualitative, Quantitative, And Mixed Method Approaches”, New York: SAGE.
11. Del Fresno García, M. (2015) “Connecting The Disconnected: Social Work and Social Network Analysis. A Methodological Approach to Identifying Network Peer Leaders”, Arbor: Ciencia, Pensamiento Y Cultura, 771: 1-14.
12. Duan, Y., Edwards, J. S., and Dwivedi, Y. K. (2019) “Artificial Intelligence for Decision Making in the Era of Big Data—Evolution, Challenges and Research Agenda”, International Journal of Information Management, 48: 63–71.
13. Fernando, N. and Ranasinghe, P. (2023) “Integration of Artificial Intelligence in Social Work: Opportunities, Challenges, and Considerations”, Journal of Computational Social Dynamics, 8(9): 13–24.
14. Guest, G., Bunce, A., and Johnson, L. (2006) “How Many Interviews Are Enough? An Experiment with Data Saturation and Variability”, Field Methods, 18(1): 59–82.
15. Healy, L. M. and Thomas, R. L. (2020) “International Social Work: Professional Action in an Interdependent World”, Oxford University Press.
16. Kambur, E. (2022) “Yapay Zeka Çağında İnsan Kaynakları Yönetimi Konusunda Yazılmış Türkçe Makaleler Üzerine Bir Araştırma”, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 48: 139–152.
17. Kumar, A., Nayyar, A., Sachan, R. K., and Jain, R. (Eds.). (2023). “AI-Assisted Special Education for Students With Exceptional Needs”, USA: IGI Global.
18. Lincoln, Y. S. and Guba, E. G. (1985) “Naturalistic Inquiry”, New York: SAGE.
19. Maral, T. (2024) “Sosyal Bilimlerin Kesişim Noktası: Yapay Zekâ ve Etik”, Ankara Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, (Yapay Zeka ve Sosyal Bilimler Öğretimi Özel Sayısı): 17–33.
20. Maxwell, J. A. (2013) “Qualitative Research Design: An Interactive Approach”, (3rd Ed.). New York: SAGE.
21. National Association of Social Workers (NASW). (2021). Ethics in Social Work: National Association of Social Workers Code of Ethics. National Association of Social Workers.
22. Nuwasiima, M., Ahonon, M. P., and Kadiri, C. (2024) “The Role Of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning in Social Work Practice”, World Journal of Advanced Research and Reviews, 24(1): 80-97.
23. Öngen, Ç. (2014) “Aile ve Sosyal Politikalar Bakanlığı'na Bağlı Sosyal Hizmet Kuruluşlarının Sosyal Hizmet Uygulamalarında Bilişim Teknolojilerinin Kullanımı: Ankara İli Örneği”, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
24. Parlak, B. (2017) “Dijital Çağda Eğitim: Olanaklar ve Uygulamalar Üzerine Bir Analiz”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22 (Kayfor 15 Özel Sayısı): 1741–1759.
25. Patton, M. Q. (2002) “Qualitative Research and Evaluation Methods”, (3rd Ed.). New York: SAGE. Rogers, C. R. (1961) “On Becoming A Person: A Therapist’s View of Psychotherapy”, USA: Houghton Mifflin Harcourt.
26. Russell, S. and Norvig, P. (2022) “Artificial Intelligence: A Modern Approach”, (4th Ed.). London: Pearson. Smith, J. A., Flowers, P., and Larkin, M. (2021) “Interpretative Phenomenological Analysis: Theory, Method and Research”. New York: SAGE.
27. Uslu, B. (2023) “Üniversitelerde Yapay Zekanın Kullanım Alanları: Potansiyel Yararları ve Olası Zorluklar”, Eğitimde Kuram ve Uygulama, 19(2): 227–239.
28. Zeb, S., Nizamullah, F. N. U., Abbasi, N., and Qayyum, M. U. (2024). “Transforming Healthcare: Artificial Intelligence's Place in Contemporary Medicine”, BULLET: Jurnal Multidisiplin Ilmu, 3(4): 483-490.