dc.contributor.author | Akkaya, Bülent | |
dc.contributor.author | Özkan, Ayşegül | |
dc.contributor.author | Özkan, Hasan | |
dc.date.accessioned | 2022-10-04T13:45:31Z | |
dc.date.available | 2022-10-04T13:45:31Z | |
dc.date.issued | 2021 | en_US |
dc.identifier.uri | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1423312 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12868/1807 | |
dc.description.abstract | Bu araştırmanın amacı Wang ve Wang (2019) tarafından geliştirilen Yapay
Zeka Kaygı Ölçeğinin Türkçeye uyarlanmasıdır. Yapay zeka alanındaki
çalışmaların hızla ilerlemesi ve çeşitli sektörlerde farklı uygulamaların
geliştirilmesiyle birlikte insanların iş ve gelecek kaygılarının arttığı
vurgulanmaktadır. Teknolojinin çok hızlı geliştiği günümüz Endüstri 4.0
döneminde çalışanların yapay zeka kaygısının belirlenmesi ve uyumunun
sağlanması önem arz etmektedir. Bu uyum sürecini daha iyi yönetmek için
gelecekteki araştırmalarda kullanılmak üzere Yapay Zeka Kaygı Ölçeğinin
Türkçeye adaptasyonu önemli olarak değerlendirilmektedir. Araştırma
Farklı yükseköğrenim kurumlarında eğitim alan 490 katılımcıdan oluşana
üç farklı örneklem ile yürütüldü. Ölçek uyarlama süreci Brislin geri çeviri
prosedürü doğrultusunda izlendi. Araştırma bir ölçek uyarlama çalışması
olduğu için öncelikle İngilizce ve Türkçe diline hâkim akademisyenler
tarafından dil geçerliği yapıldı. Dil geçerliği sağlandıktan sonra ölçeğin
yapı geçerliği ve güvenirlik analizi incelendi. Ölçeğin yapı geçerliğini
belirlemek için Keşfedici Faktör Analiz (KFA) ve Doğrulayıcı Faktör Analizi
(DFA) yapıldı. KMO 0.892 ve Barlett testi χ² değeri ise 2847.749(p=.000)
olarak bulunmuştur. KFA’dan elde edilen madde-faktör yapısının
doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ile model uyumu test edilmiştir. Buna göre Yapay Zeka Kaygı Ölçeği’nin dört faktörlü yapısının doğrulandığı
görülmüştür. Uyum iyiliği değerleri (Δχ² = 260.120. sd= 99 χ²/sd=2.627,
NFI=.923, CFI=.950. RFI=.906, IFI=.951, TLI=,940. RMSEA= .078,
p=.000) kabul edilebilir aralıklarda bulunmuştur. Ölçeğin güvenirliğini
belirlemek için yapılan toplam iç tutarlılık katsayısının α=.937, Öğrenme
boyutunun α=.948, İş Değiştirme boyutunun α=.895, Sosyoteknik Körlük
boyutunun α=.875 ve Yapay Zeka (YZ)Yapılandırması boyutunun ise α=.950
olduğu ve ölçeğin iç tutarlılığa sahip olduğu bulunmuştur. Yapay Zeka
Kaygı Ölçeğinin Türkçe formunun 16 madde ve 4 boyuttan oluştuğu
saptanmıştır. Elde edilen tüm bu bulgular Yapay Zeka Kaygı Ölçeğinin
Türkçe Formunun kabul edilebilir değerlerde güvenilir ve geçerli bir ölçme
aracı olduğu söylenebilir. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.relation.isversionof | 10.29023/alanyaakademik.833668 | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Yapay Zeka | en_US |
dc.subject | Kaygı Ölçeği | en_US |
dc.subject | Ölçek Uyarlama | en_US |
dc.subject | Yapay Zekâ | en_US |
dc.subject | İş değiştirme | en_US |
dc.subject | Endüstri 4.0 | en_US |
dc.title | Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması | en_US |
dc.type | article | en_US |
dc.contributor.department | ALKÜ | en_US |
dc.identifier.volume | 5 | en_US |
dc.identifier.issue | 2 | en_US |
dc.identifier.startpage | 1125 | en_US |
dc.identifier.endpage | 1146 | en_US |
dc.relation.journal | Alanya Akademik Bakış | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarı | en_US |