Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması
| 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 | |
| dc.department | ALKÜ | |
| 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 ?² 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 (??² = 260.120. sd= 99 ?²/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 ?=.937, Öğrenme boyutunun ?=.948, İş Değiştirme boyutunun ?=.895, Sosyoteknik Körlük boyutunun ?=.875 ve Yapay Zeka (YZ)Yapılandırması boyutunun ise ?=.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. | |
| dc.identifier.doi | 10.29023/alanyaakademik.833668 | |
| dc.identifier.endpage | 1146 | en_US |
| dc.identifier.issue | 2 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 1125 | 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.identifier.volume | 5 | en_US |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.relation.ispartof | Alanya Akademik Bakış | |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarı | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Yapay Zeka | |
| dc.subject | Kaygı Ölçeği | |
| dc.subject | Ölçek Uyarlama | |
| dc.subject | Yapay Zekâ | |
| dc.subject | İş değiştirme | |
| dc.subject | Endüstri 4.0 | |
| dc.title | Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması | |
| dc.type | Article |
