Geri Dön

Exploring digital competence and AI literacy at the tertiary level

Üçüncü düzeyde dijital yeterlilik ve yapay zeka okuryazarlığını keşfetmek

  1. Tez No: 958402
  2. Yazar: ELİF NAZ ÇELİK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜNİZİ KARTAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Eğitim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Eğitim Teknolojisi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu açıklayıcı sıralı karma yöntem çalışmasında, Türkiye'nin en iyi üniversitelerinden birinde okuyan öğrencilerin yapay zeka okuryazarlığını ve yapay zeka okuryazarlık düzeylerinin dijital yeterlilikleriyle anlamlı bir korelasyon gösterip göstermediği araştırılmıştır. Öğrencilerin dijital yeterlilik ve yapay zeka okuryazarlık düzeylerinin incelenmesi ve öğrencilerin yapay zeka kullanımının dijital yeterlilik ve yapay zeka okuryazarlık puanlarına göre nasıl değiştiği araştırılmıştır. Nicel veriler Dijital Yeterlilik için Öz Değerlendirme Aracı (DigCompSAT), Uzman Olmayanların Yapay Zeka Okuryazarlığının Değerlendirilmesi Ölçeği (SNAIL) ve demografik anket aracılığıyla toplanmıştır. Her iki ölçekten elde edilen veriler, dijital yeterlilik ve yapay zeka okuryazarlığı düzeylerine göre belirlenen dört vaka grubunun oluşturulmasında kullanıldı. Üniversitenin tüm bölümlerinden öğrenciler katılıma davet edildi. 338 öğrenci çalışmaya katıldı. Nitel veriler yarı yapılandırılmış görüşmelerle toplandı ve 15 öğrenci ile görüşüldü. Nitel verileri analiz etmek için DigComp ve UNESCO Öğrenciler için Yapay Zeka Yeterlilik modelleri kullanıldı. Sonuçlar, öğrencileri dijital yeterlilik ve yapay zeka okuryazarlık seviyeleri arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki olduğunu göstermiştir. Bulgular, DigComp'un boyutlarının, bireylerin dijital araçlar kullanarak çeşitli görevleri gerçekleştirdiği bir sistemden, yapay zekanın hedeflenen görevleri gerçekleştirdiği bir yapıya dönüştüğü görülmektedir. Bulgular, yapay zeka araçlarının, bireylerin günlük ve akademik amaçlar için tamamlanması gereken veya gerçekleştirmek istediği görevleri doğrudan gerçekleştirebildiklerini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

This explanatory sequential mixed-method study examined students' Artificial Intelligence (AI) literacy at one of the top universities in Turkey and whether or not their AI literacy levels may significantly correlate with their digital competence. Students' levels of digital competence and AI literacy, and how students' AI usage vary based on their digital competence and AI literacy scorers were investigated. Quantitative data were collected through the Self-Assessment Tool for Digital Competence (DigCompSAT), the Scale for the Assessment of Non-experts' AI Literacy (SNAIL), and a demographic questionnaire. Data from both scales were used to form four case groups, which were identified based on Digital Competence and AI Literacy levels. The students from all departments at the university were invited. 338 students participated in the study. Qualitative data were collected through semi-structured interviews, and 15 students were interviewed. The DigComp Framework and UNESCO AI Competency Framework for Students were used to analyze the qualitative data. The results indicated a significant and positive correlation between students' digital competence and AI literacy levels. The findings showed the dimensions of DigComp seem to be transformed from a system where individuals perform several tasks using digital tools to a structure where AI performs targeted tasks. The findings showed that AI tools can directly perform tasks individuals need to complete or want to perform for daily and academic purposes.

Benzer Tezler

  1. Exploring self-efficacy in AI competence and generative AI acceptance among EFL teachers in Türkiye

    Türkiye'de EFL öğretmenlerinin yapay zekâ öz-yeterlikleri ile üretken yapay zekâyı kabul düzeylerinin araştırılması

    KHANSA ALAHMAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İngiliz Dili ve EdebiyatıBahçeşehir Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. FATOŞ UĞUR ESKİÇIRAK

  2. Exploring the social-emotional learning skills of university students in digital and ai-enhanced learning environments

    Dijital ve yapay zeka araçlarıyla desteklenen öğrenme ortamlarında üniversite öğrencilerinin sosyal-duygusal öğrenme becerilerinin keşfedilmesi

    DİLARA MARABA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Eğitim ve Öğretimİbn Haldun Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKIN BULUT

  3. Yapay zekanın lisans eğitiminde kullanımı: öğrenci bakış açısıyla bir değerlendirme

    The use of artificial intelligence in undergraduate education in higher education: an evaluation from a student perspective

    MUSTAFA KURTOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Eğitim ve ÖğretimSakarya Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA KOÇ

  4. Yapay zekâ, otomatik karar alma ve ayrımcılık yasağı

    Artificial intelligence, automated decision-making and the prohibition of discrimination

    BATUHAN SOYDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    HukukYaşar Üniversitesi

    Bilişim ve Teknoloji Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ KIZILSÜMER ÖZER

  5. Evaluation of teachers' material development with Web 2.0 and AI tools in terms of visual design principles

    Öğretmenlerin Web 2.0 ve yapay zekâ araçlarıyla geliştirdikleri materyallerin görsel tasarım ilkeleri açısından değerlendirilmesi

    MELİH KAMARAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Eğitim ve ÖğretimYeditepe Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GONCA KIZILKAYA CUMAOĞLU