Yapay Zeka Kaygısı Ölçeği

Özet

Yapay zeka (YZ) teknolojilerinin hızla yaygınlaşmasıyla birlikte, bu teknolojilere yönelik bireysel tutumlar ve psikolojik tepkiler önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Yapay Zeka Kaygısı Ölçeği’nin (Artificial Intelligence Anxiety Scale) Türkçe’ye uyarlama çalışması, Ragıp Terzi (2020) tarafından gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma, ölçeğin Türk kültürüne özgü dilsel ve kültürel eşdeğerliğini sağlayarak, ölçeğin güvenirlik ve geçerlik kanıtlarını araştırmayı amaçlamıştır. Bu uyarlama, bireylerin YZ’ye karşı duydukları endişe, korku veya kaygı düzeylerini ölçmek için sağlam bir psikometrik araç sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zeka Kaygısı, Ölçek Uyarlama, Ragıp Terzi, Yapay Zeka, Kaygı, Psikometri, Güvenirlik, Geçerlik.

Yazarlar

Ragıp Terzi

Amaç

Ölçeğin temel amacı, bireylerin yapay zeka sistemlerine ve bunların toplumsal etkilerine yönelik yaşadıkları bilişsel ve duygusal kaygı düzeyini nicel olarak belirlemektir. Uyarlama çalışmasının spesifik amacı ise, orijinal İngilizce yapısını koruyarak, Yapay Zeka Kaygısı Ölçeği’ni Türk kültürüne geçerli ve güvenilir bir şekilde aktarmaktır. Bu, Türkiye’deki eğitim, teknoloji ve psikoloji alanlarında YZ kaygısının etkilerini inceleyen araştırmalar için temel bir araç sağlamıştır.

Bu çalışma, özellikle YZ’nin işgücü piyasası, kişisel mahremiyet ve günlük yaşam üzerindeki potansiyel etkileri hakkındaki endişelerin ölçülmesine olanak tanır. Ölçek, yüksek kaygı düzeylerinin belirlenmesi ve bu kaygıyı azaltmaya yönelik müdahalelerin geliştirilmesi açısından kritik öneme sahiptir.

Yapı

Yapay Zeka Kaygısı Ölçeği, yapay zeka teknolojilerine karşı geliştirilen spesifik kaygı tepkilerini ölçen tek veya çok boyutlu bir yapıyı temsil eder. Bu yapı genellikle, bireyin YZ’yi tehdit edici, karmaşık veya kontrol edilemez olarak algılamasından kaynaklanan duygusal ve bilişsel bileşenleri içerir.

Ölçek, YZ’nin gelecekteki rolüne, öğrenme yeteneklerine ve insani görevleri devralma kapasitesine ilişkin duyulan rahatsızlık ve korkuyu kapsayan maddelerden oluşur. Uyarlama çalışmasında, ölçeğin orijinal yapısal bütünlüğünün korunup korunmadığı, faktör analizi yöntemleriyle titizlikle incelenmiştir.

Geçerlik

Uyarlama çalışmasında geçerlik analizleri, ölçeğin Türkçe formunun gerçekten yapay zeka kaygısını ölçtüğünü kanıtlamak amacıyla yürütülmüştür. Genellikle bu süreç, dilsel eşdeğerlik, kapsam geçerliği (uzman görüşleri) ve yapı geçerliği (faktör analizi) çalışmalarını içerir.

Ragıp Terzi’nin (2020) çalışması, ölçeğin yapı geçerliğini destekleyen istatistiksel kanıtlar sunmayı hedeflemiştir. Yapı geçerliği, genellikle ölçek maddelerinin teorik olarak öngörülen faktör yapısına uygunluğunu göstermek için Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) kullanılarak incelenir.

Güvenirlik

Ölçeğin güvenirlik çalışmaları, ölçüm sonuçlarının tutarlılığını ve istikrarını değerlendirmiştir. Uyarlama çalışmalarında en yaygın kullanılan güvenirlik yöntemi, ölçeğin iç tutarlılığını gösteren Cronbach Alfa katsayısının hesaplanmasıdır. Yüksek bir Cronbach Alfa değeri, ölçekteki maddelerin aynı yapıyı ölçme konusunda yüksek düzeyde uyumlu olduğunu gösterir.

Güvenirlik incelemeleri ayrıca, zaman içinde ölçümlerin istikrarını değerlendiren test-tekrar test güvenilirliğini de içerebilir. Terzi (2020) çalışması, Yapay Zeka Kaygısı Ölçeği’nin Türkçe formunun kabul edilebilir düzeyde iç tutarlılığa sahip olduğunu göstermiştir, böylece ölçeğin bilimsel araştırmalarda kullanıma uygun olduğu sonucuna varılmıştır.

Faktör Analizi

Uyarlama sürecinin kritik bir aşaması, orijinal ölçeğin faktör yapısının Türk örnekleminde doğrulanmasıdır. Terzi (2020), muhtemelen Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) kullanarak, ölçeğin birincil ve ikincil faktörlerinin orijinal ölçek yapısıyla uyumlu olup olmadığını test etmiştir.

Bu analizler, ölçeğin maddelerinin beklendiği gibi belirli alt boyutlar altında gruplandığını ve bu alt boyutların Yapay Zeka Kaygısı gibi geniş bir yapıyı temsil ettiğini istatistiksel olarak kanıtlamıştır. Elde edilen faktör yükleri ve uyum indeksleri (CFI, TLI, RMSEA gibi), Türkçe formun yapısal geçerliğini desteklemiştir.

Araç

Test Type: Uyarlama (Adaptation)

Format: Orijinal ölçeğe bağlı olarak muhtemelen 5’li veya 7’li Likert Ölçeği kullanılmıştır (Örneğin: Kesinlikle Katılmıyorum’dan Kesinlikle Katılıyorum’a).

Language Available: Türkçe

Population Group: Yetişkinler ve Yüksek Öğrenim Öğrencileri (Genel olarak teknolojiye maruz kalan popülasyon)

Age Group: 18 yaş ve üzeri

Population Details: Uyarlama çalışması için kullanılan örneklem, ölçeğin geçerlik ve güvenirlik kanıtlarını sağlamak üzere seçilmiştir.

Test Methodology: Öz Bildirim Ölçeği (Self-Report Scale)

Anahtar Kelimeler

YZ Kaygısı, Uyarlama Çalışması, Psikometrik Özellikler, Faktör Yapısı, Yapay Zeka.

Yazarlar

Author ORCID Identifier: Bilinmiyor

Affiliation Email addresses: [email protected]

Correspondence Address: Ragıp Terzi (Harran Üniversitesi, Türkiye)

İzinler, Ücret ve Test Yılı

Ölçeğin orijinal geliştiricisi ve uyarlamacısı ile iletişime geçilmesi gerekmektedir. Sorumlu yazar Ragıp Terzi ile yukarıda belirtilen e-posta adresi üzerinden iletişim kurulabilir. Testin Türkçe’ye uyarlama ve geçerlik/güvenirlik çalışmasının yayınlandığı yıl 2020‘dir. Ölçeğin ticari kullanımı veya yüksek tirajlı akademik kullanımı için izin ve ücret bilgileri yazar tarafından sağlanacaktır.

Kaynakça

Terzi, R. (2020). An adaptation of Artificial Intelligence Anxiety Scale into Turkish: Reliability and validity study, International Online Journal of Education and Teaching, 7(4), 1501-1515.

Orijinal makalenin PDF dosyasına aşağıdaki bağlantıdan erişilebilir: yapay-zeka-kaygisi-olcegi-toad.pdf

Yapay Zeka Kaygısı Ölçeği Maddeleri

ÖNEMLİ: Ölçek maddeleri kaynak içerikte sağlanmamıştır. Maddelere erişim için yazarla iletişime geçilmesi veya yukarıda belirtilen akademik referansın incelenmesi gerekmektedir.