Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Özkan, Ayşegül; AKKAYA, Bulent; Ozkan, Hasan

Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Bülent AKKAYA, (Manisa Celal Bayar Üniversitesi, Manisa, Türkiye)

Ayşegül ÖZKAN, (İstanbul Aydın Üniversitesi, İstanbul, Türkiye)

Hasan ÖZKAN (İstanbul Aydın Üniversitesi, İstanbul, Türkiye)

Alanya Akademik Bakış

263 50

Yıl: 2021 Cilt: 5 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 1125 - 1146 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 11-01-2022

Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Öz:

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.

Anahtar Kelime:

Artificial Intelligence Anxiety (AIA) Scale: Adaptation to Turkish, Validity and Reliability Study

Öz:

The aim of this study is to adapt the Artificial Intelligence Anxiety Scale developed by Wang and Wang (2019) into Turkish. It is emphasized that the anxiety of managers and business have increased due to the rapid progress of the studies in the field of artificial intelligence and the development of different applications in various sectors. Todays, Industry 4.0 period, where technology is developing very rapidly, it is important to determine the artificial intelligence anxiety of the employees and to ensure their harmony. The adaptation of the Artificial Intelligence Anxiety Scale to Turkish is considered important to better manage this adaptation process and to be used in future research. This research was conducted with three different samples of 490 participants studying at different higher education institutions. The scale adaptation process was followed by Brislin back translation procedure. Since the study was a scale adaptation study, language validation was first performed by academicians who have command of English and Turkish. After the language validity was provided, the construct validity and reliability analysis of the scale were examined. Exploratory Factor Analysis (KFA) and Confirmatory Factor Analysis (CFA) were performed to determine the construct validity of the scale. KMO was found as 0.892 and Barlett test χ² value was found as 2847.749 (p =. 000). Model fit was tested with confirmatory factor analysis (CFA) of itemfactor structure obtained from KFA. Accordingly, it was seen that the fourfactor structure of the Artificial Intelligence Anxiety Scale was confirmed. Goodness of fit values (Δχ² = 260.120. sd = 99 χ² / sd = 2.627, NFI = .923, CFI = .950. RFI = .906, IFI = .951, TLI = .940. RMSEA = .078, p = .000) have been found within acceptable ranges. The total internal consistency coefficient to determine the reliability of the scale is α = .937, the learning dimension is α = .948, the job replacement dimension is α = .895, the sociotechnical blindness dimension is α = .875 and the artificial intelligence (AI) configuration dimension is α = .950. and the scale was found to have internal consistency. It was determined that the Turkish version of the Artificial Intelligence Anxiety Scale consists of 16 items and 4 dimensions. With all these findings, it can be said that the Turkish Form of the Artificial Intelligence Anxiety Scale is a reliable and valid measurement tool at acceptable values.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

ALEAMONI, L. M. (1976). “The relation of sample size to the number of variables in using factor analysis techniques”. Educational and Psychological Measurement, 36(4): 879- 883.
BALAMAN, F. & HAKKARİ, F. (2016). “Meslek Yüksekokulu 1.Sınıf Öğrencilerinin Bilgisayar Kaygı Düzeyleri İle Bilgisayar Ve İnternete Yönelik Tutumları”. Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi, 6: 228–244. Batman Üniversitesi Batı Raman Kampüsü Merkez Kütüphane BATMAN: Batman University.
BRYMAN, A. & CRAMER, D. (2001). Quantitative analysis with SPSS release 10 for windows: a guide for social scientists. London and New York: Routledge.
BRISLIN, R. W. (1980). Cross-cultural research methods. In Environment and culture (ss. 47-82). Springer, Boston, MA.
BROSNAN, M. J. (1998). Technophobia: The psychological impact of information technology. Routledge. Retrieved from https://books.google.com/books?hl=tr&lr=&id=fIGGAgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1& dq=%22technophobia%22&ots=xBQ6uILa4U&sig=gc0hT4zaoiDY1oCUkUtdX5qZX Rk
BÜYÜKÖZTÜRK, Ş. (2007). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı (Sekizinci Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
CHIU, T. K., & CHAI, C. S. (2020). “Sustainable Curriculum Planning for Artificial Intelligence Education: A Self-Determination Theory Perspective”. Sustainability, 12(14): 55-68.
COMREY, A. L. & LEE, H. B. (2013). A first course in factor analysis. Psychology Press. New Jersey: Erlbaum
ÇAVUŞ, H. & GÜNBATAR, M. S. (2008). “Bilgisayar Kaygı Ölçeğinin Türkçeye Uyarlama Çalışması”. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 28: 147–163. Gazi University.
DAI, Y., CHAI, C. S., LIN, P. Y., JONG, M. S. Y., GUO, Y. & QIN, J. (2020). “Promoting students’ well-being by developing their readiness for the artificial intelligence age”. Sustainability, 12(16): 65-97.
DAVENPORT, T. H. & RONANKI, R. (2020). Gerçek Dünya İçin Yapay Zeka, (HBR’S 10 MUST READS) Yapay Zeka, Çev: Nadir Özata, Optimist.
EPSTEIN, S. (1972). The nature of anxiety with emphasis upon its relationship to expectancy. In C. D. Spielberger (Ed.), Anxiety: Current trends in theory and research (Vol.2, pp. 291–337). New York: Academic Press.
EREBAK, S. & TURGUT, T. (2020). The mediator role of robot anxiety on the relationship between social anxiety and the attitude toward interaction with robots. AI & SOCIETY. https://doi.org/10.1007/s00146-019-00933-8
GEORGE, D. & MALLERY, P. (2010). SPSS for Windows step by step. A simple study guide and reference (10. Baskı). GEN, Boston, MA: Pearson Education, Inc.
GUILFORD, J. P. (1954). 1954 Psychometric Methods 2nd ed. New York: McGraw-Hill.
GÜR, Y., AYDEN, C. & YÜCEL, A . (2019). “Yapay Zekâ Alanındaki Gelişmelerin İnsan Kaynakları Yönetimine Etkisi”. Fırat Üniversitesi Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi ü, 3 (2): 137-158 .
GÜRBÜZ, S. & ŞAHİN, F. (2016). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri: Felsefe. Yöntem, Analiz, Seçkin Yayıncılık, Ankara.
HA, J. G., PAGE, T., & THORSTEINSSON, G. (2011). “A study on technophobia and mobile device design”. International Journal of Contents, 7(2): 17–25.
HAIR, J. F., BLACK, W. C., BABIN, B. J., ANDERSON, R. E., & TATHAM, R. (2010). Multivariate data analysis. Pearson.
IQBAL, Q., & AHMAD, N. H. (2020). Challenges for Pakistani SMEs in industry 4.0: Applications of disruptive technologies. In Challenges and Opportunities for SMEs in Industry 4.0 (pp. 12-21). IGI Global.
JOHNSON, D. G. & VERDICCHIO, M. (2017). “AI Anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology”, 68(9): 2267–2270. https://doi.org/10.1002/asi.23867
KARAGÖZ, Y. (2016). SPSS 23 ve AMOS 23 uygulamalı istatistiksel analizler. Nobel Akademik Yayıncılık.
KOÇYIĞIT, Y., & TABAK, A. (2020). The Interaction Among Organizational Flexibility, Competitive Strategy and Competitive Advantage: A Path Analytic Study1. In Agile Business Leadership Methods for Industry 4.0. Emerald Publishing Limited.
MCCARTHY, J. (2007). What is artificial intelligence? Basic Questions. Computer Science Department, Stanford University. https://stanford. io/2lSo373.
MCCARTHY, J., MINSKY, M., ROCHESTER, N. & SHANNON, C. E. (2006). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artifcial Intelligence. AI Magazine, 27.
MERT, G. (2020). “Kurumların stratejik yönetim süreçlerinde dijitalleşmenin rolü”. Journal of Social, Humanities and Administrative Sciences, 6(22): 41-58.
MOKYR, J., VICKERS, C. & ZIEBARTH, N. L. (2015). “The History of Technological Anxiety and the Future of Economic Growth: Is This Time Different?”. Journal of Economic Perspectives, 29(3): 31–50. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.31
MORENO-GUERRERO, A. J., LÓPEZ-BELMONTE, J., MARÍN-MARÍN, J. A. & SOLERCOSTA, R. (2020). “Scientific Development of Educational Artificial Intelligence in Web of Science”. Future Internet, 12(8): 124-141.
NOMURA, T., SUZUKI, T., KANDA, T. & KATO, K. (2006). Measurement of Anxiety toward Robots. ROMAN 2006 - The 15th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication, 372–377. https://doi.org/10.1109/ROMAN.2006.314462
ÖZKARA, B. Ö. (2019). Beyin Baskınlıkları ile Bilgisayar Kaygıları Arasında İlişkinin İncelenmesi. ULUSLARARASI ‘EĞİTİMDE VE SOSYAL BİLİMLERDE YENİLİKLER’SANAL SEMPOZYUMU, 317. Retrieved from http://vsymposium.com/Content_Files/Content/Downloads/IVSESS2019_tam_metin_kitapcik .pdf#page=236
PAPAY, J. P. & SPIELBERGER, C. D. (1986). Assessment of anxiety and achievement in kindergarten and first-and second-grade children. Journal of Abnormal Child Psychology, 14(2), 279–286. https://doi.org/10.1007/BF00915446
PINIEL, K. & CSIZÉR, K. (2013). “L2 motivation, anxiety and self-efficacy: The interrelationship of individual variables in the secondary school context”. Studies in second language learning and teaching, 3(4): 523-550.
ROSEN, L. D., SEARS, D. C. & WEIL, M. M. (1992). Measuring Technophobia. A Manual for the administration and scoring of three instruments: Computer Anxiety Rating Scale, General Attitudes Toward Computers Scale and Computer Thoughts Survey. California State University, Dominguez Hills, Computerphobia Reduction Programs.
STAUB, S., KARAMAN, E., KAYA, S., KARAPINAR H. & GÜVEN, E. (2015). Artificial Neural Network and Agility. Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume 195, 3 July 2015: 1477-1485
TAŞ, D. & TURANLIGİL, F. (2020). Sağlik Çalişanlarinin Bilgisayar Teknolojisine Karşi Tutumlari ile Teknoloji Öz-Yeterliği Düzeylerinin İşgücü Devrine Etkisi: Gaziantep Üniversitesi Tip Fakültesi Hastanesi Örneği. In Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (Vol. 21). Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/anadoluibfd/683641
WANG, Y. Y. & WANG, Y. S. (2019). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: an initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 1–16. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887
YILDIZ, M. & YILDIRIM, B. F. (2018). Yapay Zekâ ve Robotik Sistemlerin Kütüphanecilik Mesleğine Olan Etkileri Türk Kütüphaneciliği, 32(1): 26-32
YILMAZ, A. (2019). Yapay Zeka. Koblab Yayınevi. 2. Basım.

APA	AKKAYA B, Özkan A, Ozkan H (2021). Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. , 1125 - 1146.
Chicago	AKKAYA Bulent,Özkan Ayşegül,Ozkan Hasan Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. (2021): 1125 - 1146.
MLA	AKKAYA Bulent,Özkan Ayşegül,Ozkan Hasan Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. , 2021, ss.1125 - 1146.
AMA	AKKAYA B,Özkan A,Ozkan H Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. . 2021; 1125 - 1146.
Vancouver	AKKAYA B,Özkan A,Ozkan H Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. . 2021; 1125 - 1146.
IEEE	AKKAYA B,Özkan A,Ozkan H "Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması." , ss.1125 - 1146, 2021.
ISNAD	AKKAYA, Bulent vd. "Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması". (2021), 1125-1146.

APA	AKKAYA B, Özkan A, Ozkan H (2021). Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 1125 - 1146.
Chicago	AKKAYA Bulent,Özkan Ayşegül,Ozkan Hasan Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Alanya Akademik Bakış 5, no.2 (2021): 1125 - 1146.
MLA	AKKAYA Bulent,Özkan Ayşegül,Ozkan Hasan Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Alanya Akademik Bakış, vol.5, no.2, 2021, ss.1125 - 1146.
AMA	AKKAYA B,Özkan A,Ozkan H Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Alanya Akademik Bakış. 2021; 5(2): 1125 - 1146.
Vancouver	AKKAYA B,Özkan A,Ozkan H Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Alanya Akademik Bakış. 2021; 5(2): 1125 - 1146.
IEEE	AKKAYA B,Özkan A,Ozkan H "Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması." Alanya Akademik Bakış, 5, ss.1125 - 1146, 2021.
ISNAD	AKKAYA, Bulent vd. "Yapay Zeka Kaygı (YZK) Ölçeği: Türkçeye Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması". Alanya Akademik Bakış 5/2 (2021), 1125-1146.