AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAccording to the results obtained from factor analysis, perceptions of AI are clustered on the axes of “social risk”, “economic gain” and “control-governance”.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study aims to examine university students’ knowledge levels, perception structures, and attitudes The study evaluates higher education students' knowledge levels, perceptual structures and attitudes towards artificial intelligence (AI) technologies in the field of education within the framework of multidimensional statistical analysis. The dataset was collected by online survey method in 2023 and obtained from 91 students. In addition to descriptive statistics, Principal Component Analysis (PCA) and linear regression analyses were applied in the study. The dimensions underlying students' perceptions of AI were revealed and the extent to which these perceptions affect judgments about the usefulness of AI in education was examined. The findings show that students generally have a positive attitude towards AI technologies, but factors such as pedagogical competence, ethical issues and societal consequences shape this attitude in different directions. According to the results obtained from factor analysis, perceptions of AI are clustered on the axes of “social risk”, “economic gain” and “control-governance”. Regression analyses reveal that students' level of AI knowledge and their perceptions of the potential pedagogical contribution in education significantly affect their views on the extent to which AI is useful in education. The results point to the importance of considering student perceptions in the process of effective and ethical integration of AI applications into the education system.
Özet
Çalışma, yükseköğretim öğrencilerinin eğitim alanında yapay zekâ (YZ) teknolojilerine yönelik bilgi seviyeleri, algısal yapıları ve tutumlarını çok boyutlu istatistiksel analiz çerçevesinde değerlendirmektedir. Veri kümesi, 2023’te çevrim içi anket yöntemiyle toplanmış ve 91 öğrenciden elde edilmiştir. Çalışmada betimsel istatistiklerin yanı sıra Temel Bileşenler Analizi (PCA) ve doğrusal regresyon analizleri uygulanmıştır. Öğrencilerin YZ’ye dair algılarının altında yatan boyutlar ortaya konmuş ve bu algıların, YZ’nin eğitimdeki faydasına ilişkin yargıları ne ölçüde etkilediği incelenmiştir. Elde edilen bulgular, öğrencilerin genel olarak YZ teknolojilerine olumlu yaklaştığını, ancak pedagojik yeterlik, etik meseleler ve toplumsal sonuçlar gibi unsurların bu tutumu farklı yönlerde şekillendirdiğini göstermektedir. Faktör analizinden elde edilen sonuçlara göre, YZ’ye ilişkin algılar “toplumsal risk”, “ekonomik kazanım” ve “kontrol-yönetişim” eksenlerinde kümelenmektedir. Regresyon analizleri ise öğrencilerin YZ bilgisinin düzeyi ile eğitimdeki potansiyel pedagojik katkıya ilişkin algılarının, YZ’nin eğitimde ne ölçüde yararlı olduğuna dair görüşlerini anlamlı şekilde etkilediğini ortaya koymaktadır. Sonuçlar, YZ uygulamalarının eğitim sistemine etkili ve etik bir biçimde entegrasyonu sürecinde, öğrenci algılarının dikkate alınmasının önemine işaret etmektedir.