Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular, algoritmik farkındalık ile yapay zekâ okuryazarlığı arasında pozitif yönlü ve orta düzeyde anlamlı bir ilişki olduğunu göstermektedir (r = .464, p < .001).
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu araştırma, üniversite öğrencilerinin algoritmik içerik farkındalığı ile yapay zekâ okuryazarlığı düzeyleri arasındaki ilişkiyi incelemeyi ve bu iki yetkinlik alanı arasındaki etkileşim örüntüsünü ortaya koymayı amaçlamaktadır. Günümüzde algoritmik sistemlerin bireylerin bilgiye erişim biçimlerini şekillendirmesi, kullanıcıların bu sistemleri anlama ve sorgulama becerilerini kritik hale getirmektedir. Bu bağlamda çalışma, teknolojik maruziyetin ötesinde bilişsel farkındalığın rolünü tartışmaya açmaktadır. Nicel araştırma yöntemlerinden ilişkisel tarama deseni kullanılarak yürütülen çalışmada veriler, Selçuk Üniversitesinde öğrenim gören 534 öğrenciden anket yoluyla toplanmıştır. Veri seti, eksik veri, tekdüze yanıt (longstring) ve ters maddelerle tutarsız yanıt örüntülerine göre filtrelenmiştir. Analizlerde Yapısal Eşitlik Modeli (SEM), aracılık analizi ve kanonik korelasyon analizi kullanılmıştır. Bulgular, algoritmik farkındalık ile yapay zekâ okuryazarlığı arasında pozitif yönlü ve orta düzeyde anlamlı bir ilişki olduğunu göstermektedir (r = .464, p < .001). Yapısal model sonuçları, algoritmik farkındalığın yapay zekâ okuryazarlığını anlamlı biçimde yordadığını ortaya koymuştur (β = .47, p < .001). Kanonik korelasyon analizi, iki değişken seti arasında orta düzeyde ortak varyans bulunduğunu göstermiştir (Rc = .473; Rc² = .224). Buna karşılık, sosyal medya kullanım süresinin algoritmik farkındalık aracılığıyla yapay zekâ okuryazarlığı üzerinde anlamlı bir dolaylı etkisi bulunmamıştır (ab = .025, p = .244). Sonuçlar, teknolojik maruziyetin tek başına yeterli olmadığını; yapay zekâ okuryazarlığının, algoritmik sistemlere yönelik eleştirel farkındalıkla ilişkili bilişsel süreçler üzerinden geliştiğini göstermektedir.
Abstract
This study aims to examine the relationship between university students’ algorithmic content awareness and artificial intelligence literacy levels, and to reveal the interaction pattern between these two competency domains. As algorithmic systems increasingly shape how individuals access information, users’ ability to understand and critically evaluate these systems has become essential. In this context, the study highlights the role of cognitive awareness beyond mere technological exposure. The study was conducted using a correlational survey design, a quantitative research method. Data were collected from 534 students enrolled at Selçuk University through a structured questionnaire. The dataset was filtered based on missing data, straight-lining responses (longstring bias), and inconsistent response patterns in reverse-coded items. Structural Equation Modeling (SEM), mediation analysis, and canonical correlation analysis were employed in the data analysis process. The findings indicate a positive and moderate significant relationship between algorithmic awareness and artificial intelligence literacy (r = .464, p < .001). Structural model results show that algorithmic awareness significantly predicts artificial intelligence literacy (β = .47, p < .001). Canonical correlation analysis revealed a moderate level of shared variance between the two variable sets (Rc = .473; Rc² = .224). However, social media usage time did not have a significant indirect effect on artificial intelligence literacy through algorithmic awareness (ab = .025, p = .244). The results suggest that technological exposure alone is not sufficient; rather, artificial intelligence literacy develops through cognitive processes associated with critical awareness of algorithmic systems.