KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi / 2026 / Cilt: 29 Sayı: 2026

ChatGPT Okuryazarlık Ölçeğinin Türkçeye Uyarlanması; Geçerlilik ve Güvenirlik Çalışması

Adaptation of the ChatGPT Literacy Scale to Turkish; Validity and Reliability Study

Rahim Arslan(SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-4329-3651
Mesut Karaman(İSTANBUL GALATA ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-7584-0800
Sayfa
230–245
Yayın Tarihi
2026-05-25
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

ChatGPT okuryazarlık ölçeği, bireylerin ChatGPT okuryazarlık algılarının değerlendirilmesi için geçerli ve güvenilirdir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada bireylerde ChatGPT okuryazarlık düzeylerinin değerlendirilmesine yönelik geçerlik ve güvenilir bir ölçme aracının uyarlanması ve psikometrik özelliklerinin ortaya konulması amaçlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışma 648 üniversitesinin katılımıyla gerçekleştirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:ChatGPT okuryazarlık ölçeği, bireylerin ChatGPT okuryazarlık algılarının değerlendirilmesi için geçerli ve güvenilirdir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2025 Verileri
⚙️Değişkenler:ChatGPT · Okuryazarlık · Geçerlilik

Özet

Bu çalışmada bireylerde ChatGPT okuryazarlık düzeylerinin değerlendirilmesine yönelik geçerlik ve güvenilir bir ölçme aracının uyarlanması ve psikometrik özelliklerinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Bu psikometrik çalışma bir devlet üniversitesinde uygulanmıştır. Çalışma 648 üniversitesinin katılımıyla gerçekleştirilmiştir. Veriler Veriler, Mayıs-Haziran 2025 tarihleri arasında çevrimiçi bir anket ve kolayda örnekleme yöntemi kullanılarak toplanmıştır. Verilerin analizinde SPSS 26 ve AMOS 24 programları kullanılmıştır. Ölçeğin psikometrik özellikleri ve analizleri için (madde analizi, açıklayıcı faktör analizi, Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA), yakınsak ve ıraksak geçerlilik istatistikleri, Cronbach Alpha iç tutarlılık katsayısı, bağımlı örneklem t-testi ve sınıf içi korelasyon) testlerinden yararlanılmıştır. Ölçeğin Kapsam Geçerlilik İndeksi 0,92’dir. Ayrı örneklemlerde yapılan Açıklayıcı Faktör Analizi (AFA) ve Doğrulayıcı Faktör Analizi DFA sonucunda uyarlama yapılan orijinal ölçekteki ile benzer şekilde toplam 25 madde ve beş alt faktör doğrulanmıştır. Ölçeğin Cronbach Alpha değeri her iki örneklem için de 0,90'ın üzerindedir. Beş faktörlü yapıda toplam varyansın %72,275’ini açıklanmıştır. AFA’da elde edilen 25 maddelik ve beş faktörlü yapı DFA’da doğrulanmış, yakınsak ve ıraksak geçerlilik istatistikleri sağlanmıştır. Test-tekrar test sonuçları ölçeğin yüksek güvenilirliğe sahip olduğunu göstermiştir. ChatGPT okuryazarlık ölçeği, bireylerin ChatGPT okuryazarlık algılarının değerlendirilmesi için geçerli ve güvenilirdir.

Abstract

This study aimed to adapt a valid and reliable measurement tool for assessing ChatGPT literacy levels in individuals and to reveal its psychometric properties. This psychometric study was conducted at a state university. The study involved 648 university students. Data Data were collected between 25 November 2024 and 10 January 2025 using an online survey and convenience sampling. SPSS 26 and AMOS 24 software were used for data analysis. Tests were used for the psychometric properties and analyses of the scale (item analysis, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis (CFA), convergent and divergent validity statistics, Cronbach's Alpha internal consistency coefficient, dependent sample t-test, and intraclass correlation). The scale's content validity index is 0.92. Exploratory Factor Analysis (EFA) and Confirmatory Factor Analysis (CFA) conducted on separate samples confirmed a total of 25 items and five sub-factors, similar to the original scale that was adapted. The Cronbach Alpha value of the scale is above 0.90 for both samples. The five-factor structure explains 72.275% of the total variance. The 25-item, five-factor structure obtained in EFA was confirmed in CFA, and convergent and discriminant validity statistics were provided. Test-retest results showed that the scale has high reliability. The ChatGPT literacy scale is valid and reliable for assessing individuals' perceptions of ChatGPT literacy.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Arslan, R., Karaman, M. (2026). ChatGPT Okuryazarlık Ölçeğinin Türkçeye Uyarlanması; Geçerlilik ve Güvenirlik Çalışması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, Cilt: 29 Sayı: 2026, 230–245. https://doi.org/10.29249/selcuksbmyd.1791247

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (61)

  1. Akyürek, M. İ. (2025). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçe uyarlaması: Geçerlik ve güvenirlik çalışması (eğitim paydaşlarına yönelik). Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 45(2), 649-663.
  2. Altmäe, S., Sola-Leyva, A. ve Salumets, A. (2023). Artificial intelligence in scientific writing: A friend or a foe? Reproductive BioMedicine Online, baskıda. [https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2023.04.009](https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2023.04.009)
  3. Batuk, B., Türk, N. ve Özmen, M. (2025). Psychometric properties of the Turkish version of the ChatGPT Usage Scale. Siirt Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(2), 47-60.
  4. Boubker, O. (2024). From chatting to self-educating: Can AI tools boost student learning outcomes? Expert Systems with Applications, 238, 121820. [https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121820](https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121820)
  5. Bouschery, S. G., Blazevic, V. ve Piller, F. T. (2023). Augmenting human innovation teams with artificial intelligence: Exploring transformer-based language models. Journal of Product Innovation Management, 40(2), 139-153.
  6. Clay, I. (2023). Fact of the week: OpenAI’s ChatGPT user base has grown faster than TikTok’s or Instagram’s. Information Technology & Innovation Foundation. Erişim tarihi: 09.02.2024, [https://itif.org/publications/2023/02/13/openais-chatgpt-user-base-has-grown-faster-than-tiktoks-or-instagrams/](https://itif.org/publications/2023/02/13/openais-chatgpt-user-base-has-grown-faster-than-tiktoks-or-instagrams/)
  7. Cooper, G. (2023). Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence. Journal of Science Education and Technology, 32, 444-452.
  8. Çapık, C., Gözüm, S. ve Aksayan, S. (2018). Intercultural scale adaptation stages, language and culture adaptation: Updated guideline. Florence Nightingale Journal of Nursing. [https://doi.org/10.26650/fnjn397481](https://doi.org/10.26650/fnjn397481)
  9. Çelebi, C., Yılmaz, F., Demir, U. ve Karakuş, F. (2023). Artificial intelligence literacy: An adaptation study. Instructional Technology and Lifelong Learning, 4(2), 291-306.
  10. Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2014). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık, ss. 211-275.
  11. Escalante, J., Pack, A. ve Barrett, A. (2023). AI-generated feedback on writing: Insights into efficacy and ENL student preference. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 57. [https://doi.org/10.1186/s41239-023-00425-2](https://doi.org/10.1186/s41239-023-00425-2)
  12. Farhi, F., Jeljeli, R., Aburezeq, I., Dweikat, F. F., Al-Shami, S. A. ve Slamene, R. (2023). Analyzing the students' views, concerns, and perceived ethics about ChatGPT usage. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, 1-8.
  13. Fornell, C. ve Larcker, D. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
  14. Gao, C. A., Howard, F. M., Markov, N. S., Dyer, E. C., Ramesh, S., Luo, Y. ve Pearson, A. T. (2023). Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to real abstracts with detectors and blinded human reviewers. NPJ Digital Medicine, 6(1), 75.
  15. Gordijn, B. ve Have, H. T. (2023). ChatGPT: Evolution or revolution? Medicine, Health Care and Philosophy, 1-2.
  16. Grant, J. S. ve Davis, L. L. (1997). Selection and use of content experts for instrument development. Research in Nursing & Health, 20, 269-274.
  17. Gunawan, G., Jufri, A. W., Nisrina, N., Al-Idrus, A., Ramdani, A. ve Harjono, A. (2021). Guided inquiry blended learning tools (GIBL) for school magnetic matter in junior high school to improve students’ scientific literacy. Journal of Physics: Conference Series, 1747, 1-9.
  18. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. ve Anderson, R. E. (2014). Exploratory factor analysis. Multivariate data analysis (7th ed.). Prentice Hall.
  19. Hair, J. F., Ringle, C. M. ve Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139-151.
  20. Hernández, A., Hidalgo, M. D., Hambleton, R. K. ve Gomez-Benito, J. (2020). International test commission guidelines for test adaptation: A criterion checklist. Psicothema, 32(2), 390-398.
  21. Heung, Y. M. E. ve Chiu, T. K. (2025). How ChatGPT impacts student engagement from a systematic review and meta-analysis study. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 1-13.
  22. Hoffmann, S., Lasarov, W. ve Dwivedi, Y. K. (2024). AI-empowered scale development: Testing the potential of ChatGPT. Technological Forecasting and Social Change, 205, 1-20.
  23. Homolak, J. (2023). Opportunities and risks of ChatGPT in medicine, science, and academic publishing: A modern Promethean dilemma. Croatian Medical Journal, 64(1), 1-3.
  24. Howard, M. C. (2016). A review of exploratory factor analysis decisions and overview of current practices: What we are doing and how can we improve? International Journal of Human-Computer Interaction, 32(1), 51-62.
  25. Karaman, M. (2023). Keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizi: Kavramsal bir çalışma. Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 9(1), 47-63. [https://doi.org/10.29131/uiibd.1279602](https://doi.org/10.29131/uiibd.1279602)
  26. Karaoğlan Yılmaz, F. G. ve Yılmaz, R. (2023). Adaptation of artificial intelligence literacy scale into Turkish. Journal of Information and Communication Technologies, 5(2), 172-190.
  27. Kartal, M. ve Bardakçı, S. (2018). SPSS ve AMOS uygulamalı örneklerle güvenirlik ve geçerlilik analizleri. Ankara: Akademisyen Kitabevi.
  28. Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T. ve Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. [https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274](https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274)
  29. Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling. New York: The Guilford Press.
  30. Koo, T. K. ve Li, M. Y. (2016). A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. Journal of Chiropractic Medicine, 15(2). [https://doi.org/10.1016/j.jcm.2016.02.012](https://doi.org/10.1016/j.jcm.2016.02.012)
  31. Kwon, Y. ve Marzec, M. L. (2016). Does worksite culture of health (CoH) matter to employees? Empirical evidence using job-related metrics. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 58(5), 448-454
  32. Lee, S. ve Park, G. (2024). Development and validation of ChatGPT literacy scale. Current Psychology, 43(21), 18992-19004.
  33. Leech, N. L., Barrett, K. C. ve Morgan, G. A. (2015). IBM SPSS for intermediate statistics: Use and interpretation (5th ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
  34. Luo, S. ve Zou, D. (2025). University learners' readiness for ChatGPT-assisted English learning: Scale development and validation. European Journal of Education, 60(1), 1-13.
  35. Macdonald, C., Adeloye, D., Sheikh, A. ve Rudan, I. (2023). Can ChatGPT draft a research article? An example of population-level vaccine effectiveness analysis. Journal of Global Health, 13, 01003. [https://doi.org/10.7189/jogh.13.01003](https://doi.org/10.7189/jogh.13.01003)
  36. Maral, S., Naycı, N., Bilmez, H., Erdemir, E. İ. ve Satıcı, S. A. (2025). Problematic ChatGPT Use Scale: AI-human collaboration or unraveling the dark side of ChatGPT. International Journal of Mental Health and Addiction, 1-27.
  37. Marofi, Z., Bandari, R., Heravi-Karimooi, M., Rejeh, N. ve Montazeri, A. (2020). Cultural adoption and validation of the Persian version of the coronary artery disease education questionnaire (CADE-Q): A second-order confirmatory factor analysis. BMC Cardiovascular Disorders, 20, 1-9.
  38. Montenegro-Rueda, M., Fernández-Cerero, J., Fernández-Batanero, J. M. ve Lopez-Meneses, E. (2023). Impact of the implementation of ChatGPT in education: A systematic review. Computers, 12(8), 153. [https://doi.org/10.3390/computers12080153](https://doi.org/10.3390/computers12080153)
  39. Nie, J., Zheng, C., Zeng, P., Zhou, B., Lei, L. ve Wang, P. (2020). Using the theory of planned behavior and the role of social image to understand mobile English learning check-in behavior. Computers & Education, 156, 103942.
  40. Nikkhah, M., Heravi-Karimooi, M., Montazeri, A., Rejeh, N. ve Sharif Nia, H. (2018). Psychometric properties of the Iranian version of older people’s quality of life questionnaire (OPQOL). Health and Quality of Life Outcomes, 16, 1-10. [https://doi.org/10.1186/s12955-018-1002-z](https://doi.org/10.1186/s12955-018-1002-z)
  41. OpenAI. (2024). ChatGPT (GPT-4, September version) [Multimodal large language model]. [https://openai.com/ChatGPT](https://openai.com/ChatGPT)
  42. Pan, Y., Huang, Y., Kim, H. ve Zheng, X. (2023). Factors influencing students' intention to adopt online interactive behaviors: Merging the theory of planned behavior with cognitive and motivational factors. Asia-Pacific Education Researcher, 32, 27-36.
  43. Pellas, N. (2023). The effects of generative AI platforms on undergraduates’ narrative intelligence and writing self-efficacy. Education Sciences, 13(11), 1155. [https://doi.org/10.3390/educsci13111155](https://doi.org/10.3390/educsci13111155)
  44. Polit, D. F. (2014). Getting serious about test-retest reliability: A critique of retest research and some recommendations. Quality of Life Research, 23(6), 1713-1720. [https://doi.org/10.1007/s11136-014-0632-9](https://doi.org/10.1007/s11136-014-0632-9)
  45. Polit, D. F. ve Beck, C. T. (2012). Nursing research principles and method (6th ed.). Lippincott Williams & Wilkins.
  46. Qadir, J. (2022). Engineering education in the era of ChatGPT: Promise and pitfalls of generative AI for education. TechRxiv. [https://doi.org/10.36227/techrxiv.21789434.v1](https://doi.org/10.36227/techrxiv.21789434.v1)
  47. Reed, B. (2023). ChatGPT reaches 100 million users two months after launch. The Guardian. Erişim tarihi: 09.02.2024, [https://www.theguardian.com/technology/2023/feb/02/chatgpt-100-million-users-open-ai-fastest-growing-app](https://www.theguardian.com/technology/2023/feb/02/chatgpt-100-million-users-open-ai-fastest-growing-app)
  48. Rossi, S., Rossi, M., Mukkamala, R. R., Thatcher, J. B. ve Dwivedi, Y. K. (2024). Augmenting research methods with foundation models and generative AI. International Journal of Information Management, 102749. [https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102749](https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102749)
  49. Sarmento, R. P. ve Costa, V. (2019). Confirmatory factor analysis—A case study. [https://www.semanticscholar.org/reader/a4e19cbb6cc766ad197935d2fc4974bb425e2698](https://www.semanticscholar.org/reader/a4e19cbb6cc766ad197935d2fc4974bb425e2698)
  50. Šedlbauer, J., Činčera, J., Slavík, M. ve Hartlová, A. (2024). Students' reflections on their experience with ChatGPT. Journal of Computer Assisted Learning, 40(4), 1526-1534.
  51. Seghier, M. L. (2023). Using ChatGPT and other AI-assisted tools to improve manuscripts readability and language. International Journal of Imaging Systems and Technology. [https://doi.org/10.1002/ima.22902](https://doi.org/10.1002/ima.22902)
  52. Shrestha, N. (2021). Factor analysis as a tool for survey analysis. American Journal of Applied Mathematics and Statistics, 9(1), 4-11.
  53. Sousa, V. ve Rojjanasrirat, W. (2011). Translation, adaptation and validation of instruments or scales for use in cross-cultural health care research: A clear and user-friendly guideline. Journal of Evaluation in Clinical Practice, 17(2), 268-274.
  54. Susarla, A., Gopal, R., Thatcher, J. B. ve Sarker, S. (2023). The Janus effect of generative AI: Charting the path for responsible conduct of scholarly activities in information systems. Information Systems Research, 34(2), 399-408.
  55. Süleymanoğulları, M., Özdemir, A. ve Tekin, A. (2024). Yapay zekâ ölçeği: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Education Science and Sports, 6(1), 13-27.
  56. Taktak, M. ve Bafralı, G. (2025). ChatGPT Usage Scale in education: Validity and reliability study. International Journal of Technology in Education, 8(1), 193-207.
  57. Valova, I., Mladenova, T. ve Kanev, G. (2024). Students' perception of ChatGPT usage in education. International Journal of Advanced Computer Science & Applications, 15(1), 466-473.
  58. VentureBeat. (2023). Harnessing the power of GPT-3 in scientific research. Erişim tarihi: 21.05.2023, (https://venturebeat.com/ai/harnessing-the-power-of-gpt-3-in-scientific-research/)
  59. Watkins, M. W. (2018). Exploratory factor analysis: A guide to best practice. Journal of Black Psychology, 44(3), 219-246.
  60. Yu, S. C., Chen, H. R. ve Yang, Y. W. (2024). Development and validation of the Problematic ChatGPT Use Scale: A preliminary report. Current Psychology, 43(31), 26080-26092.
  61. Yurdugül, H. (2005). Ölçek geliştirme çalışmalarında kapsam geçerliği için kapsam geçerlik indekslerinin kullanılması. XIV. Ulusal Eğitim Bilimleri Kongresi, Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi, 20-22 Ocak 2005. [http://yunus.hacettepe.edu.tr/~yurdugul/3/indir/PamukkaleBildiri.pdf](http://yunus.hacettepe.edu.tr/~yurdugul/3/indir/PamukkaleBildiri.pdf)