Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulguların değerlendirilmesinde, algılanan ve gerçek bilgi düzeylerini etkileyen değişkenleri belirlemek amacıyla karar ağaçlarına dayalı bir sınıflandırma yöntemi olan Exhaustive CHAID algoritması tercih edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışma, üniversite öğrencilerinin kripto varlıklara yönelik tutumları ile bilgi düzeyleri arasındaki ilişkiyi ortaya koymayı amaçlamaktadır. Ayrıca tutum ve bilgi düzeyinin demografik değişkenlere göre farklılık gösterip göstermediği incelenmiştir. Bulguların değerlendirilmesinde, algılanan ve gerçek bilgi düzeylerini etkileyen değişkenleri belirlemek amacıyla karar ağaçlarına dayalı bir sınıflandırma yöntemi olan Exhaustive CHAID algoritması tercih edilmiştir. Analiz sonucunda, algılanan bilgi düzeyi üzerinde en etkili değişkenin cinsiyet olduğu belirlenmiştir. Kadın öğrenciler kendi bilgi düzeylerinin daha düşük olduğunu algılarken, erkek öğrenciler ise bilgi düzeylerinin daha yüksek olduğunu algıladıkları görülmüştür. Ölçülen bilgi düzeyinde ise bölüm değişkeni öne çıkmış, Bankacılık ve Sigortacılık ile Bilgisayar Programcılığı bölümlerinde okuyan öğrencilerin diğer bölümlere kıyasla daha yüksek puanlar aldığı görülmüştür. Bunun yanında, öğrencilerin tutum puanları, internet kullanım süreleri ve kendini tanımlama biçimleri de bilgi düzeyi üzerinde anlamlı farklılıklar yaratmıştır. Sonuç olarak, kripto para farkındalığı ile tutum arasında anlamlı ilişkiler olduğu, özellikle teknik ve finans alanına yakın bölümlerde okuyan öğrencilerin bilgi düzeylerinin daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Bu bulgular, üniversitelerde finansal okuryazarlık ve dijital yatırım araçları konularında hedefe yönelik eğitim programlarının gerekliliğine işaret etmektedir.
Abstract
This study examines the knowledge and attitudes of university students regarding cryptocurrencies. It also investigates whether attitudes and knowledge levels differ according to demographic variables. The exhaustive CHAID algorithm was used to analyse the data and identify the variables affecting perceived and actual knowledge levels as measured by the scale. The study's findings indicated that gender was the most significant variable in terms of perceived knowledge level. Female students perceived themselves as having lower knowledge levels, while male students tended to perceive themselves as having higher knowledge levels. Regarding knowledge acquisition, the department variable was found to be a significant contributing factor. A comparative analysis of student achievement levels revealed that students in the Banking and Insurance and Computer Programming departments tended to perform better than their counterparts in other departments. Furthermore, students' attitudes, internet usage patterns, and methods of self-identification were found to be significant factors in differentiating their knowledge levels. Significant relationships were found between cryptocurrency awareness and attitude, and between department of study and knowledge level. These findings underscore the necessity of targeted educational initiatives on financial literacy and digital investment instruments within academic institutions.