Üçüncü düzeyde dijital yeterlilik ve yapay zeka okuryazarlığını keşfetmek

Bu açıklayıcı sıralı karma yöntem çalışmasında, Türkiye'nin en iyi üniversitelerinden birinde okuyan öğrencilerin yapay zeka okuryazarlığını ve yapay zeka okuryazarlık düzeylerinin dijital yeterlilikleriyle anlamlı bir korelasyon gösterip göstermediği araştırılmıştır. Öğrencilerin dijital yeterlilik ve yapay zeka okuryazarlık düzeylerinin incelenmesi ve öğrencilerin yapay zeka kullanımının dijital yeterlilik ve yapay zeka okuryazarlık puanlarına göre nasıl değiştiği araştırılmıştır. Nicel veriler Dijital Yeterlilik için Öz Değerlendirme Aracı (DigCompSAT), Uzman Olmayanların Yapay Zeka Okuryazarlığının Değerlendirilmesi Ölçeği (SNAIL) ve demografik anket aracılığıyla toplanmıştır. Her iki ölçekten elde edilen veriler, dijital yeterlilik ve yapay zeka okuryazarlığı düzeylerine göre belirlenen dört vaka grubunun oluşturulmasında kullanıldı. Üniversitenin tüm bölümlerinden öğrenciler katılıma davet edildi. 338 öğrenci çalışmaya katıldı. Nitel veriler yarı yapılandırılmış görüşmelerle toplandı ve 15 öğrenci ile görüşüldü. Nitel verileri analiz etmek için DigComp ve UNESCO Öğrenciler için Yapay Zeka Yeterlilik modelleri kullanıldı. Sonuçlar, öğrencileri dijital yeterlilik ve yapay zeka okuryazarlık seviyeleri arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki olduğunu göstermiştir. Bulgular, DigComp'un boyutlarının, bireylerin dijital araçlar kullanarak çeşitli görevleri gerçekleştirdiği bir sistemden, yapay zekanın hedeflenen görevleri gerçekleştirdiği bir yapıya dönüştüğü görülmektedir. Bulgular, yapay zeka araçlarının, bireylerin günlük ve akademik amaçlar için tamamlanması gereken veya gerçekleştirmek istediği görevleri doğrudan gerçekleştirebildiklerini göstermiştir.