DOI: 10.57127/kpd.26024438.1902861 ISSN: 2602-4438
Lisansüstü Öğrenciler için Yapay Zekâ Bağımlılığı Ölçeği: Geliştirme, geçerlik ve güvenirlik çalışması
Fatma Şahin, Emre Toprak Bu araştırmanın amacı, lisansüstü öğrencilerin yapay zekâ kullanımına ilişkin bağımlılık eğilimlerini bilişsel, duygusal ve davranışsal boyutlarıyla değerlendirmeye yönelik Lisansüstü Öğrenciler için Yapay Zekâ Bağımlılığı Ölçeğini (LÖYZBÖ) geliştirmek, ölçeğin geçerlik ve güvenirliğine ilişkin kanıtlar elde etmektir. Ölçek geliştirme ve geçerleme süreci dört bağımsız örneklem üzerinde yürütülmüştür. Çalışma 1’de 350 lisansüstü öğrenciden elde edilen verilerle gerçekleştirilen açımlayıcı faktör analizi sonucunda toplam varyansın %64’ünü açıklayan üç faktörlü bir yapı belirlenmiştir. Çalışma 2’de 469 lisansüstü öğrenci üzerinde gerçekleştirilen doğrulayıcı faktör analizi sonucunda 20 maddelik üç faktörlü nihai yapı elde edilmiş ve modelin kabul edilebilir uyum gösterdiği belirlenmiştir (χ²/sd = 2.96, RMSEA = .065, CFI = .948, SRMR = .05). Yakınsak ve ıraksak geçerlik analizleri üç alt boyutun ilişkili ancak ayırt edilebilir yapılar olduğunu desteklemiştir. Cronbach alfa katsayıları bilişsel, duygusal ve davranışsal bağımlılık alt boyutları için sırasıyla .93, .93 ve .78, toplam puan için .93 olarak hesaplanmıştır. Çalışma 3’te 100 lisansüstü öğrenci üzerinde gerçekleştirilen uyum geçerliği analizinde LÖYZBÖ toplam puanı ile mevcut bir yapay zekâ bağımlılığı ölçümü arasında yüksek düzeyde pozitif ilişki belirlenmiştir (r = .87, p < .001). Çalışma 4’te 50 lisansüstü öğrenciye üç hafta arayla yapılan uygulamalarda ICC değerleri alt boyutlar için .79-.90, toplam puan için .96 olarak elde edilmiştir. Bulgular, LÖYZBÖ’nün lisansüstü öğrencilerin yapay zekâ kullanımına ilişkin bağımlılık eğilimlerini bilişsel, duygusal ve davranışsal boyutlarıyla değerlendirmede kullanılabilecek psikometrik bir ölçme aracı olduğunu desteklemektedir.
More from our Archive
-
DOI: 10.1145/3845995 2026
A Survey of LLM-based Software Repair: Taxonomies, Design Paradigms, and Applications Boyang Yang, Zijian Cai, Fengling Liu, Bach Le, Lingming Zhang, Tegawendé F. Bissyandé, Yang Liu, Haoye Tian
-
DOI: 10.1108/jrim-02-2024-0074 2026
Cutting-edge research in social media and interactive marketing: a
review and research agenda James W Peltier, Andrew J Dahl, Lauren Drury, Tracy Khan
-
DOI: 10.1108/jkm-04-2021-0336 2026
Knowledge hiding – a systematic review and research
agenda Amitabh Anand, Florian Offergelt, Payal Anand
-
DOI: 10.1257/aer.20230448 2026
The Unequal Economic Consequences of Carbon Pricing Diego R. Känzig
-
DOI: 10.1017/awf.2026.10115 2026
Part 1: Assessment of upright restraint of broilers for head-only electrical stunning Troy J. Gibson, Georgina Limon, Shannon Campbell, Natalie Chancellor, Katharine A Fletcher, Paul Berry, Jeff Lines
-
DOI: 10.21468/scipostphyscodeb.86 2026
MadAgents Tilman Plehn, Daniel Schiller, Nikita Schmal
-
DOI: 10.21468/scipostphyscodeb.86-r2.0 2026
Codebase release 2.0 for MadAgents Tilman Plehn, Daniel Schiller, Nikita Schmal
-
DOI: 10.21468/scipostphyscodeb.85 2026
svPITE: A Python package for the state-vector-based probabilistic imaginary-time evolution algorithm Pascal Sievers, Satoshi Ejima
-
DOI: 10.21468/scipostphyscodeb.85-r1.1 2026
Codebase release 1.1 for svPITE Pascal Sievers, Satoshi Ejima
-
DOI: 10.1177/02611929261494117 2026
The World Medical Association’s
Declaration of Helsinki
and
Statement on Animal Use in Biomedical Research
: Why reliable and valid preclinical evidence and Natalie Anderson, Jane Kotzmann, Rachel Smith, Kathrin Herrmann