Bilge Yapay Zekâ Mesleki Algı Ölçeği
Ölçek özeti
- Çalışma türü
- Geliştirme
- Yıl
- 2025
- Kaynak türü
- Tez
- Madde sayısı
- 36
- Hedef grup
- İletişim Sektörü Çalışanları, Yetişkinler,
Kaynak ve Dosyalar
Kaynak/Referans:
Bilge, R. (2025). İletişim sektöründe yapay zeka uygulamaları ile çalışanların değişen mesleksel algıları üzerine bir araştırma (Tez No. 984931) [Doktora tezi, Ege Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi.
Diğer kaynak bilgileri
Kaynak Türü: Tez
Yıl: 2025
Kaynak Adı: İletişim Sektöründe Yapay Zeka Uygulamaları ile Çalışanların Değişen Mesleksel Algıları Üzerine Bir Araştırma
Tez Türü: Doktora
Üniversite: Ege Üniversitesi
Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
Şehir: izmir
Ülke: TÜRKİYE
Ölçek Bilgileri
Ölçek Çeşidi: Geliştirme
Kategori(ler):
10 Psikoloji » 160 Mesleki Gelişim ve Meslek/Kariyer Danışmanlığı » 190 Örgütsel/Endüstriyel Psikoloji
40 Sosyal ve Beşeri Bilimler » 460 İletişim Bilimleri
Ölçülen Özellikler: Kurumsal Yapay Zekâ Yatırımı, Mesleki Tehdit Algısı, Yapay Zekâ Destekli İş Süreçleri, Yapay Zekâya ilişkin Mesleki Algı
Alt Boyutlar: Kurumsal Yapay Zekâ Yatırımı ve Önceliği, Yapay Zekâ Destekli İş Süreçleri, Yapay Zekâ Kaynaklı Mesleki Tehdit Algısı
Örnek Maddeler ve Madde Sayıları: Ölçek toplam 36 maddeden oluşmaktadır. Yapay Zekâ Kaynaklı Mesleki Tehdit Algısı 17 madde (1, 2, 3, 5, 7–18, 27), Yapay Zekâ Destekli İş Süreçleri 15 madde (4, 6, 19–26, 28–32), Kurumsal Yapay Zekâ Yatırımı ve Önceliği 4 maddeden (33–36) oluşur.
Örnek maddeler: “Yaptığım işin yapay zekâ uygulamaları tarafından alınabileceği konusunda endişe duyuyorum.” (Mesleki Tehdit Algısı); “Yapay zekâ iletişim sektöründeki iş süreçlerinde verimliliği arttırmaktadır.” (Destekli İş Süreçleri); “Çalıştığım şirket yapay zekâya dayalı uygulamalara yatırım yapmaktadır.” (Kurumsal Yatırım ve Öncelik)
Ölçek Türü: Öz Bildirim
Kimlere Uygulanabilir: İletişim Sektörü Çalışanları, Yetişkinler,
Derecelendirme: 5'li Likert (1 = Kesinlikle katılmıyorum – 5 = Kesinlikle katılıyorum)
Ölçek Puanlaması: Ölçekte genel toplam puan hesaplanmaz; puanlar alt boyutlar düzeyinde elde edilir. Alınabilecek puan aralıkları Yapay Zekâ Kaynaklı Mesleki Tehdit Algısı için 17–85, Yapay Zekâ Destekli İş Süreçleri için 15–75, Kurumsal Yapay Zekâ Yatırımı ve Önceliği için 4–20'dir. 5, 7, 8, 11, 12 ve 15. maddeler ters puanlanır.
Ölçek Değerlendirmesi: Her alt boyuttan alınan puanın yükselmesi, ilgili boyuta ilişkin algının yükseldiğini gösterir. Yüksek puan, Mesleki Tehdit Algısı boyutunda yapay zekâya bağlı mesleki tehdit ve kaygı algısının, Destekli İş Süreçleri boyutunda yapay zekânın hız, verimlilik ve performansa katkısına ilişkin olumlu algının, Kurumsal Yatırım ve Öncelik boyutunda ise kurumun yapay zekâya yatırım ve öncelik verdiği algısının yüksekliğine işaret eder. Ölçekte kesme puanı bulunmamaktadır.
Geçerlik: 54 maddelik madde havuzu, kapsam geçerliği ve dil anlaşılırlığı açısından altı alan uzmanı ve iki dil uzmanı tarafından incelenmiştir. 45 kişilik pilot uygulamanın ardından form 51 maddeye indirilmiştir. Açımlayıcı faktör analizi iletişim sektörü çalışanlarından oluşan 511 kişilik örneklemde yapılmıştır (KMO = .977; Bartlett χ² = 9927.41, sd = 630, p < .001). Temel eksenler analizi ve Promax döndürme sonucunda, toplam varyansın %48.78'ini açıklayan üç faktörlü yapı elde edilmiştir. Faktör yükleri .41 ile .83 arasında, faktörler arası korelasyonlar .69 ile .73 arasında değişmektedir. 702 kişilik ikinci örneklemde yapılan doğrulayıcı faktör analizinde üç faktörlü model mükemmel uyum göstermiştir (χ²/sd = 1.05; RMSEA = .009 [.000, .015]; CFI = .998; TLI = .997; SRMR = .025). Standartlaştırılmış faktör yükleri .70 ile .83 arasındadır (p < .001). Alternatif tek faktörlü model ise zayıf uyum vermiştir (CFI = .920; RMSEA = .170).
Güvenirlik: İç tutarlılık katsayıları (Cronbach α / McDonald ω) AFA örnekleminde Mesleki Tehdit Algısı için .937/.937, Destekli İş Süreçleri için .927/.927, Kurumsal Yatırım ve Öncelik için .793/.793 bulunmuştur. DFA örnekleminde aynı katsayılar sırasıyla .950/.950, .958/.958 ve .818/.818'dir.
Kullanılan Araştırmalar
scholar.google.com.tr