Yapay Zekâ Öğretimine Yönelik Hazır Bulunuşluk ve Davranışsal Niyet Algısı Ölçeği

Kullanım İzni
Geliştirdiğim(iz) / uyarladığım(ız) ölçme aracının atıf gösterilmesi ve bilimsel araştırmalarla sınırlı olmak kaydıyla kullanılmasına izin veriyorum/z/. Araştırmanının başlangıcında araştırmanın amacı ile bir bilginin sorumlu yazara e-posta gönderilmesi yeterlidir.

Makale

İNDİR

Ölçek Formu

İNDİR

Link: https://www.researchsquare.com/article/rs-9291938/v1

Ölçek Çeşidi: Geliştirme

Kategori(ler):

30 Eğitim Bilimleri ve Öğretmen Yetiştirme » 312 Genel Öğretmen Yeterlilikleri » 350 Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi

Kaynak Türü: Makale

Kaynak/Referans:

Tokatlı, H., & Erkoç, M. F. (2026). From knowledge to intention: Developing and validating a scale for K-12 teachers’ readiness to teach AI [Preprint]. Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-9291938/v1

Geliştiren/Uyarlayan: Hasan Tokatlı, M. Fatih Erkoç

Yıl: 2026

Kaynak Adı: From Knowledge to Intention: Developing and Validating a Scale for K-12 Teachers' Readiness to Teach AI

Dergi: research square

DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-9291938/v1

Sorumlu Yazar: Hasan Tokatlı

İletişim: hasantktl@gmail.com

Ölçülen Özellikler: Yapay Zekâ Öğretimine Hazır Bulunuşluk, Yapay Zekâ Öğretimine Yönelik Davranışsal Niyet

Alt Boyutlar: Yapay Zekâya Yönelik Tutum, YZÖ Teknoloji Bilgisi, YZÖ Teknoloji, Pedagoji, Alan Bilgisi, YZÖye Karşı Eğilim

Örnek Maddeler ve Madde Sayıları: Ölçek 4 alt boyut ve 26 maddeden oluşmaktadır. Örnek maddeler: "Öğrencilere yapay zekâ eğitiminin verilmesi gerektiğine inanıyorum." (YZÖ'ye Karşı Eğilim, 3 madde), "Farklı yapay zekâ araçlarını ve yazılımlarını kullanmayı biliyorum." (YZÖ Teknoloji Bilgisi, 5 madde), "Öğrencilerin yapay zekâ kavramlarını anlamalarını kolaylaştıracak, düzeylerine uygun dersler tasarlayabilirim." (YZÖ Teknoloji, Pedagoji, Alan Bilgisi, 12 madde), "Yapay zekânın, insanların mesleki yaşamlarını kolaylaştırabileceğini düşünüyorum." (Yapay Zekâya Yönelik Tutum, 6 madde)

Ölçek Türü: Öz Bildirim

Kimlere Uygulanabilir: Bilişim Teknolojileri Öğretmenleri

Derecelendirme: 5'li Likert (1= Kesinlikle Katılmıyorum – 5= Kesinlikle Katılıyorum)

Ölçek Puanlaması: Ölçekten alınabilecek toplam puan 26 ile 130 arasında değişmektedir. Alt boyut puanları: YZÖ Teknoloji, Pedagoji, Alan Bilgisi (12-60), Yapay Zekâya Yönelik Tutum (6-30), YZÖ Teknoloji Bilgisi (5-25), YZÖ'ye Karşı Eğilim (3-15). Ölçekte ters madde bulunmamaktadır.

Ölçek Değerlendirmesi: Ölçekten alınan yüksek puanlar, yapay zekâ öğretimine yönelik yüksek hazır bulunuşluk ve davranışsal niyet algısı düzeyini ifade etmektedir. Ölçek geneli ve alt boyutlar bazında puanlar hesaplanarak değerlendirme yapılabilir.

Geçerlik: Yapı geçerliği için Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) ve Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) uygulanmıştır. AFA sonucunda 4 faktörlü yapı ortaya çıkmış, toplam varyansın %70.83'ü açıklanmıştır (KMO=.966, Bartlett p<.001). DFA model uyum değerleri: Chi2/df=2.602, RMSEA=.079, SRMR=.061, CFI=.943, TLI=.937, NFI=.911, IFI=.943. Çıkarılan Ortalama Varyans (AVE) değerleri .700-.840 arasında olup yakınsak geçerlik sağlanmıştır.

Güvenirlik: Cronbach Alpha katsayıları: Ölçek geneli α=.973; YZÖ Teknoloji, Pedagoji, Alan Bilgisi α=.974; Yapay Zekâya Yönelik Tutum α=.967; YZÖ Teknoloji Bilgisi α=.921; YZÖ'ye Karşı Eğilim α=.939. Madde toplam korelasyon değerleri .731-.920 arasındadır. Alt boyutlar arası korelasyonlar .440-.818 arasında, ölçek geneli ile korelasyonlar .690-.940 arasındadır.

Kullanılan Araştırmalar
scholar.google.com.tr