Kullanım İzni
Geliştirdiğim(iz) / uyarladığım(ız) ölçme aracının atıf gösterilmesi ve bilimsel araştırmalarla sınırlı olmak kaydıyla kullanılmasına izin veriyorum/z/. İzin için ayrıca e-posta gönderilmesine gerek yoktur.

---

Ölçek Çeşidi
Uyarlama

---

Kategori(ler)

• 10 Psikoloji
• 126 Zekâ

• 30 Eğitim Bilimleri ve Öğretmen Yetiştirme
• 350 Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi

• 40 Sosyal ve Beşeri Bilimler
• 440 Temel İnsan ve Toplum Bilimleri

---

Kaynak Türü
Makale

---

Kaynak/Referans

Karaoglan Yilmaz, F. G., & Yilmaz, R. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 5(2), 172-190. https://doi.org/10.53694/bited.1376831

---

Geliştiren/Uyarlayan
Fatma Gizem Karaoğlan Yılmaz, Ramazan Yılmaz

---

Yıl
2023

---

Kaynak Adı
Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması

---

Dergi
Bilgi Ve İletişim Teknolojileri Dergisi

---

Cilt
5

---

Sayı
2

---

Sayfa Aralığı
172-190

---

Dosyalar

Makale
PDF

---

Sorumlu Yazar
Ramazan Yilmaz

---

İletişim
gkaraoglanyilmaz@gmail.com

---

Ölçülen Özellikler
üretken yapay zeka, yapay zeka düzeyi, Yapay Zeka Kaygısı, yapay zeka okuryazarlığı, Yapay Zekaya Yönelik Tutum

---

Alt Boyutlar
eleştirel değerlendirme (critical appraisal), pratik uygulama (practical application), teknik anlama (technical understanding)

---

Örnek Maddeler ve Madde Sayıları
1 Makine öğrenmesi modellerinin nasıl eğitildiğini, doğrulandığını ve test edildiğini açıklayabilirim.
2 Derin öğrenmenin makine öğrenmesiyle nasıl ilişkili olduğunu açıklayabilirim.
3 Kural tabanlı sistemlerin makine öğrenmesi sistemlerinden nasıl farklı olduğunu açıklayabilirim.
4 Yapay zekâ uygulamalarının nasıl karar verdiğini açıklayabilirim.
5 'Pekiştirmeli öğrenmenin' temel düzeyde nasıl çalıştığını açıklayabilirim (makine öğrenmesi bağlamında).
6 Genel/güçlü ile dar/zayıf yapay zekâ arasındaki farkı açıklayabilirim.
7 Yapay zekâ amacıyla kullanılabilecek verileri toplamak için sensörlerin bilgisayarlar tarafından nasıl kullanıldığını açıklayabilirim.
8 'Yapay sinir ağı' teriminin ne anlama geldiğini açıklayabilirim.
9 Makine öğrenmesinin nasıl çalıştığını genel düzeyde açıklayabilirim.
10 'Denetimli öğrenme' ile 'denetimsiz öğrenme' arasındaki farkı açıklayabilirim (makine öğrenmesi bağlamında).
11 Açıklanabilir yapay zekâ kavramını tanımlayabilirim.
12 Bazı yapay zekâ sistemlerinin içinde bulundukları ortamda nasıl hareket edebildiklerini ve bulundukları ortama nasıl tepkiler verebildiklerini açıklayabilirim.
13 Büyük veri kavramını tanımlayabilirim .
14 Yapay zekânın medya temsillerinin (örneğin, filmlerde veya video oyunlarında) yapay zekâ teknolojilerinin mevcut yeteneklerinin ötesine geçip geçmediğini değerlendirebilirim.
15 Yapay zekâ uygulamalarını geliştirirken ve kullanırken veri gizliliğinin neden göz önünde bulundurulması gerektiğini açıklayabilirim.
16 Yapay zekâ uygulamaları geliştirirken ve kullanırken veri güvenliğinin neden göz önünde bulundurulması gerektiğini açıklayabilirim.
17 Yapay zekâyla ilgili etik sorunları tanımlayabilirim .
18 Yapay zekâ sistemlerini kullanırken ortaya çıkabilecek riskleri tanımlayabilirim.
19 Yapay zekânın zayıf yönlerini sayabilirim.
20 Yapay zekâ kullanırken ortaya çıkabilecek olası yasal sorunları tanımlayabilirim .
21 Yapay zekânın bireyler ve toplum üzerindeki potansiyel etkisi üzerine eleştirel bir şekilde düşünebilirim.
22 Yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesinde insanların neden önemli bir rol oynadığını açıklayabilirim .
23 Yapay zekânın geliştirilmesi ve uygulanmasında verinin neden önemli bir rol oynadığını açıklayabilirim.
24 Yapay zekânın ne olduğunu açıklayabilirim.
25 Günlük hayatımdan (özel hayat veya iş yaşamı) yapay zekâ ile ilişkili olabilecek örnekler verebilirim.
26 Yapay zekâ destekli teknik uygulamalardan/araçlardan örnekler verebilirim.
27 Kullandığım teknolojilerin yapay zekâ tarafından desteklenip desteklenmediğini anlayabilirim .
28 Alanımdaki bir sorunun yapay zekâ yöntemleriyle çözülüp çözülemeyeceğini ve çözülmesi gerekip gerekmediğini değerlendirebilirim.
29 Yapay zekâ destekli doğal dil işlemenin kullanıldığı uygulamaları söyleyebilirim.
30 Yapay zekânın son zamanlarda neden giderek daha önemli hale geldiğini açıklayabilirim.
31 Yapay zekâ uygulamalarının en az bir konu alanındaki etkilerini eleştirel olarak değerlendirebilirim.

Puanlama Yönergesi
Alt boyut ve madde sayısı: 3 alt boyut, 31 madde
Teknik Anlama (14 madde): 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14
Eleştirel Değerlendirme (10 madde): 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24
Pratik Uygulama (7 madde): 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31
Ters Maddeler: Ters madde bulunmamaktadır.
Ölçeğin değerlendirilmesi: Bağımsız boyutlardan alınan yüksek puan, o boyuta ilişkin okuryazarlığın yüksek
olduğuna işaret etmektedir. Ölçeğin toplam puanı, faktörlerden alınan puanların toplanması ile elde edilmektedir.

---

Derecelendirme
-

Ölçek Puanlaması
Puanlama Yönergesi
Alt boyut ve madde sayısı: 3 alt boyut, 31 madde
Teknik Anlama (14 madde): 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14
Eleştirel Değerlendirme (10 madde): 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24
Pratik Uygulama (7 madde): 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31
Ters Maddeler: Ters madde bulunmamaktadır.
Ölçeğin değerlendirilmesi: Bağımsız boyutlardan alınan yüksek puan, o boyuta ilişkin okuryazarlığın yüksek
olduğuna işaret etmektedir. Ölçeğin toplam puanı, faktörlerden alınan puanların toplanması ile elde edilmektedir.

---

Ölçek Değerlendirmesi
-

Geçerlik
-

Güvenirlik
-

Kullanılan Araştırmalar
scholar.google.com.tr