Sınavlara çalışmada üretken yapay zekâ kullanımını etkileyen faktörlerin üniversite öğrencileri açısından incelenmesi

Abstract

Bu tez, üniversite öğrencilerinin sınavlara hazırlanırken üretken yapay zekâ (YZ) araçlarını kullanma kararlarını etkileyen faktörleri incelemektedir. Çalışma özellikle algılanan etkililik, etik kaygılar, akademik etki ve davranışsal kaygılar ile kurumsal destek faktörlerine odaklanmaktadır. ChatGPT gibi üretken yapay zekâ araçlarının yükseköğretime giderek daha fazla entegre edilmesiyle birlikte, bu araçların benimsenmesini ve gelecekteki kullanımını belirleyen unsurların anlaşılması, hem eğitimciler hem de politika yapıcılar açısından kritik önem taşımaktadır. Araştırma, iki aşamalı nicel bir araştırma tasarımına dayanmaktadır. İlk aşamada, ölçüm yapısını keşfetmek ve doğrulamak amacıyla 397 lisans öğrencisiyle bir pilot çalışma yürütülmüş; keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizleri uygulanmıştır. İkinci aşamada ise Atılım Üniversitesi'nde öğrenim gören 242 lisans öğrencisini kapsayan ana çalışma gerçekleştirilmiş ve önerilen yapısal model yapısal eşitlik modellemesi (SEM) kullanılarak test edilmiştir. Veriler, öğrencilerin sınav hazırlığında üretken yapay zekâ kullanımına ilişkin deneyimlerini, algılarını ve beklentilerini ölçen yapılandırılmış bir anket aracılığıyla toplanmıştır. Elde edilen bulgular, yapay zekâ araçlarının algılanan etkililiğinin, öğrencilerin gelecekteki kullanım niyetlerini ve uzun vadeli beklentilerini şekillendirmede merkezi bir aracı rol oynadığını göstermektedir. Akademik etki ve davranışsal kaygılar, etik kaygılar ve kurumsal destek faktörlerinin algılanan etkililik üzerinde anlamlı etkileri olduğu; algılanan etkililiğin ise üretken yapay zekâ araçlarını ders çalışmada gelecekte kullanma niyetini olumlu yönde etkilediği belirlenmiştir. Aracılık analizi sonuçları, algılanan etkililiğin bu öncül faktörler ile gelecekteki kullanım arasındaki ilişkileri kısmen aracıladığını ortaya koymakta ve yapay zekâ benimseme kararlarında temel bir mekanizma olduğunu vurgulamaktadır. Yapısal modelin uyum indeksleri kabul edilebilir düzeyde bulunmuş ve hem algılanan etkililik hem de gelecekteki kullanım değişkenleri için açıklanan varyansın anlamlı olduğu görülmüştür. Genel olarak, bulgular öğrencilerin sınav hazırlığında üretken yapay zekâ araçlarını benimsemesinin yalnızca teknolojik yeteneklere değil, aynı zamanda etik algılara ve kurumsal bağlama da bağlı olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, yükseköğretimde yapay zekâ alanındaki literatüre katkı sağlamakta ve üniversitelerin üretken yapay zekâ araçlarının etkili, etik ve sorumlu kullanımını teşvik etmesine yönelik pratik çıkarımlar sunmaktadır.This thesis investigates the factors influencing college students' decisions to use generative artificial intelligence (AI) tools for exam preparation, with a particular focus on perceived efficacy, ethical concerns, academic impact and behavioural concerns, and institutional support. As generative AI tools such as ChatGPT become increasingly integrated into higher education, understanding the determinants of their adoption and future use is critical for both educators and policymakers. The study adopts a quantitative research design using a two-stage approach. A pilot study was conducted with 397 undergraduate students to explore and validate the measurement structure through exploratory and confirmatory factor analyses. Following this, a main study involving 242 undergraduate students at Atılım University was carried out to test the proposed structural model using structural equation modelling (SEM). Data were collected through a structured questionnaire measuring key constructs related to students' experiences, perceptions, and expectations regarding generative AI use in exam preparation. The results indicate that perceived efficacy of AI tools plays a central mediating role in shaping students' future use and long-term expectations. Academic impact and behavioural concerns, ethical concerns, and institutional support were found to significantly influence perceived efficacy, which in turn positively affects future intentions to use generative AI for studying. Mediation analysis reveals that perceived efficacy partially mediates the relationships between these antecedent factors and future use, highlighting its importance as a key mechanism in AI adoption decisions. The structural model demonstrated acceptable fit indices and explained a substantial proportion of variance in both perceived efficacy and future use. Overall, the findings suggest that students' adoption of generative AI for exam preparation is driven not only by technological capabilities but also by ethical perceptions and institutional context. The study contributes to the growing literature on AI in higher education and offers practical implications for universities seeking to promote effective, ethical, and responsible use of generative AI tools.