A Scale Development Study to Determine the Opinions of School Administrators and Teachers on the Use of Artificial Intelligence in Education


Abstract views: 1209 / PDF downloads: 887

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.7767140

Keywords:

Artificial Intelligence, School Administrator, Opinion, Opinion Scale

Abstract

The aim of this study is to develop a scale to determine the opinions of school administrators and teachers on the use of artificial intelligence in education. The study group of the research consists of school principals and teachers working in public high schools in the Anatolian Side of Istanbul. During the development phase of the scale, 62 items (items) were created and submitted to expert opinion. Exploratory (EFA) and confirmatory (CFA) factor analyzes were performed for the scale. As a result of the EFA, a 28-item and four-dimensional scale was formed. The total explained variance rate is 56.58%. As a result of the analysis, the dimensions of the scale were determined: The benefits of the use of artificial intelligence in education, the prejudices about the use of artificial intelligence in education, the views on the scope of artificial intelligence and the views on the definition of artificial intelligence. Confirmatory factor analysis was performed considering these dimensions. As a result of this analysis, the values of goodness of fit x2: 1017,416 df: 344, GFI= .862, RMSEA= . 07, GFI= .86, CFI= .91, NFI= .84. As a result of these values, a valid and reliable scale was developed to determine the opinions of school principals and teachers on the use of artificial intelligence in education.

References

Balcı, A. (2011). Sosyal bilimlerde araştırma yöntem, teknik ve ilkeleri. Ankara: Pegem A Yayıncılık.

Bandalos, B. (1996). Confirmatory factor analysis. In J. Stevens (Ed.), Applied multivariate statistics for the social sciences (pp. 389-420). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum

Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı İstatistik, Araştırma Deseni SPSS Uygulamaları Ve Yorum. Ankara: Pegem A

Cronbach, LJ. (I990). Essentials of Psychological Testing. Fifth Ed., New York: HarperCoIIins.

Çokluk, Ö., Şekerci, G., & Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi.

Doğan, N., Soysal, S. & Karaman, H. (2015). Aynı Örnekleme Açımlayıcı Ve Doğrulayıcı Faktör Analizi Uygulanabilir Mi? DOI: 10.14527/9786053188407.25

Efe, A., Orakçı, Ş., Şahin, Y. & Durnalı, M. (2018). Yapay Zekâ Ve Eğitim 4.0 Perspektifinde Mesleki Ortaöğretimde Kodlama ve Robotik Eğitimine Bakış. FATİH Projesi Eğitim Teknolojileri Zirvesi, 2.

Elçi, A. & Vural, M. (2017). Öğretim Elemanı 4.0: Öğretim Elemanının Değişen Rolü ve Teknoloji ile Zenginleştirilmiş Öğrenme. Mediterranean International Conference on Social Sciences, 494.

Eğitimde Yapay Zekâ Çalıştayı - 6 Sonuç Raporu (2019). Erişim Adresi: https://tasam.org/Files/Etkinlik/File/Deklarasyon/EYC6_Sonuc_TR_pdf_9a161561-a82c-4cc1-adcd-ddc6c0e471e2.pdf

Hussin, A. (2018). Education 4.0 Made Simple: Ideas For Teaching. International Journal of Education & Literacy Studies, 92.

Karataş, H. (2017). Endüstri 4.0’ın Eğitim 4.0’A Yansımaları. Marmara Gazetesi (21 Ocak).

Kay, J. (2015). Whither or wither the AI of AIED? AIED 2015 Workshop Proceedings, 1.

Kayri, M. & Aydın, F. (2018) Yapay Zekâ Temelli Eğitsel Veri Madenciliği. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Pratiğimiz ve 2023 Eğitim Vizyonu Kongresi Bildiri Kitapçığı, 53.

Kent, E. (2016). Endüstrinin Gelişimine Bakış. Endüstri 4.0 Platformu. http://www.endustri40.com/endustrinin-gelisimine-bakis/

Köklü, N. (1995). Tutumların Ölçülmesi ve Likert Tipi Ölçeklerde Kullanılan Seçenekler. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 28(2), 81-93.

McKinsey Global Institute (2017). A future that works: Automation, employment, and productivity, 4.

Öztemel, E. (2018). Eğitimde Yeni Yönelimlerin Değerlendirilmesi. Üniversite Araştırmaları Dergisi, Cilt 1, Sayı 1, 25, 27.

Parlak, B. (2017). Dijital Çağda Eğitim: Olanaklar Ve Uygulamalar Üzerine Bir Analiz. Süleyman Demirel University, Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences, 22(15), 1741.

Pehlivan, B. (2018). Yapay Zekânın Eğitimdeki 10 Kullanım Alanı. http://www.socialbusinesstr.com/2018/03/15/yapay-zekânin-egitimdeki-10-kullanim-alani/

Punch, K. (2005). Introduction to Social Research - Quantitive and Qualitive Approach. Second Ed., Sage Publications Inc., California.

Tavşancıl, E. (2006). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Ankara: Nobel Yayınları.

Yazıcı, E. & Düzkaya, H. (2016). Endüstri devriminde dördüncü dalga ve eğitim: Türkiye dördüncü dalga endüstri devrimine hazır mı?. Eğitim ve İnsani Bilimler Dergisi: Teori ve Uygulama. Journal of Education and Humanities: Theory and Practice, 7 (13), 49-88.

Published

2023-03-25

How to Cite

DEMİR DÜLGER, E., & KÖKLÜ, M. (2023). A Scale Development Study to Determine the Opinions of School Administrators and Teachers on the Use of Artificial Intelligence in Education. ISPEC International Journal of Social Sciences & Humanities, 7(1), 154–174. https://doi.org/10.5281/zenodo.7767140

Issue

Section

Articles