AKADEMİSYENLERİN YAPAY ZEKÂ TEKNOLOJİLERİNİ KULLANMA MOTİVASYONLARI ÜZERİNE NİTEL BİR ARAŞTIRMA
A QUALITATIVE STUDY ON ACADEMICS’ MOTIVATIONS FOR USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES
Yazar: Ulaş, Mehmet
Dergi: Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Vol. 34 No. Uygarlığın Dönüşümü: Yapay Zekâ, 2025
Anahtar kelimeler: Communication and Media Studies (Other) ; İletişim ve Medya Çalışmaları (Diğer) ; Artificial intelligence,Academician,Technology,Technology acceptance model,Digital ; Yapay zekâ,Akademisyen,Teknoloji,Teknoloji kabul modeli,Dijital

Yapay zekânın (YZ) teknoloji alanında yaşanan gelişmelere entegre olması sosyal yaşam pratikleri içerisinde önemli bir dijital dönüşüm serüvenini de beraberinde getirmektedir. YZ teknolojisinin merkezi konumda yer aldığı dijital dönüşüm pratiğinin nasıl gerçekleştiği ve hangi motivasyonlar üzerinden kullanıldığı alanlara göre farklılık göstermektedir. Akademik dünya da YZ teknolojisinin kullanıldığı alanlardan birini oluşturmaktadır. Bireylerin düşünme pratikleri ve karar verme reaksiyonlarını taklit eden, geçmiş deneyimler üzerinden öğrenme yetisine sahip ve yeni enformasyon girdilerine uyum sağlayabilen YZ teknolojisinin akademi dünyasında hangi motivasyonlar üzerinden kullanıldığı önemli bir merak konusudur. Buradan hareketle yapılan bu araştırmada teknoloji kabul modeli çerçevesinde akademisyenlerin YZ teknolojisini kullanma motivasyonlarının neler olduğunun ortaya çıkarılması amaçlanmaktadır. Bahsi geçen amaç doğrultusunda araştırma nitel araştırma yöntemlerinden fenomenolojik araştırma deseni ile oluşturulmuş, veri toplama tekniği olarak derinlemesine görüşme tekniği kullanılmıştır. Araştırmada amaçlı örneklem tekniğinden hareketle belirlenen on akademisyen ile yarı yapılandırılmış görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen görüşmelerde elde edilen veriler tümevarım yaklaşımından hareketle tematik analiz tekniği kullanılarak MAXQDA 2020 programı aracılığıyla incelenmiştir. Yapılan incelemede “YZ kullanımına dair genel bilgiler”, “YZ’nin akademide kullanım nedenler” ve “YZ’nin akademideki gelecek perspektifi” şeklinde üç ana temanın ön plana çıktığı belirlenmiştir. Araştırmada akademisyenlerin YZ teknolojisini veri elde etme, veri analizi, trend olan konu başlıklarının takibi ve yeni araştırma alanlarının keşfedilmesi motivasyonları üzerinden kullandıkları sonucuna ulaşılmıştır.

The integration of artificial intelligence (AI) into the developments in the field of technology brings with it an important digital transformation adventure within social life practices. The implementation of AI as a central component of this transformation varies depending on the field and is shaped by differing motivations. The academic world is also one of the areas where artificial intelligence technology is increasingly utilized. As a technology that imitates human thinking processes and decision-making reactions, learns from past experiences, and adapts to new information inputs, AI’s use in academia and the underlying motivations behind it remain a subject of growing interest. Based on this, this research aims to reveal the motivations of academics to use artificial intelligence technology within the framework of the technology acceptance model. In line with the aforementioned purpose, the research was created with a phenomenological research design from qualitative research methods, using in-depth interviews as the data collection method. Semi-structured interviews were conducted with ten academics selected through purposive sampling. The data obtained in the interviews were examined through the MAXQDA 2020 program using the thematic analysis technique based on an inductive reasoning approach. In the examination, it was determined that three main themes came to the fore: "general information on the use of artificial intelligence", "reasons for the use of artificial intelligence in academia" and "future perspective on artificial intelligence in academic settings". As a result, it was concluded that academics use artificial intelligence technology for data collection, data analysis, following trending reserach topics and discovering new areas of study.