Yapay zekâ uygulamalarının sosyal medyada içerik üretkenliğine etkisi
Küçük Resim Yok
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İnönü Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu araştırmanın amacı, üniversite öğrencilerinin sosyal medya ortamlarında yapay zekâ destekli içerik üretimi süreçlerine yönelik tutumlarını ve görüşlerini incelemektir. Araştırmada, nicel ve nitel veri toplama yaklaşımlarının birlikte kullanıldığı karma yöntem desenlerinden dönüştürücü karma desen kullanılmıştır. Veri toplama aracı olarak yapay zekânın içerik üretkenliğine etkisi anketi ve yarı yapılandırılmış görüş formu kullanılmıştır. Araştırmanın evrenini, 2024–2025 eğitim-öğretim yılı bahar döneminde Türkiye'deki devlet üniversitelerinde medya okuryazarlığı dersi alan lisans düzeyindeki öğrenciler oluşturmaktadır. Araştırma kapsamında, nicel veriler 76 öğrenciye uygulanan yapay zekânın içerik üretkenliğine etkisi anketiyle, nitel veriler ise 10 öğrenci ile gerçekleştirilen yarı yapılandırılmış görüşmeler aracılığıyla toplanmıştır. Araştırmanın nicel verileri IBM SPSS Statistics 30.0 yazılımı ile analiz edilmiştir. Ders öncesi ve sonrası gruplarının anket puanları arasındaki farkı belirlemek amacıyla bağımsız örneklem T-testi analizi uygulanmıştır. Bu araştırmanın nitel analiz sürecinde elde edilen nitel veriler, tematik analiz yöntemi ile çözümlenmiştir. Araştırmanın veri seti, medya okuryazarlığı dersi alan 10 üniversite öğrencisi ile gerçekleştirilen yarı yapılandırılmış görüşmeler sonucunda oluşturulmuştur. Elde edilen verilere göre, öğrencilerin sosyal medyada içerik üretme sürecinde yapay zekâ kullanımına yönelik tutumlarının olumlu olduğu saptanmıştır. Yapay zekâya yönelik tutumların geliştirilebileceğini, yapılandırılmış eğitim programlarının bu konuda etkili olduğunu ve demografik değişkenlerin bu etkiyi sınırlı düzeyde yordadığını ortaya koymuştur. Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, sosyal medya, içerik üretimi, medya okuryazarlığı
The purpose of this study is to examine university students' attitudes and opinions regarding artificial intelligence-supported content production processes in social media environments. In the study, a transformative mixed-methods design was used, which combines quantitative and qualitative data collection approaches. The data collection tools used were a survey on the impact of artificial intelligence on content productivity and a semi-structured interview form. The study population consists of undergraduate students enrolled in media literacy courses at state universities in Turkey during the spring semester of the 2024–2025 academic year. Within the scope of the research, quantitative data was collected through a survey on the effect of artificial intelligence on content productivity administered to 76 students, while qualitative data was collected through semi-structured interviews with 10 students. The quantitative data of the research was analyzed using IBM SPSS Statistics 30.0 software. An independent samples t-test analysis was applied to determine the difference between the pre- and post-course groups' survey scores. The qualitative data obtained in the qualitative analysis process of this study were analyzed using the thematic analysis method. The study's dataset was created because of semi-structured interviews conducted with 10 university students taking a media literacy course. According to the data findings, students' attitudes toward the use of artificial intelligence in the content creation process on social media were found to be positive. The study revealed that attitudes toward artificial intelligence can be developed, structured educational programs are effective in this regard, and demographic variables predict this effect to a limited extent. Keywords: Artificial intelligence, social media, content creation, media literacy
The purpose of this study is to examine university students' attitudes and opinions regarding artificial intelligence-supported content production processes in social media environments. In the study, a transformative mixed-methods design was used, which combines quantitative and qualitative data collection approaches. The data collection tools used were a survey on the impact of artificial intelligence on content productivity and a semi-structured interview form. The study population consists of undergraduate students enrolled in media literacy courses at state universities in Turkey during the spring semester of the 2024–2025 academic year. Within the scope of the research, quantitative data was collected through a survey on the effect of artificial intelligence on content productivity administered to 76 students, while qualitative data was collected through semi-structured interviews with 10 students. The quantitative data of the research was analyzed using IBM SPSS Statistics 30.0 software. An independent samples t-test analysis was applied to determine the difference between the pre- and post-course groups' survey scores. The qualitative data obtained in the qualitative analysis process of this study were analyzed using the thematic analysis method. The study's dataset was created because of semi-structured interviews conducted with 10 university students taking a media literacy course. According to the data findings, students' attitudes toward the use of artificial intelligence in the content creation process on social media were found to be positive. The study revealed that attitudes toward artificial intelligence can be developed, structured educational programs are effective in this regard, and demographic variables predict this effect to a limited extent. Keywords: Artificial intelligence, social media, content creation, media literacy
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Eğitim ve Öğretim, Education and Training
