Araştırma, Üniversite Öğrencileri Arasında Yapay Zekanın Benimsenmesindeki Ana Motivasyonları Ortaya Koyuyor

Son zamanlarda BMC Psychology dergisinde yayınlanan bir çalışma, üniversite öğrencilerinin AI teknolojilerini nasıl benimsedikleri konusundaki ana etkenleri aydınlatıyor.

Araştırma, AI kullanımının üç ana belirleyicisini tanımlar: algılanan fayda, sosyal etki ve öğrencilerin AI öğrenme ve kullanma yeteneklerine olan güvenleri. Çalışma, kamusal ve özel üniversitelerden 482 öğrenciyi anketlerken, farklı faktörlerin AI araçlarını kullanma istekliliklerini nasıl şekillendirdiğini analiz etti.

Algılanan yararlılık önemli bir motivasyon kaynağı olarak ortaya çıktı, çünkü öğrenciler, AI’nin akademik performanslarını artırabileceğine inandıklarında AI’yi benimseme olasılıkları daha yüksekti. Birçok kişi, ödevleri daha verimli bir şekilde tamamlama veya karmaşık konuları daha iyi anlama gibi pratik faydalar gördü.

Sosyal etki de önemli bir rol oynadı. Öğrenciler, akranları, sınıf arkadaşları veya eğitimciler tarafından teşvik edildiklerinde AI araçlarını denemeye daha olasıydılar, bu da güvendikleri kaynaklardan gelen önerilerin kararlarını ağırlıklı olarak etkilediğini gösterdi.

AI öğrenme konusundaki güven, yani öz-yeterlilik, başka bir anahtar faktördü. AI teknolojilerini öğrenmeye muktedir hisseden kişiler, onları kullanmaya daha yatkındılar, bu da güveni artırmak için eğitim desteği ve eğitime ihtiyaç olduğunu vurguladı.

İlginç bir şekilde, çalışma, bazı beklenen etkilerin öğrencilerin kararları üzerinde çok az etkisi olduğunu buldu. Örneğin, AI hakkındaki etik endişeler, teknolojiyi benimseme konusundaki istekliliklerini önemli ölçüde etkilemedi.

Benzer şekilde, AI’yi eğlence amacıyla kullanma fikri ya da onun kullanımı konusunda ne kadar hazır olunduğu ve endişe duyulduğu pek önemli görünmüyor. Araştırmacılar, bunun pratik ve sosyal faktörlerin bu bağlamda etik ya da duygusal düşüncelerden daha ağır bastığını öne sürüyor.

Araştırmacılar, bu çalışmanın bazı sınırlılıkları olduğunu belirtiyorlar, örneğin tek seferlik anketler kullanılması, sadece Perulu öğrencilerin örnekleme alınması ve eğitmenlerin perspektiflerinin göz ardı edilmesi gibi.

Araştırmaların gelecekte, zaman içinde AI kullanımını izlemesi, kültürler arasında karşılaştırması ve eğitimcileri dahil etmesi gerektiğini öneriyorlar. Ayrıca, arka plan, destek sistemleri ve akademik faydalar gibi faktörlerin eğitimde AI benimsenmesini nasıl etkilediğini de araştırmalıdır.

Yine de, araştırmacılar, etik farkındalık üzerine bulguların, sorumlu AI kullanımını teşvik etmek için ayrıntılı kılavuzlar ve eğitim programları oluşturmanın önemini vurguluyor. Bu, özellikle son zamanlarda MIT tarafından yapılan ve AI bağımlılığı konusunda uyarıda bulunan bir çalışma göz önüne alındığında son derece önemlidir.

Ayrıca, yazarlar öğrencilerin AI araçlarını güvenle kullanabilmesi için hedeflenen eğitim programlarının önemini vurgulamaktadırlar. Bu, büyük dil modellerinin (LLM’lerin) bilimsel bağlamlarda güvenilmez olabileceğini düşünürsek özellikle doğrudur.

Ayrıca, son çalışmalar ChatGPT’nin doğru alıntılama konusundaki sorunlarına dikkat çekmektedir, sıklıkla kaynakları uydurma veya yanıltma eğilimindedir, bu da güveni zedeler. Ayrıca, ChatGPT, orijinal gazetecilik yerine lisanssız içerikleri tercih ederek alıntıladığı kaynakları çalmıştır.

Ayrıca, Generative AI, araştırmacıların açık manipülasyon işaretlerinin eksikliği nedeniyle tespit etmekte zorlandıkları gerçekçi ancak sahte bilimsel veri ve görüntülerin hızlı bir şekilde oluşturulmasını sağlar. AI tarafından üretilen figürler bilimsel dergilerde zaten mevcut olabilir.

AI eğitimin geleceğini şekillendirmeye devam ederken, bu çalışma, stratejilerin özel kültürel ve sosyal bağlamlara göre uyarlanmasının önemini vurgulamaktadır. Üniversiteler, gerçekten öğrencileri neyin motive ettiğini ele alarak, AI’yi öğrenme ortamlarına etkin bir şekilde entegre edebilir ve yenilikçi eğitim uygulamalarını teşvik edebilirler.