Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Akademisyenler İçin Yapay Zekâ Destekli İş Güvenliği Algı Ölçeği: Geliştirme, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması
0
Zitationen
1
Autoren
2025
Jahr
Abstract
Bilgi teknolojilerindeki gelişmeler, yapay zekânın yaşamın her alanına entegre edilmesini mümkün kılmıştır. Özellikle hızlı yaşama, zamanı verimli kullanma, yorgunluktan kaçınma ve düşünsel yükü azaltma isteği, yapay zekânın farklı alanlarda tercih edilme oranını artırmıştır. Çalışma hayatında da sıkça başvurulan yapay zekâ uygulamaları, eksik kalan noktaları tamamlayan ve hatta daha ileri öneriler sunan özellikleriyle öne çıkmaktadır. Bu uygulamalar, iş güvenliği süreçlerinde de etkin rol oynamakta; risklerin tespitinden prosedürlerin hazırlanmasına, gerekli her türlü iş güvenliği dokümantasyonunun oluşturulmasına kadar uzmanlara ve yetkililere destek sağlamaktadır. Bu çalışmada, yapay zekâ desteğiyle akademisyenlerin iş güvenliği algısını ölçmeyi amaçlayan likert tipi anket ölçeğinin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Araştırmada, ChatGPT yapay zekâ uygulaması kullanılarak “Akademisyenlerin iş güvenliği algısını ölçebilecek anket soruları hazırlar mısın?” komutu verilmiştir. Ölçeğin geçerliliğini test etmek amacıyla pilot uygulama gerçekleştirilmiştir. Anketin uygulanabilmesi için Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Etik Kurulu’ndan onay alınmıştır. Google Forms üzerinden hazırlanan anket hem sosyal platformdaki akademik gruplar aracılığıyla hem de üniversitenin dokümantasyon sistemi üzerinden akademik personele ulaştırılmıştır. Araştırmaya 54 akademisyen katılmış olup, yapay zekânın ölçek geliştirme sürecindeki etkinliğini ortaya koymak amacıyla analizler yapılmıştır. Bu kapsamda faktör ve geçerlik ile güvenirlik analizleri gerçekleştirilmiştir. Analizler SPSS 26.0 ve AMOS 26.0 programları kullanılarak yapılmıştır. Sonuç olarak, ölçeğin geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğu belirlenmiştir.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.402 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.270 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.702 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.781 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.507 Zit.