İçeriğe geç

Nicel araştırma · 2026

Üniversite Öğrencilerinde Çok Boyutlu Algılanan Okul Desteği ve Yapay Zeka Öğrenme Kaygısı: Kontrol-Değer Değerlendirmelerinin Aracı Rolleri

Multidimensional perceived school support and AI learning anxiety among university students: the mediating roles of control-value appraisals

Okur sorusu

Üniversite düzeyindeki yapay zekâ eğitiminde okul desteğinin kaygı üzerindeki etkisi nedir?

547 üniversite öğrencisinin katıldığı bu çalışmada, algılanan okul desteğinin yapay zekâ öğrenme kaygısını negatif yönde (beta = -0,160) yordadığı belirlenmiştir. Analizler, bu etkinin %69,5'inin öz yeterlik ve algılanan fayda gibi bilişsel değgerlendirmeler aracılığıyla dolaylı olarak gerçekleştiğini işaret etmektedir.

Kaynak izi: (Jiang et al., 2026)

Öne çıkanlar

  • Okul desteği, öğrencilerin yapay zekâ araçlarını kullanma kapasitesine olan güvenini artırarak kaygıyı düşürmektedir.
  • Yapay zekâ öğrenme öz yeterliğı, kaygıyı azaltan en güçlü bıreysel faktör olarak saptanmıştır.
  • Öğrenciler yapay zekânın akademik başarlarına katkı sağlayacağına (fayda algısı) inandıklarında daha az gerginlik hissetmektedir.
  • Yapay sınır ağları (ANN) analizi, modelin tahmın gücünün orta düzeyde (R2 = 0,51) olduğunu teyit etmıştir.
Yayın türü
Nicel araştırma
Yazarlar
Hongyan Jiang ve 2 yazar
Dergi / alan
Sosyal Bilimler
Yıl
2026
Örneklem
Yapay zekâ araçlarını kullanma deneyimine sahip 547 üniversite öğrencisinden (326 erkek, 221 kadın) oluşmaktadır.
Veri kaynakları
Veriler, Wenjuanxing platformu üzerinden yaklaşık 6 hafta arayla uygulanan iki aşamalı çevrimiçi anket yöntemiyle toplanmış; ilk aşamada öz yeterlik ve…
Analiz yöntemi
Analizler için AMOS programında yapısal eşıtlık modellemesi (SEM), 5.000 bootstrap yeniden örnekleme yöntemi ve Python tabanlı yapay sınır ağları (ANN) tahmın…

İnceleme özeti

Yapay zekanın (YZ) üniversite öğrenim ortamlarına giderek daha fazla entegre olmasıyla birlikte, öğrenciler YZ ile öğrenme kapasitelerine dair şüpheler veya YZ'nin akademik değerini sörgülamaları sonuçunda kaygı yaşayabilmektedir. Bu YZ öğrenme kaygısı, öğrencilerin YZ bilgisi edinirken, YZ fonksiyonlarını yorumlarken veya YZ ile ilgili yetenekler geliştirirken ortaya çıkan gerilim ve endişeyi ifade etmektedir. Literatürde YZ kaygısı genellikle bireysel kaynaklar, YZ okuryazarlığı veya öz yeterlik gibi unsurlarla ilişkilendirilirken, eğitim ortamının öğrencilerin kontrol ve değer değerlendirmeleri ile duygusal deneyimleri üzerindeki rolü sınırlı kalmıştır. Bu çalışma, üniversitelerdeki algılanan okul desteğinin öğrencilerin YZ destekli öğrenmeye duygusal uyumları üzerindeki etkisini inceleyerek, bu alandaki bağlamsal faktörlerin önemini vurgulamaktadır. Bu yaklaşım, öğrencilerin YZ ile etkileşimlerinde karşılaştıkları zorlukları anlamak ve onlara yönelik daha bütünsel destek mekanizmaları geliştirmek için kritik bir zemin sunmaktadır.

Bu çalışmanın amacı, çok boyutlu algılanan okul desteği ile üniversite öğrencilerindeki YZ öğrenme kaygısı arasındaki doğrudan ilişkiyi ve YZ öğrenme öz yeterliği ile algılanan faydanın aracı rollerini araştırmaktır. Araştırma modeli, başarı duygularını açıklayan Kontrol-Değer Teorisi, sosyal destek türlerini tanımlayan Sosyal Destek Teorisi ve teknoloji kabulünü açıklayan Teknoloji Kabul Modeli'nden beslenmektedir. Yöntem olarak, 547 Çinli üniversite öğrencisinden elde edilen verilerle yapısal eşitlik modellemesi (SEM) kullanılarak doğrudan, paralel dolaylı ve ardışık dolaylı yollar test edilmiştir. Bu analizlerde 5.000 bootstrap örneklemesi ve %95 yanlılık düzeltmeli güven aralıkları kullanılmıştır. Ek olarak, öngörü performansını ve göreceli yordayıcı önemini değerlendirmek amacıyla yapay sınır ağı (ANN) analizleri de gerçekleştirilmiştir. Bu çift yönlü analiz yaklaşımı, hem teorik ilişkilerin sınanmasına hem de pratik öngörü gücünün belirlenmesine olanak tanımıştır.

Yapısal eşitlik modellemesi sonuçları, algılanan okul desteğinin hem YZ öğrenme öz yeterliği (β = 0.469, p < 0.01) hem de algılanan fayda (β = 0.223, p < 0.01) ile pozitif ilişkili olduğunu göstermiştir. Aynı zamanda, algılanan okul desteği YZ öğrenme kaygısı ile negatif ilişkili bulunmuştur (β = -0.160, p < 0.01). YZ öğrenme öz yeterliği, algılanan fayda ile pozitif (β = 0.587, p < 0.01) ve YZ öğrenme kaygısı ile negatif (β = -0.408, p < 0.01) ilişki sergilemiştir. Algılanan fayda da YZ öğrenme kaygısı ile negatif ilişkilidir (β = -0.345, p < 0.01). Algılanan okul desteği ile YZ öğrenme kaygısı arasındaki toplam dolaylı yollar, toplam standardize ilişkinin %69.5'ini açıklamıştır. Yapay sınır ağı analizleri ise, öz yeterliği ve algılanan faydayı YZ öğrenme kaygısının en güçlü ve istikrarlı yordayıcıları olarak belirlemiştir. Bu bulgular, algılanan okul desteğinin dolaylı yollar aracılığıyla YZ öğrenme kaygısı üzerindeki etkisinin daha belirgin olduğunu ortaya koymaktadır.

Çalışmanın bulguları, YZ öğrenme kaygısını öğrencilerin algıladıkları destek ve kontrol-değer değerlendirmeleriyle ilişkili bir başarı duygusu olarak karakterize etmektedir. Bu sonuçlar, Kontrol-Değer Teorisi ve Teknoloji Kabul Modeli çerçevelerini entegre ederek YZ öğrenme kaygısını yorumlama konusunda önemli teorik çıkarımlar sunmaktadır. Araştırma, bireysel özelliklere odaklanan önceki çalışmalara ek olarak, algılanan okul desteğinin YZ destekli öğrenmede duygusal tepkilerle ilişkili bağlamsal bir faktör olduğunu göstermektedir. Bu perspektif, üniversite desteğinin sadece YZ araçlarına erişim değil, aynı zamanda öğrencilerin YZ ile ilgili öğrenme görevleri üzerindeki algılanan kontrollerini anlamalarına, YZ'nin eğitimsel değeri hakkında bilinçli yargılar oluşturmalarına ve ortaya çıkabilecek kaygıyı yönetmelerine yardımcı olarak psikolojik koşulları da etkilediğini vurgulamaktadır. Bu sayede çalışma, Türk araştırmacılar için YZ entegrasyonu süreçlerinde öğrenci deneyimlerini anlamak ve destek stratejileri geliştirmek adına önemli bir kaynak niteliğindedir.

Kuramsal ve kavramsal çerçeve

Çalışmanın temel kuramsal çerçevesini, başarı duygularını öğrenenin kontrol ve değer yargılarına bağlayan Kontrol-Değer Teorisi (KDT) oluşturmaktadır. KDT'ye göre, bir göreve önem atfedildiğinde ancak gereklilikleri yönetme veya sonuçları kontrol etme kapasitesinden şüphe duyulduğunda kaygı ortaya çıkar. Sosyal Destek Teorisi ise, algılanan okul desteğinin duygusal, bilgilendirici ve araçsal boyutlarını tanımlarken, Teknoloji Kabul Modeli (TAM) algılanan faydanın teknoloji kullanımıyla performansı artırma beklentisi olarak açıklanmasına yardımcı olur. Bu üç teori, algılanan okul desteği ile YZ öğrenme kaygısı arasındaki ilişkileri ve kontrol-değer değerlendirmelerinin aracı rollerini açıklamak için bir araya getirilmiştir. Bu entegre çerçeve, öğrencilerin YZ destekli öğrenme süreçlerindeki duygusal tepkilerini anlamak için kapsamlı bir temel sunar.

Makalenin ele aldığı literatür

Araştırma, YZ öğrenme kaygısı üzerine artan literatürü ele almaktadır. Mevcut çalışmalar, kaygıyı tutum, niyet, motivasyon veya öğrenme davranışının bir öngörücüsü olarak veya YZ okuryazarlığı ve öz yeterlik gibi bireysel kaynaklarla ilişkilendirmektedir (Wang Y.-M. ve ark., 2024; Chen ve ark., 2025; Karaoglan Yilmaz ve ark., 2025). Türkiye, Güney Kore ve Suudi Arabistan'dan yapılan çalışmalar da YZ kaygısını öğrencilerin YZ okuryazarlığı ve tutumları, değerlendirici öğrenme pratikleri ve öğrenme motivasyonu ile ilişkilendirmiştir (Cengiz ve Peker, 2025; Kim, 2026; Mohamed ve ark., 2026). Bu çalışmalar bireysel kapasitelere odaklanırken, mevcut çalışma eğitim ortamının (algılanan okul desteği) bu kontrol-değer değerlendirmeleri ve duygusal deneyimlerle nasıl ilişkili olduğunu araştırarak literatürdeki bir boşluğu doldurmaktadır. Öğretmen desteğinin YZ öğrenme kaygısı ve YZ öz yeterliği ile ilişkili olduğunu gösteren çalışmalar (Chai ve Sha, 2025) ile kurumsal desteğin öğrenme çıktıları ve teknoloji öz yeterliği aracılığıyla YZ öğrenme algılarını yordadığını gösteren araştırmalar (Jeilani ve Abubakar, 2025) bu çalışmaya zemin hazırlamıştır. Ayrıca, üniversite desteği ve öz yeterliğin YZ araçlarının algılanan faydasının öncülleri olarak tanımlandığı çalışmalar (Zhao ve ark., 2025) da ilgili literatürü genişletmektedir.

Yöntem ve araştırma tasarımı

Araştırmanın amacı

Bu çalışma, üniversite öğrencilerinde çok boyutlu algılanan okul desteği ile yapay zeka öğrenme kaygısı arasındaki doğrudan ilişkileri ve yapay zeka öğrenme öz yeterliği ile algılanan faydanın aracı rolünü incelemeyi amaçlamaktadır. Özellikle, algılanan okul desteğinin öğrencilerin kontrol ve değer değerlendirmeleri aracılığıyla yapay zeka öğrenme kaygısı üzerindeki dolaylı etkileşimleri yapısal eşitlik modellemesi (SEM) ile analiz edilmiştir (Jiang et al., 2026).

Yöntem ve yaklaşım

Bu arařtırma, yapay zek&#226; &#246;ğrenme s&#252;recinde &#246;ğrencilerin yaşadığı kaygıyı Kontrol-Değeri Teorisi (CVT) ve Teknoloji Kabul Modeli (TAM) &#231;erȱevesinde ele almaktadır. &#199;alışma, okul desteğinin doğrudan ve dolaylı etkilerini sınamak &#252;zere iki dalgalı boylamsal veri toplama tasarımı ve yapısal eşıtlık modellemesi (SEM) kullanmış; ayrıca yapay sınır ağları (ANN) ile tahmin performansını doğrulayarak metodolojik &#231;eşıtlılık sağlamış t&#252;mden gelımci bir yaklaşım benimsemektedir (Jiang et al., 2026).

Evren veya inceleme alanı
&#199;in&#39;deki &#252;niversitelerde &#246;ğrenim g&#246;ren lisans &#246;ğrencilerinden oluşmaktadır.
Örneklem veya araştırma materyali
Yapay zek&#226; ara&#231;larını kullanma deneyimine sahip 547 &#252;niversite &#246;ğrencisinden (326 erkek, 221 kadın) oluşmaktadır.
Veri toplama süreci
Veriler, Wenjuanxing platformu &#252;zerinden yaklaşık 6 hafta arayla uygulanan iki aşamalı &#231;evrimi&#231;i anket y&#246;ntemiyle toplanmış; ilk aşamada &#246;z yeterlik ve fayda, ikinci aşamada ise okul desteğı ve kaygı d&#252;zeyleri &#246;l&#231;&#252;lm&#252;ştd&#252;r.
Veri analiz yöntemi
Analizler i&#231;in AMOS programında yapısal eşıtlık modellemesi (SEM), 5.000 bootstrap yeniden &#246;rnekleme y&#246;ntemi ve Python tabanlı yapay sınır ağları (ANN) tahmın analizleri y&#246;ntemleri bir arada kullanılmıştdır.
Perceived School SupportAI Learning AnxietyAI Learning Self-EfficacyPerceived UsefulnessControl-Value Appraisals

Bulgular

  1. Y&#252;ksek d&#252;zeyde algılanan okul desteğı, &#246;ğrencilerin yapay zek&#226; &#246;ğrenme kaygısını doğrudan ve anlamlı bir şekilde azaltmaktadır (beta = -0,160, p &#60; 0,01) (Jiang et al., 2026).

  2. Yapay zek&#226; &#246;ğrenme &#246;z yeterliğı, algılanan okul desteğı ile kaygı arasındaki ilişkide en g&#252;&#231;l&#252; aracı değışken olarak &#246;ne &#231;ıkmaktadır (Jiang et al., 2026).

  3. &#214;ğrencilerin yapay zek&#226;yı faydalı bulma d&#252;zeyleri, kaygıyı doğrudan d&#252;ş&#252;rmekte (beta = -0,345) ve okul desteğinin etkisine aracılık etmektedir (Jiang et al., 2026).

  4. Toplam etkileşimin y&#252;zde 69,5 gibi b&#252;y&#252;k bir b&#246;l&#252;m&#252;, doğrudan etkiden ziyade &#246;z yeterlik ve fayda algısı &#252;zerinden ge&#231;en dolaylı yollarla a&#231;ıklanmaktadır (Jiang et al., 2026).

Tartışma ve sonuç

Bulgular, okul desteğinin &#246;ğrencilerin yapay zek&#226; s&#252;recindeki duygusal y&#252;klerini hafiflettiğini ve bu desteğın kaygı d&#252;zeylerini d&#252;ş&#252;rmede kritik bir başlangı&#231; noktası olduğunu g&#246;stermektedir. Yazarlar bu durumu, &#246;ğrencilerin kurumsal arka planı g&#252;venli bir liman olarak algılamasıyla a&#231;ıklamaktadır.

Yapay zek&#226; &#246;ğrenme &#246;z yeterliğinin aracılık rol&#252;, &#246;ğrencilerin kontrol algılarının kaygı y&#246;netimindeki merkezi &#246;nemine işaret eder. Literat&#252;rdeki Kontrol-Değeri Teorisi ile uyumlu olarak, kişinin s&#252;rece hakim olduğunu hissetmesi, belirsizlikten kaynaklanan gerginliğı azaltmaktadır.

&#214;z yeterlik ve algılanan fayda arasındaki ardışık ilişki, &#246;ğrenci bir teknolojiyi kullanabileceğine inandığında onun akademik faydalarını daha net g&#246;rebildiğini ortaya koymaktadır. Bu durum, TAM modelinin &#246;ng&#246;r&#252;lerini yapay zek&#226; &#246;ğrenimi &#246;zelinde g&#252;&#231;lendirmektedir.

Sonu&#231; olarak &#231;alışma, T&#252;rkiye, G&#252;ney Kore ve Suudi Arabistan&#39;dan gelen uluslararası kanıtlarla b&#252;t&#252;nleşerek yapay zek&#226; kaygısının yalnızca bireysel değıl, &#231;evresel desteklerle y&#246;netilmesi gerektiğini vurgulayan geniş bir perspektif sunar.

Bulguların önceki araştırmalarla karşılaştırılması

Yazarlar, T&#252;rkiye&#39;deki &#246;ğrencilerde de yapay zek&#226; kaygısının bireysel okuryazarlık ve tutumlarla ilişkili olduğuna dair bulgularla kendi &#231;alışmalarının paralellık g&#246;sterdiğini tartışmaktadır (Jiang et al., 2026).

Yazarların ulaştığı sonuç

Yapay zek&#226; &#246;ğrenme kaygısını azaltmak i&#231;in &#252;niversitelerin yalnızca teknolojik ara&#231; sunması yeterli değildir; &#246;ğrencilerin &#246;z yeterliklerini artıran ve yapay zek&#226;nın akademik değeri hakkında farkındalık yaratan multidisipliner bir destek mekanizması kurmaları &#246;nemlidir. Sorumlu kullanım rehberleri ve erişilebilir teknik yardım birimleri bu s&#252;recin temel taşlarıdır (Jiang et al., 2026).

Literatürdeki yeri

Bu çalışma, yükseköğretimde yapay zeka entegrasyonu sürecinde ortaya çıkan duygusal ve psikolojik tepkileri çevresel destek mekanizmalarıyla ilişkilendiren özgün bir konumda yer almaktadır. Literatürde yapay zeka kaygısı genellikle bireysel okuryazarlık veya teknik beceri eksikliklerine indirgenirken, bu araştırma algılanan okul desteğini duygusal, bilgilendirici ve araçsal boyutlarıyla ele alarak kurumsal faktörlerin rolünü öne çıkarmaktadır. Kontrol-Değeri Teorisi ile Teknoloji Kabul Modelini bütünleştiren makale, çevresel desteğin öğrencilerin kontrol ve değer algılarını güçlendirerek kaygıyı dolaylı yoldan nasıl düzenlediğini deneysel verilerle ortaya koymaktadır.

Çalışma, Pekrun'un Kontrol-Değeri Teorisini ve Davis'in Teknoloji Kabul Modelini temel alarak önceki literatürü niteliksel ve niceliksel açıdan genişletmektedir. Önceki araştırmalar çoğunlukla öğretim elemanı desteğine ya da bireysel yapay zeka okuryazarlığına odaklanmışken, bu eser kurumsal düzeydeki çok boyutlu okul desteğini analize dahil etmektedir. Chai ve Sha (2025) ile Wang ve diğerlerinin (2024) yapay zeka kaygısı ve öz yeterlik üzerine kurduğu birikim, burada ardışık aracılık modeliyle geliştirilmiş ve kurumsal destek-değerlendirme-duygu zinciri ilk kez bu kadar kapsamlı bir yapısal modelle test edilmiştir.

Literatür taraması yapacak araştırmacılar için bu eser, teknoloji tabanlı öğrenme kaygılarını yalnızca bireysel bir uyum sorunu değil, çevresel ve kurumsal desteklerle yönlendirilebilir bir psikolojik süreç olarak yeniden tanımlamada kritik bir referans sunmaktadır. Makale, yapay zeka kullanımının getirdiği belirsizliklerin kurum tarafından sunulan rehberlik ve kaynaklarla nasıl yönetilebileceğini açıklayarak, eğitim yönetimi ve eğitim psikolojisi kesişimindeki tartışmalara zengin bir ampirik temel kazandırmaktadır.

Sözlük

AI Learning Anxiety · Yapay Zek&#226; &#214;ğrenme Kaygısı
Yapay zek&#226; fonksiyonlarını anlama veya ilgili yeteneklerı gelıştirirken hissedilen gerginlik ve endışeyi ifade eden başarı odaklı duygu.
Control-Value Theory · Kontrol-Değeri Teorisi
Başarı duygularının, &#246;ğrenenlerin eylem &#252;zerindeki kontrol d&#252;zeylerı ve eyleme verdıklerı değere bağfı olarak şekillendiğini savunan kuram.

Tez ve makale araştırmalarında kullanım

Makalenin doğrulanmış yöntemi, bulguları ve kuramsal çerçevesi; tez ve makale çalışmalarında kullanılacağı bölümle birlikte aşağıdaki araştırma taslaklarına dönüştürülmüştür.

Tez veya makalede kullanım · Giriş ve Problem DurumuYapay zeka öğrenme kaygısı yalnızca bireysel beceri yetersizliklerinden değil, çevresel ve kurumsal destek mekanizmalarının eksikliğinden kaynaklanan bütüncül bir eğitim sorunudur.

Yapay zeka entegrasyonunda kurumsal desteğin önemini gerekçelendirmek ve araştırmanın önemini vurgulamak için kullanılır (Jiang et al., 2026).

Üniversite Öğrencilerinde Yapay Zeka Destekli Öğrenmeye Yönelik Kurumsal Destek Müdahalelerinin Öğrenme Kaygısına Etkisi: Karma Tasarımlı Bir Ön Test-Son Test Çalışması

Araştırma sorusu
Üniversite tarafından sunlanan bilgilendirici ve araçsal yapay zeka destek eğitimleri, öğrencilerin yapay zeka öğrenme kaygısı ve öz yeterlik düzeylerinde anlamlı bir değişime yol açmakta mıdır?
Yöntem taslağı
Örneklem büyüklüğü güç analiziyle belirlenecek olan bu deneysel çalışmada, müdahale ve kontrol gruplarına yapay zeka etik kullanımı ve pratik rehberlik eğitimi verilecek; nicel veriler ön test-son test ölçekleriyle, nitel veriler ise veri doygunluğuna ulaşılana kadar yapılacak odak grup görüşmeleriyle toplanıp SPSS ve MAXQDA ile analiz edilecektir.

Makaleyle bağlantısı: Makalenin tartışma bölümünde kurumsal destek ve rehberliğin kaygıyı düşürmedeki potansiyel rolü vurgulanmış, ancak deneysel müdahale tasarımlarının gerekliliği dile getirilmiştir (Jiang et al., 2026).

Tez veya makalede kullanım · Kavramsal ÇerçeveKontrol-Değeri Teorisi ile Teknoloji Kabul Modelinin entegrasyonu, teknoloji tabanlı öğrenme kaygılarını ve bilişsel değerlendirmeleri açıklamada güçlü bir teorik altyapı sunmaktadır.

Tez veya makalenin teorik modelini kurarken öz yeterlik ve algılanan faydanın aracı rolünü meşrulaştırmak amacıyla alıntılanır (Jiang et al., 2026).

Yapay Zeka Öğrenme Kaygısı ve Bilişsel Değerlendirmelerin Zaman İçi Değişimi: 3 Dalgalı Boylamsal Panel Araştırması

Araştırma sorusu
Çok boyutlu algılanan okul desteği, yapay zeka öz yeterliği ve yapay zeka öğrenme kaygısı arasındaki ilişkiler bir akademik dönem boyunca nasıl bir zaman dizilimi ve karşılıklı etkileşim sergilemektedir?
Yöntem taslağı
Güç analizi ile belirlenen sayıda üniversite öğrencisinden bir akademik yarıyıl başında, ortasında ve sonunda (3 dalga) anket verisi toplanacak; zaman içi nedensellik ve karşılıklı ilişkiler Çapraz Gecikmeli Panel Modeli (Cross-Lagged Panel Model) ile AMOS/R üzerinde test edilecektir.

Makaleyle bağlantısı: Yazarlar, mevcut çalışmanın kesit-sel yapısının nedensellik kurmada yetersiz kaldığını ve gelecekte çok dalgalı boylamsal araştırmaların yapılması gerektiğini açıkça belirtmiştir (Jiang et al., 2026).

Tez veya makalede kullanım · Tartışma ve ÖnerilerÜniversiteler yapay zeka kaygısını azaltmak için rehber ilkelere ek olarak erişilebilir teknik yardım birimleri ve sürekli eğitim olanakları sağlamalıdır.

Araştırma bulgularına dayalı pratik ve kurumsal politika önerileri geliştirirken destekleyici kanıt olarak kullanılır (Jiang et al., 2026).

Farklı Disiplinlerdeki Lisans Öğrencilerinin Yapay Zeka Öğrenme Kaygılarının Niteliksel Analizi: Kontrol ve Değer Algılarının Rolü

Araştırma sorusu
Mühendislik ve sosyal bilimler öğrencilerinin yapay zeka araçlarını kullanırken yaşadıkları kaygılar ve bu araçların akademik değerine ilişkin algıları nasıl biçimlenmektedir?
Yöntem taslağı
Veri doygunluğuna ulaşılana kadar farklı fakültelerden seçilecek öğrencilerle yarı yapılandırılmış derinlemesine görüşmeler yapılacak; elde edilen nitel veriler Kontrol-Değeri Teorisi kodlama anahtarı doğrultusunda tematik analize tabi tutulacaktır.

Makaleyle bağlantısı: Sadece nicel anketlere dayalı verilerin öğrencilerin derin duygusal süreçlerini açıklamada sınırlı kalması, nitel araştırmalarla desteklenme ihtiyacını doğurmaktadır (Jiang et al., 2026).

Kaynakça

  1. Cengiz, S., & Peker, A. (2025). Generative artificial intelligence acceptance and artificial intelligence anxiety among university students: the sequential mediating role of attitudes toward artificial intelligence and literacy. Curr. Psychol 44, 7991–8000. https://doi.org/10.1007/s12144-025-07433-7

Bu konudaki diğer çalışmalar