Abstract

Yapay zeka hızlı bir gelişim göstermekte ve hayatımızı değişik yönlerden etkilemektedir. Teknolojideki ilerlemelerle beraber, yapay zeka ile ilgili yapılan çalışmalar hızla artmaktadır ve bu kavram günlük yaşamda giderek daha popüler hale gelmektedir. Yapay zekanın avantajlarına rağmen birçok dezavantajı vardır. Konu teknolojik gelişmelerden yararlanmaksa, hedefe varmak için koordineli bir çalışmaya ihtiyaç vardır. Günümüz şart ve durumlardan yeni bir sürece geçiş zor olabileceğinden korku ve endişelerin en aza inmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı öğrencilerin yapay zeka konusundaki eğilimlerini ve fikirlerini ölçmek ve ne dereceye kadar benimsediklerini anlamaya çalışmaktır. Deney bir devlet üniversitesinin İnsan ve Toplum Bilimleri Fakültesi’nde lisans öğrenimi gören İngiliz Dili ve Edebiyatı Bölümü öğrencileriyle 2025-2026 akademik yılı sonbahar döneminde gerçekleştirilmiştir. Katılımcı öğrencilerin çoğunluğu Türk’tür, Bununla beraber değişik ülkelerden öğrenciler de vardı. Yabancı ülkelerden gelen öğrenciler ikili anlaşmalar ve öğrenci hareketliliği programı çerçevesinde burada bulunuyordu. Deneye katılım zorunlu olmayıp isteğe bağlı olup araştırma nicel bir çalışmadır. Nicel çalışma pozitif bir paradigma üzerine inşa edilmiş olup, sosyal ve fiziksel olaylar aynı prensiplerle incelenmektedir. Araştırmaya 151 kız ve erkek öğrenci katılmıştır, bu öğrenciler ilgili bölümün gündüz ve akşam bölümlerinde öğrenim görmektedirler. Öğrencilerden elde edilen verilerin işlenmesinde the IBM SPSS Statistics 27.0 software package adlı program kullanılmıştır. We believe this study will shed light on researchers working in this field. Bu çalışmanın ilgili alanda çalışma yapacak olan araştırmacılara ışık tutacağına inanmaktayız.

Abstract

Artificial intelligence is evolving rapidly and affecting our lives in many ways. With advancements in technology, the research in the discipline of artificial intelligence has grown fast, and this concept has become progressively popular in everyday life. The principal aim of this paper is to comprehend learners’ opinions and tendencies regarding artificial intelligence and, consequently, to assess the degree to which they accept and adopt it. Although it brings all these advantages, it also includes some disadvantages. If it is desired to benefit from technological developments, coordinated work is required in the processes related to the point to be reached. Although the transition from the current situation to a new situation may evoke a difficult process in general, minimizing all the fears and anxieties that come to mind will benefit the process. It can be said that artificial intelligence has advantages in different areas.  A survey was carried out at the Faculty of Humanities and Social Sciences of a state university, with the undergraduate students of the English Language and Literature Department in the Autumn term of the 2025-26 AY.  The participants were mostly Turkish, and there were also some students from other nationalities. These foreign students have been here within the context of bilateral agreements and student mobility programs. The participation of students was not obligatory; only volunteer students took part in the survey.  This research is designed as a quantitative study. Quantitative research is grounded in the positivist paradigm, which assumes that social and physical phenomena can be investigated using the same methodological principles. 151 male and female students participated in the experiment, who studied in daytime and evening groups. For the analysis of the quantitative data obtained from the subjects, the IBM SPSS Statistics 27.0 software package was employed. We believe that this study will shed light on researchers working in this field.

Structured Abstract:

The people in the world need to have many skills for a good standard of living. One of the most mandatory issues for humans is teaching and learning activities. “Human beings” is a concept that they can comprehend, teach, learn, etc.  In this regard, from the time people are born, throughout their lives, and until their death, they can learn accidentally and on purpose.

Instructional technologies are a field concerned with integrating technological tools into educational and training processes. The use of technologies that address individual learning needs can enhance learning efficiency, ease the learning process, and enrich students’ educational experiences (İnal & Türkmen, 2017). In this vein, nowadays, investigations about artificial intelligence (AI) in education have significantly expanded. The concept of “artificial intelligence” often attracts interest among many people in daily life, including academics, teachers, and students, when they first encounter it. This curiosity largely stems from the idea of attributing human-like intelligence to an abstract concept.

Artificial intelligence could be referred as the capability of a computer or a machine regulated by a computerized system to perform mental assignments such as reasoning, generalizing, making sense and learning from previous practices, which are considered as human characteristics (Öztemel, 2012). It can be thought that work on smart machines that can form the basis of artificial intelligence started after World War II. Alan Turing’s studies on computer programs rather than designing machines for artificial intelligence (MathWorks, 2022) and John McCarthy’s workshops that can form the basis of artificial intelligence (Russel and Norving, 2010) can be examples of the transition from machine-specific developments to artificial intelligence.

Produced in 1965 by Stanford Research Institute experts, the robot named Shakey could move, create a map of the places it moved, and find its direction thanks to its navigation algorithm (Dengiz, 2023). The first human-like intelligent robot, known as WABOT-I, was developed in Japan in the years of 1970 (Acar, 2020). During the 1980s, interest in artificial intelligence was renewed when the United Kingdom invested funding to vie with Japan in AI research (Öztürk & Şahin, 2018). At the beginning of the 2000s, AI technologies went into domestic life initially through devices such as the “Roomba” robotic vacuum cleaner. By 2006, leading social media companies had begun to integrate AI into their systems. In 2018, Google introduced the Duplex system, which was able to make a phone call and schedule a hair appointment without the person on the other end realizing they were speaking with a machine (Acar, 2020).

The principal objective of this research is to explore learners’ opinions and tendencies regarding artificial intelligence and, consequently, to assess the degree to which they accept and adopt it. This research is designed as a quantitative study. Quantitative research used in this research is grounded in the positivist paradigm, which assumes that social and physical phenomena can be investigated using the same methodological principles. The survey was carried out at the Department of English Language and Literature of a state university with undergraduate students, in the Autumn term of the 2025-26 AY. Some students who studied at this department are from other universities abroad within the context of bilateral agreements and student mobility programs. These foreign students are from Syria, Iraq, Kazakhstan, African countries, etc. The participation of students was not obligatory, only volunteer students took part in the survey.  151 male and female students (N=151) participated in the experiment. The scale used in survey was developed by Wang & Wang (2019) and adapted into Turkish language by Akkaya et al., (2021). There were four dimensions in the questionnaire and there were more than twenty questions for the analysis of the quantitative data obtained from the subjects.

The responses given by participants were evaluated in terms of, nationality gender, education type (daytime -evening), grades (y1,2,3,4) and age factors. For answering the questionnaire, a 5-point Likert-type scale to capture the tendencies of the students was implemented. Cronbach’s alpha coefficients were calculated for each dimension to assess the scale’s reliability. SPSS 27.0 was employed for data analysis. During the analysis, first, the normality of the distribution was determined to decide which statistical tests to perform. The normality of the data was assessed using Skewness and Kurtosis values. The Skewness–Kurtosis values of the data (ranging from +1 to -1) indicated a normal distribution.

The participants generally have anxiety about including AI into the life. They are mostly worried about losing their job in the future as they chose “the Job Replacement” dimension. Unlike Turkish students, the students from other countries find “Learning” about AI and related Technologies more dreadful. Female students find artificial intelligence scarier and more intimidating than male students. The main agreement level of daytime students about the dimensions of Job replacement & Sociotechnical blindness is higher than evening groups. According to the analysis results, the “age” and “grade(1,2,3,4)” factors are not statistically significant for all dimensions. We anticipate that more generalized findings could be reached through future studies conducted across a wider range of universities and departments. We believe that this study will shed light on researchers working in this field.

   Yapılandırılmış Özet:

Dünyadaki insanların iyi bir yaşam standardına sahip olabilmeleri için birçok beceriye ihtiyaçları vardır. İnsanlar için en zorunlu unsurlardan biri, öğretme ve öğrenme faaliyetleridir. “İnsanlar”, kavrayabilen, öğretebilen, öğrenebilen vb. bir kavramdır. Bu bağlamda insanlar, doğdukları andan itibaren, yaşamları boyunca ve ölümlerine kadar hem raslantısal hem de bilinçli bir şekilde öğrenebilirler.

Öğretim teknolojileri, teknolojik araçların eğitim ve öğretim süreçlerine entegre edilmesiyle ilgilenen bir alandır. Bireysel öğrenme ihtiyaçlarına hitap eden teknolojilerin kullanımı; öğrenme verimliliğini artırabilir, öğrenme sürecini kolaylaştırabilir ve öğrencilerin eğitim deneyimlerini zenginleştirebilir (İnal & Türkmen, 2017). Bu doğrultuda, günümüzde eğitimde yapay zekaya (YZ) ilişkin araştırmalar önemli ölçüde artmıştır. Yapay zeka” kavramı, akademisyenler, öğretmenler ve öğrenciler de dahil olmak üzere pek çok kişinin günlük hayatta bu kavramla ilk kez karşılaştıklarında genellikle ilgisini çekmektedir. Bu merak, büyük ölçüde, soyut bir kavrama insan benzeri bir zeka atfetme olgusundan kaynaklanmaktadır. İnsanlar tarafından gösterilen ilgiye rağmen, pek çok kişi bunun içeriği veya uygulamaları hakkında derinlemesine bilgiye sahip değildir.

Yapay zeka; akıl yürütme, genelleme yapma, anlamlandırma ve geçmiş deneyimlerden öğrenme gibi insani özellikler olarak kabul edilen zihinsel işlevleri yerine getirme konusunda, bir bilgisayarın veya bilgisayar sistemiyle yönetilen bir makinenin sahip olduğu yetenek olarak tanımlanabilir (Öztemel, 2012). Yapay zekanın temelini oluşturabilecek akıllı makineler üzerindeki çalışmaların İkinci Dünya Savaşı’ndan sonra başladığı düşünülebilir. lan Turing’in yapay zekâya yönelik makineler tasarlamak yerine bilgisayar programları üzerine yaptığı çalışmalar (MathWorks, 2022) ve John McCarthy’nin yapay zekânın temelini oluşturabilecek nitelikteki çalıştayları (Russell & Norvig, 2010), makineye özgü gelişmelerden yapay zekâya geçişe örnek olarak gösterilebilir.

Stanford Araştırma Enstitüsü uzmanları tarafından 1965 yılında üretilen Shakey adlı robot; hareket edebiliyor, dolaştığı yerlerin haritasını çıkarabiliyor ve navigasyon algoritması sayesinde yönünü bulabiliyordu (Dengiz, 2023). WABOT-I olarak bilinen insan benzeri ilk akıllı robot, 1970’li yıllarda Japonya’da geliştirilmiştir (Acar, 2020). 1980’lerde, Birleşik Krallık yapay zeka araştırmalarında Japonya ile rekabet edebilmek amacıyla fon sağlamasıyla birlikte yapay zekaya olan ilgi yeniden canlanmaya başlamıştır (Öztürk & Şahin, 2018). 2000’lerin başında yapay zeka teknolojileri, ev yaşamına ilk olarak “Roomba” robotik elektrikli süpürge gibi cihazlar aracılığıyla girmiştir. 2006 yılına gelindiğinde, önde gelen sosyal medya şirketleri yapay zekayı sistemlerine entegre etmeye başlamıştı. Google 2018’de, karşıdaki kişinin bir makineyle konuştuğunu fark etmeden telefon görüşmesi yapabilen ve kuaför randevusu alabilen Duplex sistemini tanıtmıştır (Acar, 2020).

 Bu araştırma, nicel bir çalışma olarak tasarlanmıştır. Bu araştırmada kullanılan nicel araştırma, sosyal ve fiziksel olguların aynı yöntemsel ilkeler kullanılarak incelenebileceğini varsayan pozitivist paradigmaya dayanmaktadır. Deney, 2025-26 akademik yılının güz döneminde bir devlet üniversitesinin İngiliz Dili ve Edebiyatı lisans öğrencileriyle gerçekleştirilmiştir. Bölümde eğitim gören bazı öğrenciler, ikili anlaşmalar ve öğrenci hareketliliği programları kapsamında yurt dışındaki diğer üniversitelerden gelmektedir. Bu yabancı öğrenciler Suriye, Irak, Kazakistan, Afrika ülkeleri vb. yerlerden gelmektedir. Öğrencilerin katılımı zorunlu değildi; ankete yalnızca gönüllü öğrenciler katılmıştır. Tarama çalışmasında 151 kız ve erkek öğrenci (N=151) vardır. Araştırmada kullanılan ölçek, Wang ve Wang (2019) tarafından geliştirilmiş ve Akkaya ve ark. (2021) tarafından da Türkçeye uyarlanmıştır. Ankette dört boyut bulunmaktaydı ve katılımcılardan elde edilen nicel verilerin analizi için bu dört boyutta yirmiden fazla soru yer alıyordu.

Katılımcıların verdiği cevaplar; uyruk, cinsiyet, eğitim türü (gündüz - akşam), sınıf düzeyi (1, 2, 3, 4) ve yaş faktörleri açısından değerlendirilmiştir. Anketin yanıtlanmasında, öğrencilerin eğilimlerini belirlemek amacıyla 5’li Likert tipi bir ölçek kullanılmıştır. Ölçeğin güvenilirliğini değerlendirmek için her bir boyut için Cronbach alfa katsayıları hesaplanmıştır. Veri analizinde SPSS 27.0 kullanılmıştır. Analiz sırasında ilk olarak, hangi istatistiksel testlerin uygulanacağına karar vermek amacıyla dağılımın normalliği belirlenmiştir. Verilerin normalliği, Çarpıklık (Skewness) ve Basıklık (Kurtosis) değerleri kullanılarak saptanmıştır. Verilerin (+1 ile -1 arasında değişen) Çarpıklık ve Basıklık değerleri, normal bir dağılıma işaret etmiştir.

Katılımcılar genel olarak yapay zekayı hayatlarına dahil etme konusunda kaygı duymaktadır. “İşteki Yerini Alma- Job Replacement” boyutunu seçtikleri için, çoğunlukla gelecekte işlerini kaybetmekten endişe etmektedirler. Türk öğrencilerin aksine, diğer ülkelerden gelen öğrenciler yapay zeka ve ilgili teknolojiler hakkında bilgi sahibi olma konusunda daha endişe duymaktadırlar. Kız öğrenciler, yapay zekayı erkek öğrencilere kıyasla daha ürkütücü ve göz korkutucu bulmaktadır. Gündüz grubu öğrencilerinin “işteki yerini alma” ve “sosyoteknik körlük” boyutlarına ilişkin genel katılım düzeyinin, akşam grubu öğrencilerinkinden daha yüksek olduğu görülmüştür. Analiz sonuçlarına göre, “yaş” ve “sınıf (1,2,3,4)” faktörleri tüm boyutlar için istatistiksel olarak dikkate değer bir fark yaratmamaktadır. Araştırma Türkiye'deki bir devlet üniversitesinin İngiliz Dili ve Edebiyatı bölümü ile sınırlıdır. Daha fazla üniversitede ve değişik bölümlerde yapılacak olan çalışmalarla daha genel sonuçlara varılacağını düşünmekteyiz. Bu çalışmanın ilgili alanda çalışma yapacak olan araştırmacılara ışık tutacağına inanmaktayız.

الملخص المنظَّم:

يحتاج الأفراد في مختلف أنحاء العالم إلى امتلاك مهارات عديدة لتحقيق مستوى معيشي جيد. وتُعدّ أنشطة التعليم والتعلّم من أبرز الضرورات في حياة الإنسان؛ إذ يتّسم الإنسان بقدرته على الفهم والتعليم والتعلّم وغيرها من العمليات المعرفية. وفي هذا الإطار، يتعلّم الأفراد تعلّمًا عرضيًّا وقصديًّا منذ ولادتهم، وعلى امتداد حياتهم، حتى وفاتهم.

تُعدّ تكنولوجيا التعليم مجالًا يُعنى بدمج الأدوات التكنولوجية في عمليات التعليم والتدريب. ويمكن لاستخدام التقنيات التي تستجيب لاحتياجات التعلّم الفردية أن يُعزّز كفاءة التعلّم، ويُيسّر عملياته، ويُثري الخبرات التعليمية للطلبة (İnal & Türkmen, 2017). وفي هذا السياق، شهدت البحوث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في التعليم توسّعًا ملحوظًا في الوقت الراهن. وغالبًا ما يستقطب مفهوم «الذكاء الاصطناعي» اهتمام العديد من الأفراد في حياتهم اليومية، بمن فيهم الأكاديميون والمعلّمون والطلبة، عند تعرّفهم إليه للمرة الأولى. وينبع هذا الفضول، إلى حدٍّ كبير، من فكرة إسناد ذكاء شبيه بالذكاء البشري إلى مفهوم مجرّد.

يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي بأنه قدرة الحاسوب، أو الآلة التي يتحكّم فيها نظام حاسوبي، على أداء مهام ذهنية، مثل الاستدلال والتعميم وإدراك المعنى والتعلّم من الخبرات السابقة، وهي قدرات تُعدّ من خصائص الإنسان (Öztemel, 2012). ويمكن اعتبار أن العمل على تطوير الآلات الذكية التي مهّدت لظهور الذكاء الاصطناعي قد بدأ عقب الحرب العالمية الثانية. وتُعدّ دراسات آلان تورنغ، التي ركّزت على البرامج الحاسوبية بدلًا من تصميم آلات للذكاء الاصطناعي (MathWorks, 2022)، وورش العمل التي نظّمها جون مكارثي وأسهمت في إرساء أسس هذا المجال (Russel and Norving, 2010)، أمثلةً على الانتقال من التطويرات المرتبطة بالآلات إلى الذكاء الاصطناعي.

استطاع الروبوت المسمّى «Shakey»، الذي طوّره خبراء معهد ستانفورد للأبحاث عام 1965، أن يتحرّك، ويرسم خريطة للأماكن التي يتحرّك فيها، ويحدّد اتجاهه بفضل خوارزمية الملاحة الخاصة به (Dengiz, 2023). وطُوّر في اليابان خلال سبعينيات القرن العشرين أول روبوت ذكي شبيه بالإنسان، عُرف باسم «WABOT-I» (Acar, 2020). وخلال ثمانينيات القرن العشرين، تجدّد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي عندما خصّصت المملكة المتحدة تمويلًا لمنافسة اليابان في بحوث هذا المجال (Öztürk & Şahin, 2018). وفي مطلع الألفية الثالثة، بدأت تقنيات الذكاء الاصطناعي تدخل الحياة المنزلية من خلال أجهزة مثل المكنسة الكهربائية الروبوتية «Roomba». وبحلول عام 2006، كانت شركات وسائل التواصل الاجتماعي الرائدة قد بدأت دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمتها. وفي عام 2018، قدّمت شركة غوغل نظام «Duplex»، الذي استطاع إجراء مكالمة هاتفية وحجز موعد لتصفيف الشعر دون أن يدرك الشخص على الطرف الآخر أنه يتحدّث إلى آلة (Acar, 2020).

يتمثّل الهدف الرئيس لهذه الدراسة في استقصاء آراء المتعلّمين وتوجّهاتهم بشأن الذكاء الاصطناعي، ومن ثمّ تقييم مدى تقبّلهم له وتبنّيهم إياه. وقد صُمّمت الدراسة وفق المنهج الكمّي، الذي يستند إلى النموذج الوضعي القائم على افتراض إمكان دراسة الظواهر الاجتماعية والطبيعية باستخدام المبادئ المنهجية ذاتها. وأُجريت الدراسة المسحية على طلبة مرحلة البكالوريوس في قسم اللغة الإنجليزية وآدابها بإحدى الجامعات الحكومية، خلال الفصل الدراسي الخريفي من العام الجامعي 2025–2026. وكان بعض الطلبة الدارسين في هذا القسم وافدين من جامعات خارج البلاد في إطار اتفاقيات ثنائية وبرامج الحراك الطلابي. وينتمي هؤلاء الطلبة الدوليون إلى سوريا والعراق وكازاخستان ودول إفريقية وغيرها. ولم تكن المشاركة في الدراسة إلزامية، بل اقتصرت على الطلبة المتطوّعين. وشارك في الدراسة 151 طالبًا وطالبةً (N = 151). واستُخدم المقياس الذي طوّره Wang & Wang (2019)، وكيّفه Akkaya et al. (2021) إلى اللغة التركية. واشتملت الاستبانة على أربعة أبعاد وأكثر من عشرين سؤالًا، لجمع البيانات الكمّية من المشاركين وتحليلها.

جرت دراسة استجابات المشاركين وفقًا لمتغيّرات الجنسية، والجنس، ونمط الدراسة (النهاري والمسائي)، والسنة الدراسية (الأولى والثانية والثالثة والرابعة)، والعمر. واستُخدم مقياس ليكرت الخماسي لتسجيل إجابات الطلبة على الاستبانة ورصد توجّهاتهم. وحُسبت معاملات ألفا كرونباخ لكل بُعد لتقييم ثبات المقياس، واستُخدم برنامج SPSS 27.0 لتحليل البيانات. وفي المرحلة الأولى من التحليل، جرى التحقّق من اعتدالية التوزيع لتحديد الاختبارات الإحصائية الملائمة. وقُيّمت اعتدالية توزيع البيانات بالاستناد إلى قيم الالتواء والتفرطح. وقد أشارت هذه القيم، التي تراوحت بين −1 و+1، إلى اتّباع البيانات توزيعًا طبيعيًّا.

أظهر المشاركون، بوجه عام، قلقًا إزاء إدماج الذكاء الاصطناعي في الحياة. وتركّزت مخاوفهم بدرجة أكبر على فقدان وظائفهم مستقبلًا، كما عكست استجاباتهم على بُعد «الإحلال الوظيفي». وبخلاف الطلبة الأتراك، وجد الطلبة المنتمون إلى دول أخرى أن «تعلّم» الذكاء الاصطناعي والتقنيات المرتبطة به أكثر إثارةً للخوف. كما رأت الطالبات أن الذكاء الاصطناعي أكثر إثارةً للخوف والرهبة مقارنةً بالطلاب الذكور. وكان مستوى الموافقة العام لدى طلبة الدراسة النهارية على بُعدَي «الإحلال الوظيفي» و«العمى الاجتماعي التقني» أعلى منه لدى طلبة الدراسة المسائية. وأظهرت نتائج التحليل عدم وجود فروق ذات دلالة إحصائية تُعزى إلى متغيّرَي العمر والسنة الدراسية (الأولى والثانية والثالثة والرابعة) في جميع الأبعاد. ونتوقّع أن تُفضي الدراسات المستقبلية، إذا أُجريت في نطاق أوسع من الجامعات والأقسام الأكاديمية، إلى نتائج أكثر قابليةً للتعميم. ونعتقد أن هذه الدراسة ستُسهم في إنارة الطريق أمام الباحثين العاملين في هذا المجال.

Résumé structuré :

Les individus, partout dans le monde, doivent posséder de nombreuses compétences pour bénéficier d’un niveau de vie satisfaisant. Les activités d’enseignement et d’apprentissage comptent parmi les nécessités fondamentales de l’existence humaine. L’être humain se caractérise notamment par sa capacité à comprendre, à enseigner et à apprendre. À cet égard, les individus apprennent de manière fortuite ou intentionnelle dès leur naissance, tout au long de leur vie et jusqu’à leur mort.

Les technologies éducatives constituent un domaine consacré à l’intégration des outils technologiques dans les processus d’enseignement et de formation. Le recours à des technologies répondant aux besoins individuels d’apprentissage peut améliorer l’efficacité de l’apprentissage, en faciliter le déroulement et enrichir les expériences éducatives des étudiants (İnal & Türkmen, 2017). Dans cette perspective, les recherches sur l’intelligence artificielle (IA) en éducation ont connu un essor considérable. Le concept d’« intelligence artificielle » suscite fréquemment l’intérêt de nombreuses personnes dans la vie quotidienne, notamment des universitaires, des enseignants et des étudiants, lorsqu’elles le découvrent pour la première fois. Cette curiosité découle principalement de l’idée d’attribuer à un concept abstrait une intelligence comparable à celle de l’être humain.

L’intelligence artificielle peut être définie comme la capacité d’un ordinateur, ou d’une machine pilotée par un système informatique, à accomplir des tâches cognitives telles que le raisonnement, la généralisation, la compréhension et l’apprentissage à partir d’expériences antérieures, autant de facultés considérées comme caractéristiques de l’être humain (Öztemel, 2012). Les travaux sur les machines intelligentes ayant posé les jalons de l’intelligence artificielle peuvent être situés après la Seconde Guerre mondiale. Les recherches d’Alan Turing, centrées sur les programmes informatiques plutôt que sur la conception de machines destinées à l’intelligence artificielle (MathWorks, 2022), ainsi que les ateliers organisés par John McCarthy, qui ont contribué à établir les fondements de ce domaine (Russel and Norving, 2010), illustrent la transition des développements propres aux machines vers l’intelligence artificielle.

Conçu en 1965 par des spécialistes du Stanford Research Institute, le robot nommé « Shakey » pouvait se déplacer, cartographier les espaces parcourus et s’orienter grâce à son algorithme de navigation (Dengiz, 2023). Le premier robot humanoïde intelligent, connu sous le nom de « WABOT-I », a été développé au Japon dans les années 1970 (Acar, 2020). Au cours des années 1980, l’intérêt pour l’intelligence artificielle s’est renouvelé lorsque le Royaume-Uni a alloué des financements à la recherche dans ce domaine afin de rivaliser avec le Japon (Öztürk & Şahin, 2018). Au début des années 2000, les technologies d’IA ont commencé à pénétrer la sphère domestique, notamment par l’intermédiaire d’appareils tels que l’aspirateur robot « Roomba ». Dès 2006, les principales entreprises de médias sociaux avaient commencé à intégrer l’IA dans leurs systèmes. En 2018, Google a présenté le système « Duplex », capable de passer un appel téléphonique et de prendre rendez-vous dans un salon de coiffure sans que l’interlocuteur se rende compte qu’il conversait avec une machine (Acar, 2020).

L’objectif principal de cette recherche est d’examiner les opinions et les dispositions des apprenants à l’égard de l’intelligence artificielle et, par conséquent, d’évaluer leur degré d’acceptation et d’adoption de cette technologie. Cette recherche repose sur une approche quantitative, inscrite dans le paradigme positiviste, selon lequel les phénomènes sociaux et physiques peuvent être étudiés au moyen des mêmes principes méthodologiques. L’enquête a été menée auprès d’étudiants de licence du département de langue et littérature anglaises d’une université publique, au cours du semestre d’automne de l’année universitaire 2025–2026. Certains étudiants inscrits dans ce département provenaient d’universités étrangères dans le cadre d’accords bilatéraux et de programmes de mobilité étudiante. Ces étudiants internationaux étaient originaires, entre autres, de Syrie, d’Irak, du Kazakhstan et de pays africains. La participation à l’enquête n’était pas obligatoire et reposait exclusivement sur le volontariat. Au total, 151 étudiants et étudiantes (N = 151) ont participé à l’étude. L’échelle utilisée dans l’enquête a été élaborée par Wang & Wang (2019), puis adaptée en langue turque par Akkaya et al. (2021). Le questionnaire comportait quatre dimensions et plus de vingt questions permettant de recueillir les données quantitatives auprès des participants en vue de leur analyse.

Les réponses des participants ont été examinées en fonction de la nationalité, du sexe, du régime d’études (cours de jour ou du soir), de l’année d’études (première, deuxième, troisième ou quatrième année) et de l’âge. Une échelle de Likert à cinq modalités a été utilisée pour recueillir les réponses au questionnaire et mesurer les dispositions des étudiants. Les coefficients alpha de Cronbach ont été calculés pour chacune des dimensions afin d’évaluer la fidélité de l’échelle. Les données ont été analysées à l’aide du logiciel SPSS 27.0. Dans un premier temps, la normalité de la distribution a été examinée afin de déterminer les tests statistiques appropriés. Cette évaluation reposait sur les coefficients d’asymétrie et d’aplatissement. Les valeurs de ces coefficients, comprises entre −1 et +1, indiquaient une distribution normale des données.

Dans l’ensemble, les participants éprouvent de l’anxiété à l’égard de l’intégration de l’IA dans la vie quotidienne. Leurs préoccupations portent principalement sur le risque de perdre leur emploi à l’avenir, comme en témoignent leurs réponses à la dimension « Remplacement des emplois ». Contrairement aux étudiants turcs, les étudiants originaires d’autres pays considèrent l’« Apprentissage » de l’IA et des technologies connexes comme davantage anxiogène. Les étudiantes perçoivent l’intelligence artificielle comme plus effrayante et plus intimidante que les étudiants. Le niveau général d’accord des étudiants suivant les cours de jour concernant les dimensions « Remplacement des emplois » et « Cécité sociotechnique » est supérieur à celui des étudiants suivant les cours du soir. Selon les résultats des analyses, aucune différence statistiquement significative liée à l’âge ou à l’année d’études (première, deuxième, troisième ou quatrième année) n’a été observée pour l’ensemble des dimensions. Nous estimons que de futures recherches menées auprès d’un éventail plus large d’universités et de départements pourraient produire des résultats davantage généralisables. Nous pensons que cette étude apportera un éclairage utile aux chercheurs travaillant dans ce domaine.

Resumen estructurado:

Las personas de todo el mundo necesitan disponer de numerosas competencias para alcanzar un nivel de vida satisfactorio. Las actividades de enseñanza y aprendizaje constituyen una de las necesidades fundamentales del ser humano, que se caracteriza, entre otras facultades, por su capacidad para comprender, enseñar y aprender. En este sentido, las personas aprenden de manera incidental e intencional desde su nacimiento, a lo largo de toda su vida y hasta su muerte.

La tecnología educativa es un campo dedicado a la integración de herramientas tecnológicas en los procesos educativos y formativos. El uso de tecnologías que responden a las necesidades individuales de aprendizaje puede incrementar la eficiencia del aprendizaje, facilitar su desarrollo y enriquecer las experiencias educativas del alumnado (İnal & Türkmen, 2017). En este contexto, las investigaciones sobre inteligencia artificial (IA) en la educación han experimentado una expansión considerable. El concepto de «inteligencia artificial» suele despertar el interés de numerosas personas en la vida cotidiana, incluidos académicos, docentes y estudiantes, cuando entran en contacto con él por primera vez. Esta curiosidad se deriva, en gran medida, de la idea de atribuir una inteligencia semejante a la humana a un concepto abstracto.

La inteligencia artificial puede definirse como la capacidad de un ordenador, o de una máquina controlada por un sistema informático, para realizar tareas cognitivas como razonar, generalizar, comprender y aprender de experiencias previas, facultades consideradas características del ser humano (Öztemel, 2012). Cabe situar el inicio de los trabajos sobre máquinas inteligentes que sentaron las bases de la inteligencia artificial después de la Segunda Guerra Mundial. Los estudios de Alan Turing, centrados en los programas informáticos más que en el diseño de máquinas para la inteligencia artificial (MathWorks, 2022), así como los talleres organizados por John McCarthy, que contribuyeron a establecer los fundamentos de este campo (Russel and Norving, 2010), ejemplifican la transición desde los desarrollos específicos de las máquinas hacia la inteligencia artificial.

Desarrollado en 1965 por especialistas del Stanford Research Institute, el robot denominado «Shakey» podía desplazarse, cartografiar los espacios recorridos y orientarse mediante su algoritmo de navegación (Dengiz, 2023). El primer robot humanoide inteligente, conocido como «WABOT-I», fue desarrollado en Japón durante la década de 1970 (Acar, 2020). En la década de 1980, el interés por la inteligencia artificial se renovó cuando el Reino Unido destinó financiación a la investigación en este ámbito para competir con Japón (Öztürk & Şahin, 2018). A comienzos de la década de 2000, las tecnologías de IA comenzaron a incorporarse a la vida doméstica mediante dispositivos como el robot aspirador «Roomba». Para 2006, las principales empresas de redes sociales ya habían comenzado a integrar la IA en sus sistemas. En 2018, Google presentó el sistema «Duplex», capaz de realizar una llamada telefónica y concertar una cita en una peluquería sin que la persona al otro lado de la línea advirtiera que estaba conversando con una máquina (Acar, 2020).

El objetivo principal de esta investigación es examinar las opiniones y las tendencias de los estudiantes respecto de la inteligencia artificial y, por consiguiente, evaluar su grado de aceptación y adopción. La investigación se diseñó desde un enfoque cuantitativo, sustentado en el paradigma positivista, que presupone que los fenómenos sociales y físicos pueden investigarse mediante los mismos principios metodológicos. La encuesta se realizó con estudiantes de grado del Departamento de Lengua y Literatura Inglesas de una universidad pública durante el semestre de otoño del curso académico 2025–2026. Algunos de los estudiantes que cursaban estudios en este departamento procedían de universidades extranjeras, en el marco de acuerdos bilaterales y programas de movilidad estudiantil. Estos estudiantes internacionales eran originarios de Siria, Irak, Kazajistán y países africanos, entre otros. La participación en la encuesta no fue obligatoria, sino exclusivamente voluntaria. En total, participaron 151 estudiantes de ambos sexos (N = 151). La escala utilizada en la encuesta fue desarrollada por Wang & Wang (2019) y adaptada al turco por Akkaya et al. (2021). El cuestionario comprendía cuatro dimensiones y más de veinte preguntas destinadas a obtener los datos cuantitativos de los participantes para su posterior análisis.

Las respuestas de los participantes se examinaron en función de la nacionalidad, el sexo, la modalidad horaria de los estudios (diurna o vespertina), el curso académico (primero, segundo, tercero o cuarto) y la edad. Para responder al cuestionario y registrar las tendencias del alumnado, se utilizó una escala de tipo Likert de cinco puntos. Se calcularon los coeficientes alfa de Cronbach para cada dimensión con el fin de evaluar la fiabilidad de la escala. El análisis de los datos se efectuó mediante el programa SPSS 27.0. En primer lugar, se examinó la normalidad de la distribución para determinar las pruebas estadísticas pertinentes. La normalidad de los datos se evaluó mediante los valores de asimetría y curtosis. Estos valores, comprendidos entre −1 y +1, indicaron una distribución normal.

En términos generales, los participantes manifiestan ansiedad ante la incorporación de la IA a la vida cotidiana. Su principal preocupación se relaciona con la posibilidad de perder su empleo en el futuro, tal como reflejan sus respuestas a la dimensión «Sustitución laboral». A diferencia de los estudiantes turcos, los estudiantes procedentes de otros países consideran más atemorizante el «Aprendizaje» de la IA y de las tecnologías relacionadas. Las estudiantes perciben la inteligencia artificial como más atemorizante e intimidante que los estudiantes varones. El nivel general de acuerdo de los estudiantes de la modalidad diurna respecto de las dimensiones «Sustitución laboral» y «Ceguera sociotécnica» es superior al de los estudiantes de la modalidad vespertina. Según los resultados del análisis, no se observaron diferencias estadísticamente significativas asociadas a la edad ni al curso académico (primero, segundo, tercero o cuarto) en ninguna de las dimensiones. Consideramos que futuras investigaciones realizadas en un conjunto más amplio de universidades y departamentos podrían proporcionar resultados con mayor capacidad de generalización. Asimismo, estimamos que este estudio aportará elementos de orientación para los investigadores que trabajan en este campo.

结构化摘要：

世界各地的人们需要具备多种技能，才能获得良好的生活水平。教学与学习活动是人类生活中最为基本的需求之一。人类具有理解、教授和学习等能力。因此，个体自出生起，贯穿整个生命历程，直至生命终结，均可通过偶然性和有意性两种方式进行学习。

教学技术是致力于将技术工具融入教育与培训过程的研究领域。采用能够满足个体学习需求的技术，有助于提高学习效率、促进学习过程，并丰富学生的教育体验（İnal & Türkmen, 2017）。在此背景下，当前有关人工智能（artificial intelligence，AI）在教育领域应用的研究已显著增加。包括学者、教师和学生在内的许多人，在日常生活中初次接触“人工智能”这一概念时，往往会产生浓厚兴趣。这种好奇心在很大程度上源于赋予抽象概念以类人智能的构想。

人工智能可被界定为计算机或由计算机系统控制的机器执行认知任务的能力，这些任务包括推理、概括、理解以及从既往经验中学习，通常被视为人类所特有的能力（Öztemel, 2012）。为人工智能奠定基础的智能机器研究，可以追溯至第二次世界大战之后。艾伦·图灵的研究侧重于计算机程序，而非为人工智能设计机器（MathWorks, 2022）；约翰·麦卡锡组织的研讨会则为人工智能领域的形成奠定了基础（Russel and Norving, 2010）。这些工作体现了从针对机器本身的技术开发向人工智能研究的转变。

1965年，斯坦福研究所的专家研制了名为“Shakey”的机器人。该机器人能够移动、绘制所经区域的地图，并借助导航算法确定行进方向（Dengiz, 2023）。首个名为“WABOT-I”的智能人形机器人于20世纪70年代在日本研制成功（Acar, 2020）。20世纪80年代，英国为在人工智能研究领域与日本竞争而投入资金，推动了人们对人工智能兴趣的复苏（Öztürk & Şahin, 2018）。21世纪初，人工智能技术开始通过“Roomba”扫地机器人等设备进入家庭生活。到2006年，主要社交媒体企业已开始将人工智能整合至其系统之中。2018年，谷歌推出了“Duplex”系统，该系统能够拨打电话并预约美发服务，而电话另一端的交谈者并未意识到自己正在与机器对话（Acar, 2020）。

本研究的主要目的在于考察学习者对人工智能的看法与倾向，进而评估其对人工智能的接受与采纳程度。本研究采用定量研究设计，其方法论以实证主义范式为基础。该范式认为，社会现象与物理现象可以依据相同的方法论原则进行研究。调查于2025—2026学年秋季学期开展，研究对象为某公立大学英语语言文学系的本科生。其中，部分学生依据双边协议及学生流动项目，从国外其他大学来到该系学习。这些国际学生来自叙利亚、伊拉克、哈萨克斯坦以及非洲国家等。调查遵循自愿参与原则，仅纳入自愿参加的学生。共有151名男女学生参与本研究（N = 151）。调查所采用的量表由Wang & Wang（2019）开发，并由Akkaya et al.（2021）进行土耳其语适配。问卷包含四个维度和二十余个题项，用于收集参与者的定量数据并进行分析。

本研究依据国籍、性别、就读时段（日间或晚间）、年级（一至四年级）及年龄等变量，对参与者的回答进行分析。问卷采用五点李克特量表，以测量学生的相关倾向。为评估量表的信度，分别计算各维度的Cronbach’s α系数。数据分析采用SPSS 27.0软件进行。分析首先检验数据分布的正态性，以确定适用的统计检验方法。数据正态性通过偏度和峰度值进行评估。结果显示，数据的偏度与峰度值均处于−1至+1之间，表明数据呈正态分布。

总体而言，参与者对人工智能融入日常生活表现出焦虑。他们最为担忧的是未来失去工作，这一倾向体现在其对“工作替代”维度的回答之中。与土耳其学生相比，来自其他国家的学生认为，“学习”人工智能及相关技术更令人畏惧。与男生相比，女生认为人工智能更令人恐惧，也更具威慑感。日间就读学生对“工作替代”和“社会技术盲视”两个维度的总体认同程度高于晚间就读学生。分析结果表明，在所有维度上，年龄和年级（一至四年级）因素均未达到统计显著性水平。我们预计，未来若能在更广泛的大学和院系中开展研究，将有望获得更具可推广性的研究结果。我们认为，本研究可为从事该领域研究的学者提供有益参考。

Структурированная аннотация:

Людям во всём мире необходимо обладать многочисленными навыками для обеспечения достойного уровня жизни. Преподавание и учение относятся к числу основополагающих составляющих человеческой жизнедеятельности. Человек характеризуется, в частности, способностью понимать, обучать и учиться. В связи с этим с момента рождения, на протяжении всей жизни и вплоть до её завершения человек может приобретать знания и навыки как непреднамеренно, так и целенаправленно.

Образовательные технологии представляют собой область, связанную с интеграцией технологических инструментов в процессы обучения и профессиональной подготовки. Использование технологий, учитывающих индивидуальные образовательные потребности, может повышать эффективность обучения, облегчать его процесс и обогащать образовательный опыт студентов (İnal & Türkmen, 2017). В данном контексте в настоящее время существенно расширились исследования, посвящённые искусственному интеллекту (ИИ) в образовании. Понятие «искусственный интеллект» нередко вызывает интерес у людей, включая учёных, преподавателей и студентов, при первом знакомстве с ним в повседневной жизни. Этот интерес во многом обусловлен идеей наделения абстрактного понятия интеллектом, подобным человеческому.

Искусственный интеллект можно определить как способность компьютера или машины, управляемой компьютерной системой, выполнять когнитивные задачи, такие как рассуждение, обобщение, осмысление и обучение на основе предшествующего опыта, которые рассматриваются как характерные для человека способности (Öztemel, 2012). Начало работ над интеллектуальными машинами, заложивших предпосылки для развития искусственного интеллекта, можно отнести к периоду после Второй мировой войны. Исследования Алана Тьюринга, сосредоточенные на компьютерных программах, а не на конструировании машин для искусственного интеллекта (MathWorks, 2022), а также семинары Джона Маккарти, способствовавшие формированию основ данной области (Russel and Norving, 2010), иллюстрируют переход от разработок, ориентированных на отдельные машины, к искусственному интеллекту.

Созданный в 1965 году специалистами Стэнфордского исследовательского института робот «Shakey» мог передвигаться, составлять карту обследуемых пространств и определять направление движения благодаря навигационному алгоритму (Dengiz, 2023). Первый интеллектуальный человекоподобный робот, известный под названием «WABOT-I», был разработан в Японии в 1970-х годах (Acar, 2020). В 1980-х годах интерес к искусственному интеллекту возобновился, когда Великобритания выделила финансирование на исследования в этой области, стремясь конкурировать с Японией (Öztürk & Şahin, 2018). В начале 2000-х годов технологии ИИ стали проникать в домашний быт, первоначально посредством таких устройств, как робот-пылесос «Roomba». К 2006 году ведущие компании, управляющие социальными сетями, начали интегрировать ИИ в свои системы. В 2018 году компания Google представила систему «Duplex», способную совершить телефонный звонок и записаться в парикмахерскую так, что собеседник на другом конце линии не осознавал, что разговаривает с машиной (Acar, 2020).

Основная цель настоящего исследования заключается в изучении мнений и установок обучающихся в отношении искусственного интеллекта и, соответственно, в оценке степени его принятия и освоения. Исследование выполнено в рамках количественного подхода, основанного на позитивистской парадигме, предполагающей возможность изучения социальных и физических явлений с использованием одних и тех же методологических принципов. Опрос проводился среди студентов бакалавриата отделения английского языка и литературы одного из государственных университетов в осеннем семестре 2025–2026 учебного года. Часть студентов обучалась на данном отделении, прибыв из зарубежных университетов в рамках двусторонних соглашений и программ студенческой мобильности. Эти иностранные студенты представляли Сирию, Ирак, Казахстан, страны Африки и другие государства. Участие в опросе не являлось обязательным и осуществлялось исключительно на добровольной основе. Всего в исследовании приняли участие 151 студент и студентка (N = 151). Использованная в опросе шкала была разработана Wang & Wang (2019) и адаптирована на турецкий язык Akkaya et al. (2021). Опросник включал четыре измерения и более двадцати вопросов, предназначенных для сбора количественных данных и их последующего анализа.

Ответы участников анализировались с учётом гражданства, пола, режима обучения (дневного или вечернего), курса (первого, второго, третьего или четвёртого) и возраста. Для регистрации ответов и выявления установок студентов применялась пятибалльная шкала Лайкерта. Надёжность шкалы оценивалась посредством расчёта коэффициента альфа Кронбаха для каждого измерения. Анализ данных выполнялся с использованием программы SPSS 27.0. На первом этапе проверялась нормальность распределения для выбора соответствующих статистических критериев. Оценка нормальности осуществлялась на основе показателей асимметрии и эксцесса. Значения этих показателей находились в диапазоне от −1 до +1, что свидетельствовало о нормальном распределении данных.

В целом участники испытывают тревогу в связи с внедрением ИИ в повседневную жизнь. Наибольшую обеспокоенность у них вызывает возможность потери работы в будущем, что отражается в их ответах по измерению «Замещение рабочих мест». В отличие от турецких студентов, студенты из других стран воспринимают «Изучение» ИИ и связанных с ним технологий как более пугающее. Студентки считают искусственный интеллект более пугающим и устрашающим, чем студенты мужского пола. Общий уровень согласия с утверждениями по измерениям «Замещение рабочих мест» и «Социотехническая слепота» у студентов дневного обучения выше, чем у студентов вечернего обучения. Результаты анализа показали, что факторы возраста и курса обучения (первого, второго, третьего или четвёртого) не являлись статистически значимыми ни по одному из измерений. Мы предполагаем, что будущие исследования, охватывающие более широкий круг университетов и отделений, позволят получить результаты с более высокой степенью обобщаемости. Полагаем, что настоящее исследование послужит полезным ориентиром для исследователей, работающих в данной области.

संरचित सार:

विश्व भर में लोगों को अच्छा जीवन स्तर प्राप्त करने के लिए अनेक कौशलों से संपन्न होना आवश्यक है। शिक्षण और अधिगम संबंधी गतिविधियाँ मानव जीवन की मूलभूत आवश्यकताओं में सम्मिलित हैं। मनुष्य की विशिष्ट क्षमताओं में समझना, सिखाना और सीखना आदि शामिल हैं। इस दृष्टि से, व्यक्ति जन्म से लेकर जीवनपर्यंत और मृत्यु तक, आनुषंगिक तथा साभिप्राय, दोनों प्रकार से सीख सकता है।

अनुदेशनात्मक प्रौद्योगिकी एक ऐसा क्षेत्र है, जिसका संबंध शिक्षा और प्रशिक्षण प्रक्रियाओं में तकनीकी उपकरणों के एकीकरण से है। व्यक्तिगत अधिगम आवश्यकताओं के अनुरूप प्रौद्योगिकियों का उपयोग अधिगम की दक्षता बढ़ा सकता है, सीखने की प्रक्रिया को सुगम बना सकता है तथा विद्यार्थियों के शैक्षिक अनुभवों को समृद्ध कर सकता है (İnal & Türkmen, 2017)। इसी संदर्भ में, वर्तमान समय में शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence—AI) से संबंधित अनुसंधान का उल्लेखनीय विस्तार हुआ है। दैनिक जीवन में शिक्षाविदों, शिक्षकों और विद्यार्थियों सहित अनेक व्यक्ति जब पहली बार “कृत्रिम बुद्धिमत्ता” की अवधारणा से परिचित होते हैं, तो यह प्रायः उनकी जिज्ञासा को आकर्षित करती है। यह जिज्ञासा मुख्यतः किसी अमूर्त अवधारणा को मानव-सदृश बुद्धि प्रदान करने के विचार से उत्पन्न होती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को कंप्यूटर अथवा कंप्यूटरीकृत प्रणाली द्वारा नियंत्रित मशीन की ऐसी क्षमता के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, जिसके माध्यम से वह तर्क करना, सामान्यीकरण करना, अर्थ ग्रहण करना तथा पूर्व अनुभवों से सीखना जैसे संज्ञानात्मक कार्य संपन्न कर सके; इन क्षमताओं को सामान्यतः मानवीय विशेषताएँ माना जाता है (Öztemel, 2012)। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आधारभूमि तैयार करने वाली बुद्धिमान मशीनों पर कार्य का आरंभ द्वितीय विश्वयुद्ध के बाद माना जा सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए मशीनों के निर्माण के बजाय कंप्यूटर प्रोग्रामों पर केंद्रित एलन ट्यूरिंग के अध्ययन (MathWorks, 2022), तथा इस क्षेत्र की आधारशिला रखने में योगदान देने वाली जॉन मैकार्थी की कार्यशालाएँ (Russel and Norving, 2010), मशीन-विशिष्ट विकास से कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ओर संक्रमण के उदाहरण हैं।

स्टैनफोर्ड अनुसंधान संस्थान के विशेषज्ञों द्वारा 1965 में विकसित “Shakey” नामक रोबोट चल सकता था, अपने द्वारा तय किए गए स्थानों का मानचित्र बना सकता था और अपने नौसंचालन एल्गोरिदम की सहायता से दिशा निर्धारित कर सकता था (Dengiz, 2023)। “WABOT-I” के नाम से ज्ञात पहला मानव-सदृश बुद्धिमान रोबोट 1970 के दशक में जापान में विकसित किया गया था (Acar, 2020)। 1980 के दशक में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रति रुचि पुनः बढ़ी, जब यूनाइटेड किंगडम ने इस क्षेत्र के अनुसंधान में जापान से प्रतिस्पर्धा करने के लिए वित्तीय संसाधन आवंटित किए (Öztürk & Şahin, 2018)। 2000 के दशक के आरंभ में, “Roomba” रोबोटिक वैक्यूम क्लीनर जैसे उपकरणों के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों ने घरेलू जीवन में प्रवेश करना शुरू किया। 2006 तक प्रमुख सोशल मीडिया कंपनियों ने अपनी प्रणालियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एकीकरण आरंभ कर दिया था। 2018 में गूगल ने “Duplex” प्रणाली प्रस्तुत की, जो फोन कॉल करके केश-सज्जा के लिए समय निर्धारित कर सकती थी, जबकि फोन के दूसरे छोर पर उपस्थित व्यक्ति को यह ज्ञात नहीं होता था कि वह किसी मशीन से बात कर रहा है (Acar, 2020)।

इस शोध का प्रमुख उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संबंध में शिक्षार्थियों के विचारों और प्रवृत्तियों का अन्वेषण करना तथा तदनुसार, उसकी स्वीकृति और अंगीकरण की सीमा का आकलन करना है। यह शोध मात्रात्मक अध्ययन के रूप में अभिकल्पित किया गया है। इसमें प्रयुक्त मात्रात्मक दृष्टिकोण प्रत्यक्षवादी प्रतिमान पर आधारित है, जो यह मानता है कि सामाजिक और भौतिक परिघटनाओं का अध्ययन समान पद्धतिगत सिद्धांतों के आधार पर किया जा सकता है। सर्वेक्षण 2025–2026 शैक्षणिक वर्ष के शरद सत्र में एक राजकीय विश्वविद्यालय के अंग्रेज़ी भाषा एवं साहित्य विभाग के स्नातक विद्यार्थियों के बीच आयोजित किया गया। इस विभाग में अध्ययनरत कुछ विद्यार्थी द्विपक्षीय समझौतों और छात्र गतिशीलता कार्यक्रमों के अंतर्गत विदेशों के अन्य विश्वविद्यालयों से आए थे। ये अंतरराष्ट्रीय विद्यार्थी सीरिया, इराक, कज़ाख़स्तान तथा अफ्रीकी देशों आदि से संबंधित थे। सर्वेक्षण में भागीदारी अनिवार्य नहीं थी; केवल स्वेच्छा से भाग लेने वाले विद्यार्थियों को शामिल किया गया। कुल 151 छात्र-छात्राओं (N = 151) ने अध्ययन में भाग लिया। सर्वेक्षण में प्रयुक्त मापनी Wang & Wang (2019) द्वारा विकसित की गई थी और Akkaya et al. (2021) द्वारा तुर्की भाषा में अनुकूलित की गई थी। प्रश्नावली में चार आयाम और बीस से अधिक प्रश्न शामिल थे, जिनके माध्यम से प्रतिभागियों से मात्रात्मक आँकड़े एकत्र कर उनका विश्लेषण किया गया।

प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाओं का मूल्यांकन राष्ट्रीयता, लिंग, अध्ययन की पाली (दिवाकालीन अथवा सायंकालीन), अध्ययन वर्ष (प्रथम, द्वितीय, तृतीय अथवा चतुर्थ) तथा आयु के आधार पर किया गया। विद्यार्थियों की प्रवृत्तियों को मापने के लिए प्रश्नावली में पाँच-बिंदु वाली लिकर्ट-प्रकार की मापनी का उपयोग किया गया। मापनी की विश्वसनीयता का आकलन करने हेतु प्रत्येक आयाम के लिए क्रोनबाख अल्फा गुणांक की गणना की गई। आँकड़ों के विश्लेषण के लिए SPSS 27.0 का उपयोग किया गया। विश्लेषण के प्रारंभिक चरण में उपयुक्त सांख्यिकीय परीक्षणों का चयन करने के उद्देश्य से वितरण की सामान्यता की जाँच की गई। आँकड़ों की सामान्यता का आकलन विषमता और कुर्टोसिस के मानों के आधार पर किया गया। इन मानों का −1 से +1 के बीच होना आँकड़ों के सामान्य वितरण का संकेतक था।

सामान्यतः प्रतिभागियों में जीवन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के समावेशन को लेकर चिंता पाई गई। उनकी सबसे प्रमुख चिंता भविष्य में रोजगार खोने की संभावना से संबंधित थी, जो “रोजगार प्रतिस्थापन” आयाम के प्रति उनकी प्रतिक्रियाओं में परिलक्षित हुई। तुर्की के विद्यार्थियों की तुलना में अन्य देशों के विद्यार्थियों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उससे संबंधित प्रौद्योगिकियों के “अधिगम” को अधिक भयावह माना। छात्राओं ने छात्रों की अपेक्षा कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अधिक भयावह और डराने वाला पाया। “रोजगार प्रतिस्थापन” तथा “सामाजिक-तकनीकी अंधता” आयामों से संबंधित कथनों के प्रति दिवाकालीन विद्यार्थियों की समग्र सहमति का स्तर सायंकालीन विद्यार्थियों की तुलना में अधिक था। विश्लेषण के परिणामों के अनुसार, किसी भी आयाम में आयु और अध्ययन वर्ष (प्रथम, द्वितीय, तृतीय अथवा चतुर्थ) के कारक सांख्यिकीय रूप से सार्थक नहीं पाए गए। हमारा अनुमान है कि भविष्य में अधिक व्यापक स्तर पर विभिन्न विश्वविद्यालयों और विभागों में किए जाने वाले अध्ययन अधिक सामान्यीकरण योग्य निष्कर्ष प्रदान कर सकते हैं। हमारा मानना है कि यह अध्ययन इस क्षेत्र में कार्यरत शोधकर्ताओं को उपयोगी दिशा प्रदान करेगा।