User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
 Views 4
Kamu çalışanlarının yapay zeka kaygı düzeylerinin belirlenmesi: Kastamonu örneği
2024
Journal:  
Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
Author:  
Abstract:

Bu çalışmanın esas amacı kamu çalışanlarının yapay zeka teknolojilerine ilişkin kaygı durumlarının incelenmesi amaçlanmaktadır. Araştırma Kastamonu ilinde kamu sektöründe faaliyet gösteren kamu çalışanları ile gerçekleştirilmiştir. Nicel araştırma yöntemlerinden biri olan anket yöntemi ile 393 kamu çalışanından veriler elde edilmiştir. Verilerin analizinde SPSS 25 paket programı kullanılmıştır. Araştırmada kullanılan ölçeklerin güvenirliği için Cronbach Alfa ve KMO değerleri kullanılmıştır. Araştırmada Wang & Wang (2019) tarafından geliştirilen ve Akkaya vd. (2021) tarafından Türkçe'ye çevrilmiş olan 16 maddelik yapay zeka kaygı ölçeği (YZKÖ) kullanılmıştır. Çalışmada ikili grupların karşılaştırılmasında t testi ve ikiden fazla grubun karşılaştırılmasında ise Anova testinden yararlanılmıştır. Verilerin analiz edilmesinin ardından kamu çalışanlarının yapay zeka kaygı ortalaması ile sosyo-demografik değişkenlerden olan eğitim durumu ve katılımcıların yaşları arasında anlamlı bir farklılık tespit edilmiştir. Ancak diğer sosyo-demografik değişkenler ve yapay zeka kaygı değişkeni arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunamamıştır. Son olarak kamu çalışanlarının yapay zeka kaygı durumlarının orta düzeyin üstünde olduğu sonucuna varılmıştır. Çalışmanın sonuç kısmında ise kamu çalışanlarının yapay zeka teknolojileri ile ilgili kaygı düzeylerinin azaltılması ile ilgili öneriler sunulmuştur. Bu sayede gelecek yıllarda daha etkin ve verimli işleyen bir kamu yönetimi sistemi oluşabilir.

Keywords:

Determining The Artificial Intelligence Anxiety Levels Of Public Employees: Kastamonu Example
2024
Author:  
Abstract:

Examining public employees' anxiety levels with regard to artificial intelligence technologies is the primary goal of this study.. The research was conducted with public employees working in the public sector in Kastamonu province. Data was obtained from 393 public employees using the survey method, which is one of the quantitative research methods. SPSS 25 package program was used to analyze the data. Cronbach Alpha and KMO values were used for the reliability of the scales used in the research. The 16-item artificial intelligence anxiety scale (AIAS), which was created by Wang & Wang (2019), was utilized in the study, and it was translated into Turkish by Akkaya et al. (2021). The study employed the Anova test to compare more than two groups and the t test to compare paired groups. After analyzing the data, a significant difference was detected between the average artificial intelligence anxiety of public employees and the educational status and age of the participants, which are socio-demographic variables. However, no statistically significant difference was found between other socio-demographic variables and the artificial intelligence anxiety variable. Finally, it was concluded that the artificial intelligence anxiety levels of public employees are above the medium level. In the conclusion of the study, suggestions are presented to reduce the anxiety levels of public employees regarding artificial intelligence technologies. In this way, a more effective and efficient public administration system can be formed in the coming years.

Keywords:

Citation Owners
Information: There is no ciation to this publication.
Similar Articles










Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi

Field :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Journal Type :   Uluslararası

Metrics
Article : 749
Cite : 5.247
2023 Impact : 0.238
Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi