{"title":"A Research On Algorıthm Lıteracy Of New Medıa Department Students","authors":"Muhammet Kemal Karaman, İlker Yi̇ği̇t","doi":"10.17680/erciyesiletisim.1338510","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Algoritmaların ve gelişmiş formları olan yapay zekânın başta internet servisleri olmak üzere her alanda artan bir kapsama alanı ve genişleyen etkileri kullanıcıları çeşitli yönlerden etkilemektedir. Çevrim içi ortamlarda algoritmalar, bir taraftan kullanıcıların ihtiyaç ve isteklerine göre kişiselleştirilmiş içerikler sunarken hayatı kolaylaştırmakta, bir taraftan da özellikle bilinçsiz kullanıcılar için çeşitli riskler barındırmaktadır. Gerek algoritmaların olumlu etkilerinden bilinçli bir şekilde faydalanabilmek için, gerekse de algoritmik ortamların şeffaf olmayan yapılarının olumsuz etkilerinden korunabilmek için algoritma okuryazarlığı yeterliliklerinin belirlenmesi ve ölçümlenmesi gerekmektedir. Bu yeterliliklerin belirlenmesi ve ölçümlenmesi, bu alana yönelik pratik uygulamalar için gerekli akademik çerçevelerin oluşturulması açısından gereklidir. Bu amaçla bu çalışmada, Uşak Üniversitesi Yeni Medya Bölümü öğrencilerinin algoritma okuryazarlık düzeyleri araştırılmıştır. Araştırmada Rasch modeli tabanlı üç şıklı ölçek kullanılmıştır. Analizler R Studio ve Excel programlarında yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, katılımcı grubu için genel olarak algoritma farkındalığı düzeyleri ortalamalarının, algoritma bilgisi düzeyi ortalamalarından daha yüksek olduğu görülmüştür. Ayrıca araştırma sonuçları, katılımcıların demografik özelliklerine göre algoritma okuryazarlıklarında belirgin farklılıklar olduğunu göstermektedir.","PeriodicalId":237179,"journal":{"name":"Erciyes İletişim Dergisi","volume":"442 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-01-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Erciyes İletişim Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17680/erciyesiletisim.1338510","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Algoritmaların ve gelişmiş formları olan yapay zekânın başta internet servisleri olmak üzere her alanda artan bir kapsama alanı ve genişleyen etkileri kullanıcıları çeşitli yönlerden etkilemektedir. Çevrim içi ortamlarda algoritmalar, bir taraftan kullanıcıların ihtiyaç ve isteklerine göre kişiselleştirilmiş içerikler sunarken hayatı kolaylaştırmakta, bir taraftan da özellikle bilinçsiz kullanıcılar için çeşitli riskler barındırmaktadır. Gerek algoritmaların olumlu etkilerinden bilinçli bir şekilde faydalanabilmek için, gerekse de algoritmik ortamların şeffaf olmayan yapılarının olumsuz etkilerinden korunabilmek için algoritma okuryazarlığı yeterliliklerinin belirlenmesi ve ölçümlenmesi gerekmektedir. Bu yeterliliklerin belirlenmesi ve ölçümlenmesi, bu alana yönelik pratik uygulamalar için gerekli akademik çerçevelerin oluşturulması açısından gereklidir. Bu amaçla bu çalışmada, Uşak Üniversitesi Yeni Medya Bölümü öğrencilerinin algoritma okuryazarlık düzeyleri araştırılmıştır. Araştırmada Rasch modeli tabanlı üç şıklı ölçek kullanılmıştır. Analizler R Studio ve Excel programlarında yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, katılımcı grubu için genel olarak algoritma farkındalığı düzeyleri ortalamalarının, algoritma bilgisi düzeyi ortalamalarından daha yüksek olduğu görülmüştür. Ayrıca araştırma sonuçları, katılımcıların demografik özelliklerine göre algoritma okuryazarlıklarında belirgin farklılıklar olduğunu göstermektedir.
算法及其先进的人工智能形式在各个领域,尤其是互联网服务领域的覆盖面越来越广,影响也越来越大,对用户产生了各种影响。在网络环境中,算法一方面可以根据用户的需求和意愿提供个性化的内容,为生活带来便利,另一方面也会带来各种风险,尤其是对无意识的用户而言。为了有意识地从算法的积极影响中获益,并防止算法环境的不透明结构带来的负面影响,应确定和衡量算法素养能力。有必要确定和衡量这些能力,以便为这一领域的实际应用建立必要的学术框架。为此,本研究对乌沙克大学新媒体系学生的算法素养水平进行了调查。研究采用了基于 Rasch 模型的三点量表。分析在 R Studio 和 Excel 程序中进行。分析结果表明,总体而言,参与者群体的算法认知平均水平高于算法知识平均水平。此外,研究结果表明,根据参与者的人口统计学特征,算法素养存在显著差异。