An Examination of the Relationships Between AI Literacy, Attitudes Toward AI, and Creativity
Yapay Zekâ Okuryazarlığı, Yapay Zekâya Yönelik Tutum ve Yaratıcık Arasındaki İlişkilerin İncelenmesi
The aim of this study is to examine the relationships between university students’ artificial intelligence literacy, attitudes towards artificial intelligence, and levels of creativity, and to determine the predictive power of artificial intelligence literacy and attitudes towards artificial intelligence on creativity. The study was conducted using a correlational survey model within the framework of a quantitative research approach. The study sample consisted of 427 university students enrolled in various higher education programmes. Data were collected using the Personal Information Form, the Artificial Intelligence Literacy Scale, the General Attitude Towards Artificial Intelligence Scale, and the Kaufman Creativity Domains Scale. Descriptive statistics, Pearson correlation analysis and multiple linear regression analysis were used in the analysis of the data. The research findings indicated that the students’ levels of artificial intelligence literacy were high, their attitudes towards artificial intelligence were positive, and their levels of creativity were above average. According to the results of the correlation analysis, a positive and significant relationship was found between AI literacy and creativity (r=.156, p<.01). Furthermore, a positive and significant relationship was identified between attitudes towards AI and creativity (r=.329, p<.01). A positive and significant relationship was also found between AI literacy and attitudes towards AI (r=.182, p<.01). The results of the multiple regression analysis showed that AI literacy and attitudes towards AI together predicted creativity at a significant level (R²=.118, p<.001). Upon examining the standardised regression coefficients, it was determined that attitude towards AI is the strongest predictor of creativity (β=.311, p<.001). In conclusion, the research has demonstrated that AI literacy and positive attitudes towards AI are associated with students’ levels of creativity. The findings suggest that in applications involving the integration of artificial intelligence in higher education, not only technical competencies but also students’ attitudes towards artificial intelligence must be taken into account.
Bu araştırmanın amacı, üniversite öğrencilerinin yapay zekâ okuryazarlığı, yapay zekâya yönelik tutum ve yaratıcılık düzeyleri arasındaki ilişkileri incelemek ve yapay zekâ okuryazarlığı ile yapay zekâya yönelik tutumun yaratıcılığı yordama gücünü belirlemektir. Araştırma nicel araştırma yaklaşımı kapsamında ilişkisel tarama modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın çalışma grubunu farklı yükseköğretim programlarında öğrenim gören 427 üniversite öğrencisi oluşturmaktadır. Veriler Kişisel Bilgi Formu, Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği, Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutum Ölçeği ve Kaufman Yaratıcılık Alanları Ölçeği aracılığıyla toplanmıştır. Verilerin analizinde betimsel istatistikler, Pearson korelasyon analizi ve çoklu doğrusal regresyon analizi kullanılmıştır.
Araştırma sonuçları, öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlığı düzeylerinin yüksek, yapay zekâya yönelik tutumlarının olumlu ve yaratıcılık düzeylerinin ise orta düzeyin üzerinde olduğunu göstermiştir. Korelasyon analizi sonuçlarına göre yapay zekâ okuryazarlığı ile yaratıcılık arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki bulunmuştur (r=.156, p<.01). Ayrıca yapay zekâya yönelik tutum ile yaratıcılık arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki olduğu belirlenmiştir (r=.329, p<.01). Yapay zekâ okuryazarlığı ile yapay zekâya yönelik tutum arasında da pozitif yönlü anlamlı bir ilişki tespit edilmiştir (r=.182, p<.01). Çoklu regresyon analizi sonuçları, yapay zekâ okuryazarlığı ve yapay zekâya yönelik tutumun birlikte yaratıcılığı anlamlı düzeyde yordadığını göstermiştir (R²=.118, p<.001). Standartlaştırılmış regresyon katsayıları incelendiğinde yapay zekâya yönelik tutumun yaratıcılığın en güçlü yordayıcısı olduğu belirlenmiştir (β=.311, p<.001).
Sonuç olarak araştırma, yapay zekâ okuryazarlığı ve yapay zekâya yönelik olumlu tutumların öğrencilerin yaratıcılık düzeyleriyle ilişkili olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, bulgular, yükseköğretimde yapay zekâ entegrasyonuna yönelik uygulamalarda yalnızca teknik yeterliliklerin değil, öğrencilerin yapay zekâya yönelik tutumlarının da dikkate alınması gerektiğini göstermektedir.
Adelhardt, Z., ve Eberle, T. S. (2024). The 4I model of benefits and its integration with the technology acceptance model (TAM): Teenagers’ perspectives on using ChatGPT for homework. International Conference on AI Research, 4(1), 1–9. https://doi.org/10.34190/icair.4.1.3205
Aghaee, N., Vrågård, J., ve Brorsson, F. (2024). Generative AI in higher education: Educators’ perspectives on academic learning and integrity. European Conference on E-Learning, 23(1), 406–414. https://doi.org/10.34190/ecel.23.1.3090
Ajani, H. (2025). Generative AI vs future competencies of Nigerian public university students: A qualitative approach. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-8152885/v1
Albayrak, H. B., Tarım, K., ve Baypınar, K. (2023). Özel yetenekli öğrencilerin matematik okuryazarlığı öz-yeterlik algıları ile matematik okuryazarlığı başarılarının incelenmesi. Trakya Eğitim Dergisi, 13(1), 115–127. https://doi.org/10.24315/tred.1012064
Alharbi, M. A., ve Al-Ahdal, A. A. M. H. (2025). Exploring Saudi EFL learners’ engagement with ChatGPT: A mixed-methods study of perceptions, attitudes, and intentions. SAGE Open, 15(4). https://doi.org/10.1177/21582440251392080
Al-Obaydi, L. H. (2025). DeepSeek as an AI-powered learning tool: Uncovering EFL college students’ preference and satisfaction. SAGE Open, 15(4). https://doi.org/10.1177/21582440251381683
Alshraah, S. M., Kariem, N., Alshraah, A. M., Aldosemani, T., ve AlQarni, K. (2024). A critical look at how lecturers in linguistics can leverage generative artificial intelligence in enhancing teaching proficiency and students’ engagement. Journal of Language Teaching and Research, 15(4), 1361–1371. https://doi.org/10.17507/jltr.1504.34
Aydın, F. İ. K., ve Sipahi, H. (2023). Öğretmen yetiştirme lisans programlarının STEM okuryazarı ve girişimci öğretmenleri yetiştirmesi açısından incelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, 58, 2830–2858. https://doi.org/10.53444/deubefd.1328629
Bayrak, T., ve Yengin, D. (2022). Applied theory education in communication studies: Example of communication theories lecture. The Turkish Online Journal of Design Art and Communication, 12(4), 1152–1167. https://doi.org/10.7456/11204100/017
Bilgiç, Ö. E., ve Göktaş, P. (2024). Dijital girişimciliğin yetkinlik ve becerileri üzerine nitel bir araştırma: Start-up okulu örneği. (49), 227–265. https://doi.org/10.61904/sbe.1490995
Bilgili, S., ve Çiltaş, A. (2023). Matematik eğitiminde matematiksel modelleme. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub383.c1707
Bircan, M. A., ve Çalışıcı, H. (2022). The effects of STEM education activities on fourth grade students’ attitudes to STEM, 21st-century skills and mathematics success. Education and Science, 47(211), 87–119. https://doi.org/10.15390/eb.2022.10710
Bulunuz, M., ve Kuralay, B. (2023). The introduction of formative assessment probes for teaching the mole concept in chemistry: A small study with high school students. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub383.c1703
Büyüköztürk, Ş. (2020). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı (28. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
Coşgun, G. E. (2025). Artificial intelligence literacy in assessment: Empowering pre-service teachers to design effective exam questions for language learning. British Educational Research Journal, 51(5), 2340–2357. https://doi.org/10.1002/berj.4177
Dikmen, S., ve Bahçeci, F. (2023). Eğitim bilimleri alanında yapay zekâ teknolojisinin kullanımına genel bir bakış. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub383.c1716
Durak, G., Öncü, S., Çankaya, S., ve Çiğdem, H. (2025). Development and validation of the Scale for Attitudes Towards Generative AI (SAGAI). European Journal of Education, 61(1). https://doi.org/10.1111/ejed.70415
El-Sobkey, S. B., Mohamed, D., ElKholy, M., Abdeldayem, T. S., Fawzy, A., Ahmed, Y. F., Khatib, A. E., Khalid, H., Alharbi, M. D., Fathy, K., Ahmed, K. T., ve Abdallah, M. S. (2025). Utilization patterns of AI chatbots among physical therapy students: A multicountry cross-sectional study. Journal of Taibah University Medical Sciences, 20(5), 663–672. https://doi.org/10.1016/j.jtumed.2025.08.005
George, D., ve Mallery, P. (2020). IBM SPSS statistics 26 step by step: A simple guide and reference (16th ed.). New York, NY: Routledge.
Güçlü, S. (2023). Holistic education. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub383.c1702
Güçlü, S., Bulunuz, M., Kuralay, B., Yılmaz, Ö., Kırbaş, A., Çiftçi, A., Çiltaş, A., Köroğlu, R. M., Bilgili, S., Özçakır, B., Katrancı, Y., Yıldız, S., Ulutaş, M. A., Bilgili, C., Yılmaz, M., Duran, M., Kaplan, A., Özdemir, Z., Onbaşılı, Ü. İ., ... Mutlu, T. (2023). Eğitimde güncel araştırmalar-VI. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub383
Güre, Ö. B., Kayri, M., ve Erdoğan, F. (2020). Analysis of factors effecting PISA 2015 mathematics literacy via educational data mining. Education and Science, 45(202), 393–415. https://doi.org/10.15390/eb.2020.8477
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., ve Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Boston, MA: Cengage Learning.
Hon, K. (2025). Generative AI in higher education: A systematic review of its effects on learning outcomes and academic performance. Journal of Educational Technology Systems, 54(3), 537–560. https://doi.org/10.1177/00472395251400089
Kandemir, M. A., ve Kaufman, J. C. (2019). The Kaufman domains of creativity scale: Turkish validation and relationship to academic major. The Journal of Creative Behavior, 54(4), 1002–1012.
Karasar, N. (2020). Bilimsel araştırma yöntemi (35. Baskı). Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
Katrancı, Y., ve Yıldız, S. (2023). Geometri öğretiminde manipülatif kullanımı. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub383.c1709
Kaya, F., Aydın, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., ve Demir-Kaya, M. (2022). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human-Computer Interaction.
Khojasteh, L. (2025). Artificial intelligence and academic writing questionnaire (AI-AWQ): Development and validation among medical students’ experiences using exploratory factor analysis. BMC Medical Education, 25(1). https://doi.org/10.1186/s12909-025-08288-z
Kırbaş, A., ve Çiftçi, A. (2023). Mathematical and spatial intelligence in Turkish teaching. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub383.c1705
Morandín-Ahuerma, F. (2024). Generative artificial intelligence in education: A dual-purpose tool. https://doi.org/10.31219/osf.io/2c3mr
Önal, N. T., ve Önal, N. (2023). Etkinlik temelli fen öğretiminin teknoloji destekli fen öğretimi ile karşılaştırılması: Nitel bir araştırma. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub383.c1715
Önel, A., ve Daşcı, A. D. (2019). “Hayatın başlangıcı ve evrim” ünitesinin ortaöğretim biyoloji programından çıkarılmasına yönelik öğretmen görüşleri: Odak grup görüşmesi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 18(71), 1195–1214. https://doi.org/10.17755/esosder.497232
Ortaş, İ. (2018). Bilgi ve iletişim çağında bilimsel bilgiye erişimin önemi ve Türkiye’nin bilgiye erişim potansiyeli. Türk Kütüphaneciliği, 32(3), 223–232. https://doi.org/10.24146/tkd.2018.39
Özer, B. Ş. (2020). Türkiye’de BİLSEM müzik alanına yönelik yapılan çalışmalar: Bibliyometrik bir çalışma. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 16(29), 1–1. https://doi.org/10.26466/opus.758001
Park, H. (2024). The double-edged sword of generative artificial intelligence in digitalization: An affordances and constraints perspective. Psychology ve Marketing, 41(11), 2924–2941. https://doi.org/10.1002/mar.22094
Pegrum, M. (2025). From revolution to evolution: What generative AI really means for language learning. Language Teaching, 59(2), 180–196. https://doi.org/10.1017/S0261444825000151
Polatgil, M., ve Güler, A. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması. Sosyal Bilimlerde Nicel Araştırmalar Dergisi, 3(2), 99–114.
Putri, K. Y., ve Naf’ihima, F. A.-R. (2025). Pre-service teacher perceptions of generative AI: Dependency, effect, and ethics. Edulink Education and Linguistics Knowledge Journal, 7(1), 1–13. https://doi.org/10.32503/edulink.v7i1.6834
Şahin, C. (2020). Özel yetenekli öğrencilerin kurguladığı yaratıcı yazma çalışmalarında “Deus ex machina”. Ana Dili Eğitimi Dergisi, 8(2), 611–627. https://doi.org/10.16916/aded.682529
Sevnarayan, K., ve Potter, M.-A. (2024). Generative artificial intelligence in distance education: Transformations, challenges, and impact on academic integrity and student voice. Journal of Applied Learning ve Teaching, 7(1). https://doi.org/10.37074/jalt.2024.7.1.41
Shahzad, M. F., Xu, S., An, X., ve Asif, M. (2025). Are generative AI technologies transforming education for the 21st century? Research trends, challenges, and benefits. SAGE Open, 15(3). https://doi.org/10.1177/21582440251368594
Tabachnick, B. G., ve Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics (7th ed.). New York, NY: Pearson.
Tunç, M. P., ve Kaya, C. (2023). Yedinci sınıf öğrencilerinin matematiksel muhakemeye yönelik öz-yeterlik algılarının bazı değişkenlere göre incelenmesi. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub383.c1714
Udriștioiu, M. T. (2023). Pandemi sonrası dönem için yeni öğretme ve öğrenme yöntemleri. https://doi.org/10.37609/akya.2499
Yang, C., Li, R., ve Yang, L. (2025). Revisiting trends in GenAI-assisted second language writing: Retrospect and prospect. Journal of Educational Computing Research, 63(7–8), 1819–1863. https://doi.org/10.1177/07356331251367309
Yang, X., Ding, J., Chen, H., ve Ji, H. (2024). Factors affecting the use of artificial intelligence generated content by subject librarians: A qualitative study. Heliyon, 10(8), e29584. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e29584
Yazıcı, S. Ç., ve Erkoç, M. (2024). Kimya, fizik, biyoloji ve fen bilimleri öğretmenlerinin yapay zekâ kullanımına yönelik görüş ve tutumlarının Teknoloji Kabul Modeli’ne göre analizi. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 15(2), 1606–1641. https://doi.org/10.51460/baebd.1496347
Yeşil, A. (2023). Sosyal sermaye olarak ebeveynlerin eğitime katılımının öğrenci akademik başarısı üzerine etkisi. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub383.c1717
Yıldırım, A., ve Şimşek, H. (2021). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (12. Baskı). Ankara: Seçkin Yayıncılık.
Yılmaz, F. G. K., ve Yılmaz, R. (2023). Yapay zekâ okuryazarlığı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 5(2), 172–190. https://doi.org/10.53694/bited.1376831
Yılmaz, Ö. (2023). The role of technology in modern science education. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub383.c1704
Zhao, Y., Yuan, Y., Wen, Z., Leng, L., Shi, L., Hu, X., Wang, X., Zuo, M., Mou, J., Luo, Q., Chen, M., Hu, R., ve Gao, H. (2025). The current status, knowledge, attitudes, and challenges of generative artificial intelligence use among undergraduate nursing students: A single-center cross-sectional survey of western China. Frontiers in Public Health, 13. https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1648416
Ziyang, X. (2025). Disciplinary diversity in academic AI adoption: A comparative analysis of AI tool usage declarations across scientific fields. Proceedings of the Association for Information Science and Technology, 62(1), 788–798. https://doi.org/10.1002/pra2.1297
Yeşilyurt, E. (2020). Yaratıcılık ve yaratıcı düşünme: Tüm boyut ve paydaşlarıyla kapsayıcı bir derleme çalışması. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 15(25), 3874–3915. https://doi.org/10.26466/opus.66272
Eser, N., ve Yavuzalp Marangoz, A. (2023). Teknoloji kabul modeli çerçevesinde metaverse ve tüketiciler. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 16(4), 285–297. https://doi.org/10.17671/gazibtd.1271769
Copyright (c) 2026 Journal of Management and Educational Sciences
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Downloads
Article Information
- Article Type Articles
- Submitted June 16, 2026
- Published June 16, 2026
- Issue Vol. 5 No. 2 (2026): JMEDUSCI
- Section Articles
