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Ulku Ulker, Kubra Cevik, Elzbieta Perzycka
Este estudio examina la alfabetización en IA entre los estudiantes de pregrado de una universidad pública turca. En él se describe la alfabetización actual en materia de IA de los docentes en formación y se hace hincapié en la necesidad de incluir la alfabetización en IA en la formación de los docentes para mejorar los conocimientos y las competencias profesionales. Se utilizó el método de investigación por encuesta con enfoque cuantitativo, con una muestra de 375 participantes, identificados mediante el método de muestreo por conglomerados. La Escala de Alfabetización de IA, compuesta por 31 ítems, fue la herramienta de recopilación de datos, con una estructura Likert de 7 puntos. Para el análisis de los datos se verificó la distribución normal y homogeneidad con el programa SPSS, se determinó el valor de significancia como 0,05 y se midió estadística descriptiva, t-test, U de Man Whitney, ANOVA, ANOVA de Welch, Kruskal Wallis, Scheffe y Dunn. Los resultados revelan que el 95% de los participantes no tenía ningún curso de IA; el 79% eran mujeres; El 38% estudió Ciencias Turcas y Sociales; 23% Matemáticas y Ciencias, y 16% Lenguas Extranjeras; y el 23% estudió solo hasta la Educación Primaria. Los resultados también revelan que los participantes tenían aproximadamente un nivel medio de alfabetización en IA, el tema estudiado tuvo un pequeño impacto en la alfabetización en IA pero el género no. Los departamentos de lenguas extranjeras mostraron la alfabetización en IA más baja, posiblemente debido a diferencias individuales como el interés y la motivación. Los hallazgos implican que los niveles de alfabetización en IA pueden aumentarse agregando cursos de IA al plan de estudios y mejorando el conocimiento y las habilidades de los instructores para integrar herramientas de IA en los cursos.
This study examines AI literacy among undergraduate students at a public Turkish university. It describes current AI literacy of pre-service teachers and emphasizes the need for AI literacy inclusion in teacher training to enhance professional knowledge and skills. The survey research method was used with a quantitative approach, with a sample of 375 participants, identified through cluster sampling method. The AI Literacy Scale comprising 31 items was the data collection tool, with a 7-point Likert structure. For data analysis, normal distribution and homogeneity were checked with SPSS, the significance value was determined as 0.05, and descriptive statistics, t-test, Man Whitney U, ANOVA, Welch’s ANOVA, Kruskal Wallis, Scheffe, and Dunn tests were also measured. The findings reveal that 95% of the participants had no AI course; 79% were female;
38% studied Turkish & Social Sciences; 23% Mathematics & Science, and 16% Foreign Languages; and 23% studied only upto Primary Education. The results also reveal that participants had approximately medium AI literacy, the subject studied had a small impact on AI literacy but gender did not. Foreign Language departments showed the lowest AI literacy, possibly due to individual differences like interest and motivation. The AI literacy levels can be increased by adding AI courses to the curriculum and improving instructors’ knowledge and skills in integrating AI tools into courses.
