BMC Psychology· 2026Q1
Eleştirel Yapay Zeka okuryazarlığı, öğrencileri yapay zeka aşırı güvenine karşı tamponluyor
Critical AI literacy as a buffer against AI overtrust in students
- 1atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yüksek öz-yeterlik ve içsel motivasyona sahip üniversite öğrencileri, ChatGPT gibi yapay zeka araçlarına aşırı güvenme eğilimindeyken, eleştirel yapay zeka okuryazarlığı bu riski yansıtıcı farkındalığı ve sorumlu kullanımı teşvik ederek azaltabilir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yüksek akademik öz-yeterlik ve içsel motivasyon, öğrencilerde yapay zeka aşırı güveni ile pozitif olarak ilişkilidir.
- Yapay zeka okuryazarlığı, yapay zeka aşırı güvenini önemli ölçüde azaltır ve motivasyonel faktörler ile yapay zekaya aşırı güvenme arasındaki bağlantıya aracılık eder.
- Sıralı bir aracılık modeli, yapay zeka okuryazarlığı ve performans beklentilerinin birlikte, yansıtıcı farkındalığı güçlendirerek aşırı güveni bastırdığını göstermektedir.
- Bulgular, yüksek performanslı ve içsel olarak motive olmuş öğrencilerin yapay zeka aşırı güvenine karşı psikolojik olarak savunmasızlığını vurgulamaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract Background The increasing adoption of AI tools such as ChatGPT in academic contexts has introduced a new psychological risk: overtrust in AI. However, the psychological foundations and boundary conditions of AI overtrust remain insufficiently examined. This study examined how self-efficacy, intrinsic motivation, and extrinsic motivation influence AI overtrust, and whether AI literacy can mitigate its negative consequences. Methods A cross-sectional survey was conducted with 300 university students in South Korea who had prior academic experience using AI tools. The questionnaire measured academic self-efficacy, intrinsic and extrinsic motivation, AI literacy, and AI overtrust. Structural equation modeling was used to test direct and mediated effects among the variables, with bootstrapping employed to evaluate indirect pathways. Results Self-efficacy and intrinsic motivation were positively associated with AI overtrust, suggesting that learners with higher confidence and autonomy exhibit overtrust in AI-generated information. Extrinsic motivation showed a weaker direct effect. AI literacy had a significant negative effect on AI overtrust and mediated the relationship between both self-efficacy and intrinsic motivation and overtrust. A sequential mediation model indicated that performance expectation and AI literacy together suppressed overtrust by strengthening reflective awareness. Conclusions These findings demonstrate that high-performing and intrinsically motivated learners are psychologically vulnerable to AI overtrust. Although high academic self-efficacy fosters autonomy in using AI tools, it also increases the risk of overtrust in AI. Targeted AI literacy education addresses this risk by enhancing learners’ critical thinking, ethical awareness, and responsible AI use. AI literacy education should be adapted to learners’ psychological profiles to effectively prevent AI overtrust and support responsible use.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. BMC Psychology, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilişim Sistemleri
Information SystemsComputer Science