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Fattori legati all’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale negli studenti universitari

20 novembre 2025 aggiornato da: Nagihan Acet

Il rapporto tra l'alfabetizzazione all'intelligenza artificiale e il rendimento accademico, le abitudini di lettura, la dipendenza da smartphone e la dipendenza da Internet tra gli studenti universitari

Questo studio indaga le relazioni tra l’alfabetizzazione all’intelligenza artificiale (AI) e fattori quali risultati accademici, abitudini di lettura, dipendenza da smartphone e dipendenza da Internet tra gli studenti universitari. Man mano che le tecnologie di intelligenza artificiale diventano sempre più integrate nella vita quotidiana, l’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale, necessaria per comprendere e valutare l’intelligenza artificiale, sta emergendo come un’abilità fondamentale. Mentre fattori come il successo accademico e le abitudini di lettura regolare possono migliorare l’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale, comportamenti come la dipendenza da smartphone e Internet possono avere un effetto negativo promuovendo l’accesso superficiale alle informazioni rispetto a un impegno critico più profondo. Questo studio prospettico, osservazionale e trasversale valuterà l’alfabetizzazione dell’intelligenza artificiale utilizzando la scala di alfabetizzazione dell’intelligenza artificiale e analizzerà la sua associazione con fattori accademici e comportamentali. Lo studio sarà condotto tra i partecipanti di età compresa tra 18 e 35 anni nel laboratorio del Dipartimento di Fisioterapia e Riabilitazione dell'Università di Atılım. I dati verranno valutati utilizzando statistiche descrittive, analisi di correlazione (Pearson o Spearman, a seconda della distribuzione) e test di significatività. I risultati potrebbero evidenziare l’impatto di fattori accademici e comportamentali sull’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale, offrendo spunti per strategie educative volte a promuovere competenze critiche in materia di intelligenza artificiale.

Panoramica dello studio

Descrizione dettagliata

L'intelligenza artificiale (AI), una forza trasformativa all'interno della tecnologia dell'informazione, è un sottocampo dell'informatica che prevede la creazione di macchine e software intelligenti che agiscono e rispondono in modo simile agli esseri umani. Con l'introduzione di ChatGPT, un prodotto OpenAI rilasciato nel novembre 2022, il concetto di intelligenza artificiale ha guadagnato ulteriore popolarità. Storicamente, una pietra miliare significativa per l’intelligenza artificiale è stata il test di Turing, introdotto da Alan Turing nel 1950 per misurare la capacità di una macchina di esibire comportamenti simili a quelli umani. Successivamente, lo sviluppo dei sistemi esperti negli anni ’60 e ’70, le reti neurali negli anni ’80, l’apprendimento automatico e il data mining negli anni ’90 e il deep learning negli anni 2000 hanno segnato punti cruciali nella sequenza temporale dell’IA. Nel campo dell’informatica, l’intelligenza artificiale è spesso descritta come una specie di “homo sapiens creato dall’uomo”. I sistemi di intelligenza artificiale possiedono abilità fondamentali come l’apprendimento, il ragionamento, l’auto-miglioramento attraverso l’apprendimento esperienziale, la comprensione del linguaggio e la risoluzione dei problemi e sono programmati come simulazioni dell’intelligenza umana. L’intelligenza artificiale e le sue applicazioni vengono utilizzate per affrontare questioni complesse in diversi campi, tra cui scienza, sanità, istruzione, ingegneria, economia, difesa, intrattenimento e pubblicità, mediante sistemi esperti.

La rapida integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale nella vita quotidiana ha reso essenziale per gli individui acquisire conoscenze e competenze relative a queste tecnologie. L’alfabetizzazione AI rappresenta la comprensione e la consapevolezza dei concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale. In questo contesto, l’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale è una competenza fondamentale che consente alle persone di comprendere, utilizzare e valutare criticamente le tecnologie di intelligenza artificiale, riconoscendone sia i vantaggi che i limiti. Avere un’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale può aiutare le persone a comprendere e gestire le tecnologie di intelligenza artificiale, offrendo l’opportunità di diventare individui più informati e capaci. Pertanto, oggi è diventato essenziale per tutti possedere e migliorare la propria alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale.

Fattori come le abitudini di lettura e i livelli di rendimento scolastico possono influenzare positivamente lo sviluppo dell’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale. Gli individui che hanno abitudini di lettura regolari sviluppano in genere capacità di pensiero critico e di analisi approfondita, che facilitano la comprensione e la valutazione critica delle tecnologie di intelligenza artificiale. Allo stesso modo, gli individui con un rendimento accademico elevato sono spesso esperti nell’accesso e nell’applicazione della conoscenza, il che li rende più adattabili alle competenze fondamentali richieste per acquisire l’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale.

Tuttavia, comportamenti come la dipendenza da Internet e dalla dipendenza da smartphone, pur facilitando l’accesso alle tecnologie di intelligenza artificiale, possono avere un effetto negativo sull’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale. La dipendenza da Internet rafforza l’abitudine di accedere alle informazioni in modo rapido e superficiale, il che può ridurre il pensiero critico e la concentrazione. Allo stesso modo, la dipendenza da smartphone, a causa dell’accesso costante e superficiale alle informazioni, può diminuire l’interesse per i processi di pensiero profondo richiesti per l’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale. Pertanto, la dipendenza da Internet e dagli smartphone potrebbe fungere da barriere nei processi che richiedono riflessione profonda, analisi e accumulo di conoscenze essenziali per l’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale.

A nostra conoscenza, non esiste uno studio completo che esamini l’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale tra gli studenti universitari in relazione ai risultati accademici, alle abitudini di lettura, alla dipendenza da smartphone e alla dipendenza da Internet da una prospettiva sfaccettata.

Lo scopo di questo studio è quello di rivelare le relazioni tra l'alfabetizzazione AI degli studenti universitari e i loro livelli di rendimento accademico, abitudini di lettura, dipendenza da Internet e dipendenza da smartphone.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

184

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Questo studio coinvolgerà una popolazione selezionata di studenti universitari di età compresa tra 18 e 35 anni, reclutati dall'Università di Atılım. I partecipanti, sia maschi che femmine, verranno selezionati in base a specifici criteri di inclusione ed esclusione, come l'alfabetizzazione, la volontà di partecipare e la capacità di cooperare. Il campione comprende individui con background accademici diversi rilevanti per gli obiettivi di studio.

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • Avere tra i 18 e i 35 anni.
  • Disponibilità a partecipare dopo aver ricevuto informazioni dettagliate sullo scopo e sulla metodologia dello studio.

Criteri di esclusione:

  • Risposte mancanti nei questionari.
  • Analfabetismo.
  • Incapacità di cooperare.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Il gruppo da valutare in termini di alfabetizzazione AI
La scala di alfabetizzazione dell'intelligenza artificiale verrà utilizzata per determinare il livello di alfabetizzazione dell'intelligenza artificiale. La scala è uno strumento composto da 12 item progettato per misurare le conoscenze e le competenze degli individui in materia di consapevolezza, utilizzo, valutazione e considerazioni etiche dell'IA. Gli elementi sono valutati su una scala Likert da 1 a 7 (1: Completamente in disaccordo, 7: Completamente d'accordo), con alcuni elementi codificati in modo inverso (elementi 2, 5 e 11). Il punteggio minimo possibile sulla scala è 12 e il punteggio massimo è 84; un punteggio più alto indica un livello più elevato di alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale. In questo studio verrà utilizzata la versione turca della scala.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Valutazione delle abitudini di lettura
Lasso di tempo: Giorno 1
Valutazione delle abitudini di lettura Per valutare le abitudini di lettura verrà utilizzato il Self-Report Habit Index. Il questionario sulle abitudini di lettura è uno strumento composto da 12 item progettato per valutare le abitudini di lettura degli individui, coprendo dimensioni quali frequenza di lettura, durata, materiali preferiti (libri, riviste, contenuti online, ecc.), scopo di lettura e ambiente di lettura. Il questionario consente ai partecipanti di rispondere su una scala Likert a 5 punti (1: Mai, 5: Sempre). Il punteggio totale ottenuto viene utilizzato per interpretare le abitudini di lettura di un individuo: punteggi bassi indicano letture poco frequenti, punteggi moderati rappresentano abitudini di lettura regolari ma non intensive e punteggi alti riflettono letture frequenti di materiali diversi. Questa valutazione aiuta a determinare il livello delle abitudini di lettura di un individuo e a identificare le aree di potenziale miglioramento.
Giorno 1
Valutazione della dipendenza da smartphone
Lasso di tempo: Giorno 1
La dipendenza da smartphone sarà valutata utilizzando la Smartphone Addiction Scale - Short Form. Si tratta di una scala a 10 elementi utilizzata per valutare le abitudini di utilizzo dello smartphone degli individui. A ogni elemento viene assegnato un punteggio da 1 (fortemente in disaccordo) a 6 (fortemente d'accordo), con un punteggio totale minimo di 10 e un massimo di 60. I punteggi più alti indicano un rischio maggiore di dipendenza e forniscono una valutazione rapida.
Giorno 1
Valutazione della dipendenza da Internet
Lasso di tempo: Giorno 1
La dipendenza da Internet sarà valutata utilizzando la Internet Addiction Scale - Short Form, uno strumento progettato per valutare le abitudini di utilizzo di Internet da parte degli individui. Originariamente sviluppata da Young (1998), la scala è stata adattata come una forma breve composta da 6 elementi per una rapida valutazione della dipendenza da Internet [14]. Verrà utilizzata la versione turca [15]. Ogni item ha un punteggio da 1 (Mai) a 5 (Sempre), con un punteggio totale che va da 6 a 30. Punteggi più alti indicano un aumento del rischio di dipendenza da Internet.
Giorno 1
Valutazione del rendimento accademico
Lasso di tempo: Giorno 1
Il livello di rendimento accademico sarà valutato sulla base della media cumulativa dei voti (GPA) del semestre precedente. Questa misura fornisce un indicatore oggettivo del rendimento scolastico complessivo degli studenti, catturando i loro sforzi sostenuti e l'impegno intellettuale nei corsi.
Giorno 1

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

  • Kutlu, M., et al., Turkish adaptation of Young's Internet Addiction Test-Short Form: A reliability and validity study on university students and adolescents/Young Internet Bagimliligi Testi Kisa Formunun Turkce uyarlamasi: Universite ogrencileri ve ergenlerde gecerlilik ve guvenilirlik calismasi. Anadolu Psikiyatri Dergisi, 2016. 17(S1): p. 69-77.
  • Young, K.S., Internet addiction test. Center for on-line addictions, 2009.
  • Noyan, C.O., et al., Validity and reliability of the Turkish version of the Smartphone Addiction Scale-Short version among university students/Akilli Telefon Bagimliligi Olceginin Kisa Formunun universite ogrencilerinde Turkce gecerlilik ve guvenilirlik calismasi. Anadolu Psikiyatri Dergisi, 2015. 16(S1): p. 73-82.
  • Kwon M, Kim DJ, Cho H, Yang S. The smartphone addiction scale: development and validation of a short version for adolescents. PLoS One. 2013 Dec 31;8(12):e83558. doi: 10.1371/journal.pone.0083558. eCollection 2013.
  • Verplanken, B. and S. Orbell, Reflections on past behavior: a self-report index of habit strength 1. Journal of applied social psychology, 2003. 33(6): p. 1313-1330.
  • Çelebi, C., et al., Artificial intelligence literacy: An adaptation study. Instructional Technology and Lifelong Learning, 2023. 4(2): p. 291-306.
  • Wang, B., P.-L.P. Rau, and T. Yuan, Measuring user competence in using artificial intelligence: validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & information technology, 2023. 42(9): p. 1324-1337.
  • Kong, S.-C., W.M.-Y. Cheung, and G. Zhang, Evaluating an artificial intelligence literacy programme for developing university students' conceptual understanding, literacy, empowerment and ethical awareness. Educational Technology & Society, 2023. 26(1): p. 16-30.
  • Laupichler, M.C., et al., Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2022. 3: p. 100101.
  • Copeland, B.J. and D. Proudfoot, Artificial intelligence: History, foundations, and philosophical issues, in Philosophy of psychology and cognitive science. 2007, Elsevier. p. 429-482.
  • Haenlein, M. and A. Kaplan, A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence. California management review, 2019. 61(4): p. 5-14.
  • Turing, A.M., Computing machinery and intelligence. 2009: Springer.
  • Muggleton, S., Alan Turing and the development of Artificial Intelligence. AI communications, 2014. 27(1): p. 3-10.
  • Kamble, R. and D. Shah, Applications of artificial intelligence in human life. International Journal of Research-Granthaalayah, 2018. 6(6): p. 178-188.

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

15 novembre 2024

Completamento primario (Effettivo)

15 marzo 2025

Completamento dello studio (Effettivo)

15 aprile 2025

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

13 novembre 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

13 novembre 2024

Primo Inserito (Effettivo)

14 novembre 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

25 novembre 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

20 novembre 2025

Ultimo verificato

1 novembre 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

INDECISO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti

No

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