本研究的目的是开发一个有效且可靠的测量工具，以衡量自然科学教师的人工智能意识水平。本研究采用了定量研究方法中的调查模型。在量表开发阶段，通过审查相关文献，准备了一份包含72个李克特类型条目的题库。为确保量表的内容有效性，征求了专家意见，并根据这些意见将条目数量减少至50个。研究的工作组由2024-2025学年在土耳其各省任教的852名自然科学教师组成。为了检查量表的结构有效性，采用了探索性因素分析（EFA）和验证性因素分析（CFA）的方法。分析是基于来自两个不同工作组的数据进行的。工作组中，EFA有301名参与者，CFA有551名参与者。为了确定数据在EFA中的适用性，进行的分析中Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）值为0.896，Bartlett的球形检验结果为χ²=6310.967，p<0.001。根据EFA分析结果，量表包含五个因子，分别是：“人工智能知识和教学应用意识”、“人工智能使用中的伦理意识”、“对人工智能的风险认知和担忧”、“人工智能对学生技能的贡献”以及“对人工智能的态度和接受度”。量表解释的总方差为67.474%，内部一致性（alpha）测量为0.867。EFA结果表明，量表由五个因子组成，共包含34个条目。CFA的结果表明，该模型具有良好的拟合度。模型拟合指标显示；CMIN/df = 4.212，GFI = 0.931，AGFI = 0.850，RMR = 0.034，NFI = 0.907，TLI = 0.902，CFI = 0.911。这些值表明量表的结构有效性达到足够水平，并验证了推荐模型。最终，“人工智能意识量表”由5个因子和29个条目组成。所得结果表明，所开发的人工智能意识量表能够有效且可靠地衡量自然科学教师对人工智能的意识水平。
ÖZDEMİR等（Sun，）研究了这个问题。