Une recherche menée par les professeurs Remziye Semerci Şahin et Seda Güney de l'École de soins infirmiers de l'Université Koç a abouti à la validation en turc de l'Échelle d'autoefficacité face à l'intelligence artificielle, connue sous le nom AISES. Publiée dans l'International Journal of Human–Computer Interaction, cette étude, réalisée entre mai et novembre 2025 auprès de 284 étudiants de diverses universités turques, répond au manque croissant d'outils de mesure fiables adaptés au contexte académique local. Alors que les plateformes d'apprentissage adaptatif et les systèmes tutoriels intelligents se généralisent dans l'enseignement supérieur, la capacité des étudiants à interagir efficacement avec ces technologies est devenue un enjeu majeur. L'adaptation de l'outil a suivi une procédure rigoureuse incluant la traduction, la traduction inverse pour vérifier l'équivalence linguistique, des évaluations par des experts et un test pilote. Les analyses statistiques ont confirmé une structure à quatre dimensions principales : assistance, interaction anthropomorphique, confort face à l'IA et compétences technologiques. Ces quatre facteurs expliquent près de 74 pour cent de la variance totale, tandis qu'un coefficient alpha de Cronbach de 0,937 atteste d'une excellente cohérence interne. L'instrument se révèle ainsi fiable et valide pour évaluer la confiance des étudiants dans leur utilisation des systèmes automatisés. Les résultats du sondage en ligne révèlent que la majorité des participants utilisent déjà l'IA dans leur quotidien ou leurs études, bien qu'une faible minorité ait reçu une formation formelle ou en ligne sur le sujet. Environ la moitié d'entre eux se considèrent dotés de connaissances modérées et expriment un vif intérêt pour des programmes de formation structurés. Les chercheurs soulignent que l'autoefficacité face à l'IA ne se réduit pas à la maîtrise technique. Elle englobe également la confiance, le confort psychologique et les émotions ressenties lors des interactions avec les algorithmes. Cette distinction a des implications directes pour les politiques éducatives. Selon les auteurs, intégrer l'IA dans l'enseignement nécessite de former les étudiants tant sur le plan technique que sur le plan cognitif et émotionnel. L'échelle turque AISES peut désormais être utilisée dans des recherches futures pour évaluer l'efficacité des interventions pédagogiques, suivre l'évolution des compétences numériques et adapter les cursus aux environnements d'apprentissage assistés par l'intelligence artificielle. Ces travaux renforcent l'importance de développer une littératie numérique complète, préparant les étudiants à tirer parti des innovations technologiques dans un cadre académique de plus en plus médiatisé.