Yapay Zeka'nın Diş Hekimliği Eğitimine Entegrasyonu: Öğrenci ve Akademisyenlerin Bakış Açısı

Year 2025, Volume: 12 Issue: 4, 25 - 29, 19.09.2025

Mehmet Semih Velioğlu , Sinem Özdemir , Serkan Polat , Nimet Ünlü

https://doi.org/10.15311/selcukdentj.1675815

Abstract

Amaç
Bu çalışma ile diş hekimliği öğrencilerinin diş hekimliğindeki yapay zeka farkındalığı, uygulamaları ve kullanımında etik ve hukuk kurallarına ilişkin bilginin değerlendirmesi amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem
Bu çalışma, yaşları 18 ile 45+ arasında değişen 161 diş hekimliği öğrencisi ve akademisyen üzerinde, Google Forms anket platformu kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Selçuk Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Girişimsel Olmayan Klinik Araştırmalar Etik Kurulu tarafından onaylanan bu çalışmaya, Türkiye genelindeki 3., 4. ve 5. sınıf diş hekimliği öğrencileri ile diş hekimliği akademisyenleri e-posta ve sosyal medya aracılığıyla davet edilmiştir. Katılımcıların kişisel bilgileri kaydedilmemiş, veriler anonim olarak analiz edilmiştir. Anket; demografik bilgiler (3 soru), YZ farkındalığı (3 soru), YZ uygulamaları (17 soru), YZ uygulamalarının diş hekimliği eğitimine entegrasyon zorlukları ve etik zorluklar (6 soru) ile görüş ve öneriler (1 soru) olmak üzere 4 bölümden ve toplam 30 sorudan oluşmaktadır. Anket sonuçları Ki-Kare testi ve Kruskal-Wallis testi ile istatistiksel olarak değerlendirilmiştir.
Bulgular
Çalışmaya %12,4 u öğretim üyesi, %24,2 si 5.sınıf öğrencisi, %40,4 u 4. sınıf öğrencisi ve %23 u 3. sınıf öğrencisi katılım sağlamıştır. Katılımcıların %71,5 inin YZ ile ilgili bilgi seviyesi “kararsız”, “hiç bilgi sahibi olmadıklarını” ya da “az bilgi sahibi olduklarını” belirtmişlerdir. Bununla birlikte katılımcıların 28’i (%17,5) konuya ilişkin eğitim ve seminere katılma durumlarının az olduğunu da bildirmişlerdir. Kişilerin eğitim düzeyi ile diş hekimliği eğitiminde YZ farkındalığı ve YZ uygulamaları ile arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık görülmemistir (sırasıyla p=0,671 ve p=0,496). “YZ’nın klinik eğitim alanında kullanılması gerektiğini” 4. ve 5. sınıf öğrenciler tarafından istatistiksel olarak anlamlı oranda daha fazla belirtilmiştir (p=0,15). YZ ‘nın hasta mahremiyeti, gizlilik ve veri güvenliği konularında 3. sınıf öğrencileri ile öğretim üyeleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark görülmüştür (p=0,01). Katılımcılar, YZ’nın diş hekimliğine entegrasyonundaki zorluklar konusunda 1. sırada teknolojik alt yapı eksikliği ve 2. sırada ise yeterli eğitim materyallerinin olmaması olarak belirtmişlerdir. YZ uygulamalarının eğitim müfredatında daha fazla yer alması konusunu katılımcılardan 126’sı (%88,8) tarafından desteklemiştir.
Sonuç
Diş hekimlerinin ve diş hekimliği öğrencilerinin YZ ile ilgili bilgi eksikliğinin mevcut olduğu gözlenmiştir. Bu konuda hem eğitim hem de uygulama alanlarında YZ entegrasyonunun geliştirilmesi gerektiği ortadadır. Ancak veri güvenliği ve hasta mahremiyeti konularındaki kaygıların da giderilmesi için gerekli önlemlerin alınması önemli bir çalışma konusudur.

Keywords

yapay zeka , diş hekimliği eğitimi , farkındalık

Integration of Artificial Intelligence into Dental Education: Perspectives of Students and Academicians

Abstract

Objective
This study aims to evaluate dental students' awareness of AI in dentistry, its applications, and their knowledge regarding the ethical and legal frameworks governing its use.

Materials and Methods
The study was conducted using the Google Forms survey platform with the participation of 161 dental students and academicians aged between 18-45+. Ethical approval was obtained from the Non-Interventional Clinical Research Ethics Committee of Selçuk University Faculty of Dentistry. Third-, fourth-, and fifth-year dental students, as well as dental academicians from various institutions across Turkey, were invited to participate via email and social media. Personal data were not recorded, and responses were analyzed anonymously.

The survey consisted of four sections with a total of 30 questions:(1) demographic information(3 questions),(2) AI awareness(3 questions),(3) AI applications(17 questions),(4) challenges in integrating AI into dental education and ethical concerns(6 questions), and (5) opinions and recommendations(1 question). The survey results were statistically analyzed using the Chi-Square test and the Kruskal-Wallis test.

Results
Among the participants,12.4% were academicians,24.2% were fifth-year students,40.4% were fourth-year students, and 23% were third-year students. A total of 71.5% of participants reported their level of AI-related knowledge as "uncertain," "having no knowledge,"or"having little knowledge." Additionally,28 participants(17.5%) stated that they had limited experience attending AI-related training or seminars. There was no statistically significant difference between educational level and AI awareness or AI applications in dental education(p=0.671 and p=0.496, respectively). However, the perception that "AI should be utilized in clinical education" was statistically significantly higher among fourth- and fifth-year students(p=0.15). A statistically significant difference was observed between third-year students and academicians regarding concerns over AI's impact on patient privacy, confidentiality, and data security(p=0.01).

Participants identified the primary challenge in integrating AI into dental education as the lack of technological infrastructure, followed by the insufficiency of educational materials. Additionally,126 participants(88.8%) expressed support for the inclusion of more AI-related content in the dental curriculum.

Conclusion
The findings indicate a knowledge gap among dental students and professionals regarding AI. The need for improved integration of AI into both education and clinical practice is evident. However, addressing concerns related to data security and patient confidentiality remains a critical area of focus in future research and implementation strategies.

Keywords

artificial intelligence , dentistry education , awareness

References

• 1. Dave M, Patel N. Artificial intelligence in healthcare and education. British dental journal. 2023;234(10):761-4.
• 2. Vodanović M, Subašić M, Milošević D, Savić Pavičin I. Artificial intelligence in medicine and dentistry. Acta stomatologica Croatica: International journal of oral sciences and dental medicine. 2023;57(1):70-84.
• 3. Kim CS, Samaniego CS, Sousa Melo SL, Brachvogel WA, Baskaran K, Rulli D. Artificial intelligence (AI) in dental curricula: Ethics and responsible integration. Journal of dental education. 2023;87(11):1570-3.
• 4. Lee J, Wu AS, Li D, Kulasegaram KM. Artificial intelligence in undergraduate medical education: a scoping review. Academic Medicine. 2021;96(11S): S62-S70.
• 5. Dumić-Čule I, Orešković T, Brkljačić B, Kujundžić Tiljak M, Orešković S. The importance of introducing artificial intelligence to the medical curriculum–assessing practitioners’ perspectives. Croatian medical journal. 2020;61(5):457-64.
• 6. Sun L, Yin C, Xu Q, Zhao W. Artificial intelligence for healthcare and medical education: a systematic review. American journal of translational research. 2023;15(7):4820.
• 7. Taner T, Yılmaz Z, Kütük ZB, Küçükkaya Eren S. Diş hekimliği eğitiminde simülasyon uygulamaları. Türkiye Klinikleri J Med Educ Special Topics. 2017;2(2):86-95.
• 8. Ngo B, Nguyen D, vanSonnenberg E. The cases for and against artificial intelligence in the medical school curriculum. Radiology: Artificial Intelligence. 2022;4(5): e220074.
• 9. Büyükkaya B, Altındiş S, Cevahir F. DİŞ HEKİMLİĞİ ÖĞRENCİLERİ YAPAY ZEKA UYGULAMALARINA NE KADAR HAZIR? Journal of Biotechnology and Strategic Health Research. 2023;7(4):266-74.
• 10. Khanagar SB, Al-Ehaideb A, Maganur PC, Vishwanathaiah S, Patil S, Baeshen HA, et al. Developments, application, and performance of artificial intelligence in dentistry–A systematic review. Journal of dental sciences. 2021;16(1):508-22.
• 11. Sadeep H. Assessment of knowledge and awareness of artificial intelligence and its uses in dentistry among dental students. Journal of Pharmaceutical Negative Results. 2022;13.
• 12. Fernandes S, Bafna Y, Patel C, Parmar D. Knowledge attitude and practice of dental students towards artificial intelligence (AI): a questionnaire based survey. J Xid Uni. 2022; 1:284-91.
• 13. Taşsöker M, Akyüz M. Diş Hekimliği Öğrencilerinin Oral Radyolojide Yapay Zekâ Kullanımına Bakış Açısı: Anket Çalışması: Kesitsel Araştırma. Turkiye Klinikleri Journal of Dental Sciences. 2022;28(4).
• 14. Özel Ş, Büyükçavuş MH. Diş hekimliği öğrencilerinin diş hekimliğinde yapay zekâ uygulamaları ile ilgili düşüncelerinin incelenmesi. 7tepe Klinik Dergisi. 2022;18(2):55-60.
• 15. Al-Jallad N, Ly-Mapes O, Hao P, Ruan J, Ramesh A, Luo J, et al. Artificial intelligence-powered smartphone application, AICaries, improves at-home dental caries screening in children: Moderated and unmoderated usability test. PLOS digital health. 2022;1(6): e0000046.
• 16. Reyes LT, Knorst JK, Ortiz FR, Ardenghi TM. Scope and challenges of machine learning-based diagnosis and prognosis in clinical dentistry: A literature review. Journal of Clinical and Translational Research. 2021;7(4):523.
• 17. Rodrigues JA, Krois J, Schwendicke F. Demystifying artificial intelligence and deep learning in dentistry. Brazilian oral research. 2021;35: e094.
• 18. Meskó B, Görög M. A short guide for medical professionals in the era of artificial intelligence. NPJ digital medicine. 2020;3(1):126.
• 19. Faiella R, Accurso B, Connelly S. Overview of artificial and augmented intelligence uses in dentistry. ADA Standards Committee on Dental Informatics (SCDI)-Artificial Intelligence in Dentistry. July 2022. 2022.
• 20. Thorat V, Rao P, Joshi N, Talreja P, Shetty AR, RAO P. Role of artificial intelligence (AI) in patient education and communication in dentistry. Cureus. 2024;16(5).