Diş Hekimliği Öğrencilerinde Dijital Okuryazarlık, Yapay Zeka Hazır Bulunuşluğu ve Profesyonellik İlişkisi

Öz

Amaç: Bu çalışma; klinik dönemdeki diş hekimliği öğrencilerinin yapay zeka hazır bulunuşlukları, dijital okuryazarlık seviyeleri ve profesyonellik algıları arasındaki ilişkiyi incelemeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, dijital okuryazarlığın profesyonellik üzerindeki etkisinde tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluğunun aracı rolü test edilmiştir. 

Materyal ve Yöntem: Bu kesitsel çalışmanın örneklemini Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi'nde klinik aşamada olan 210 öğrenci oluşturmuştur. Veriler, Dijital Okuryazarlık Ölçeği (DLS), Tıbbi Yapay Zekâya Hazır Olma Ölçeği (MAIRS-MS) ve Profesyonellik Değerlendirme Ölçeği (PAS) kullanılarak toplanmıştır. Analizler Spearman'ın rho korelasyonu ve yol analizi kullanılarak yapılmıştır (p < 0,05). 

Bulgular: Dijital okuryazarlık ile profesyonellik (r = 0,407) ve MAIRS-MS (r = 0,435) arasında anlamlı pozitif korelasyonlar bulunmuştur (p < 0,001). Yol analizi, dijital okuryazarlığın profesyonelliğin (β = 0,841) ve MAIRS-MS'nin (β = 0,628) doğrudan ve güçlü bir yordayıcısı olduğunu göstermiştir. MAIRS-MS'nin profesyonellik üzerinde doğrudan bir etkisi gözlenmemiştir (p = 0,765). Bununla birlikte, MAIRS-MS'nin 'Etik' alt boyutu ile profesyonelliğin 'Sorumluluk' (r = 0,205) ve 'İlişki/Gelişim' (r = 0,196) boyutları arasında anlamlı korelasyonlar bulunmuştur (p < 0,01). Ayrıca, empati puanları öğrencilerin akademik dönemlerinde ilerledikçe anlamlı derecede azalmıştır (p < 0,05). 

Sonuçlar: Dijital okuryazarlık, diş hekimliği öğrencilerinin profesyonelliği ve tıbbi yapay zekaya uyum sağlaması için kritik bir temeldir. Profesyonellik ile tıbbi yapay zeka hazırlığı arasında doğrudan bir korelasyonun olmaması, yapay zekanın henüz profesyonel kimliğe tam olarak entegre edilmediğini göstermektedir. Ancak, yapay zekanın etik boyutunu anlayan öğrencilerin daha iyi mesleki davranış sergilediği bulgusu, yapay zeka etiği derslerinin mesleki eğitime entegre edilmesinin gerekliliğine işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Bilgisayar okuryazarlığı
• Diş hekimliği öğrencileri
• Profesyonellik
• Yapay zeka

Destekleyen Kurum

Yazarlar, bu makalenin hazırlanması sırasında herhangi bir fon, hibe veya başka bir destek almadıklarını beyan ederler.

Etik Beyan

Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Sağlık Bilimleri Araştırmaları Etik Kurulu'ndan tarih: 31.07.2025, 2025-07/70 sayılı kararı ile onay alınmıştır. Çalışma boyunca Helsinki Deklarasyonu prensiplerine sadık kalınmıştır.

Teşekkür

Yazarlar, bu çalışmaya katılan tüm diş hekimliği öğrencilerine teşekkür etmek ister.

Relationship Between Digital Literacy, Artificial Intelligence Readiness, and Professionalism Among Dental Students

Öz

Objectives: This study examines clinical dental students' AI readiness, digital literacy, and professionalism. Additionally, the study examined how medical AI preparation mediates the influence of digital literacy on professionalism. 

Materials and Methods: The sample for this cross-sectional study comprised 210 clinical-stage students at the Sivas Cumhuriyet University Faculty of Dentistry. Data were gathered applying the Digital Literacy Scale (DLS), the Medical Artificial Intelligence Readiness Scale (MAIRS-MS), and the Professionalism Assessment Scale (PAS). Analyses were performed using Spearman's rho correlation and path analysis (p<0.05). 

Results: Significant positive correlations were found between digital literacy and professionalism ( r = 0.407) and MAIRS-MS (r = 0.435) (p < 0.001). Path analysis demonstrated that digital literacy is a direct and strong predictor of professionalism (β = 0.841) and MAIRS-MS (β = 0.628). MAIRS-MS did not have a direct effect on professionalism (p = 0.765). However, significant correlations were found between the 'Ethics' sub-dimension of MAIRS-MS and the 'Responsibility' (r = 0.205) and 'Relationship/Development' (r = 0.196) dimensions of professionalism (p < 0.01). Furthermore, empathy scores significantly declined as students progressed through their academic terms (p < 0.05). 

Conclusions: Digital literacy is a critical foundation for dental students' professionalism and adaptation to medical AI. The lack of a direct correlation between professionalism and medical AI readiness suggests that AI is not yet fully integrated into professional identity. However, the finding that students who understand the ethical dimension of AI foster better professional behavior points to the necessity of integrating AI ethics courses into professional training.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence
• Computer literacy
• Dental students
• Professionalism

Destekleyen Kurum

The authors declare that they did not receive any funding, grants, or other support in the preparation of this article.

Etik Beyan

Approval was obtained from the Sivas Cumhuriyet University Health Sciences Research Ethics Committee with decision number 2025-07/70 dated 31.07.2025. Throughout the study, the principles of the Helsinki Declaration were adhered to.

Teşekkür

The authors would like to thank all the dental students who participated in this study.

Kaynakça

1. Büyükkaya B, Altındiş S, Cevahir F. Diş Hekimliği Öğrencileri Yapay Zeka Uygulamalarına Ne Kadar Hazır? J Biotechnol Strateg Health Res. 2023;7:265-74.
2. Fahim YA, Hasani IW, Kabba S, Ragab WM. Artificial Intelligence in Healthcare and Medicine: Clinical Applications, Therapeutic Advances, and Future Perspectives. Eur J Biomed Res. 2025;30:1-21.
3. Sunar A, Taş Ç, Sır E, Polater H, Bağlıoğlu N. Diş Hekimliğinde Yapay Zeka Uygulamaları. KOU Sag Bil Derg. 2024;2:41-57.
4. Jeong H, Han S-S, Jung H-I, Lee W, Jin Jeon K. Perceptions and Attitudes of Dental Students and Dentists in South Korea Toward Artificial Intelligence: A Subgroup Analysis Based on Professional Seniority. BMC Med Educ. 2024;24:1-12.
5. Hung M, Yevseyevich D, Khazana M, Schwartz C, Lipsky MS. Charting New Territory: AI Applications in Dental Caries Detection from Panoramic Imaging. Dent J (Basel). 2025;13:1-12.
6. Akman Y. Dijital Okuryazarlık, Çevrim İçi Öğrenme ve Akademik İsteklilik Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. JTES. 2021;19:1012-36.
7. Mun SB, Yoo SR, Kim YJ, Kim K, Kim BC, Kim KG. AI-driven Prediction of Dental Implant Numbers to be Placed for Patient-Specific Treatment Planning. Int Dent J. 2025;75:1-9.
8. Dağaşan A. Dijital Okuryazarlık ile Yapay Zekâ Okuryazarlığı Arasındaki İlişkide Bilgi ve İletişim Teknolojilerine Yönelik Tutumun Aracı Rolü. TEKE. 2025;14:238-51.

9. Gokkurt Yilmaz BN, Ozbey F, Yilmaz BE. Effect of artificial intelligence-assisted personalized feedback on radiographic diagnostic performance of dental students: a controlled study. BMC Med Educ. 2025;25:1-9.
10. Çakan KN, İpek İ. From lecture hall to clinic: dental students' AI readiness and anxiety across educational stages. BMC Med Educ. 2025;25:1-11.
11. Qamar W, Khaleeq N, Nisar A, Tariq SF, Lajber M. Exploring dental professionals' outlook on the future of dental care amidst the integration of artificial intelligence in dentistry: a pilot study in Pakistan. BMC Oral Health. 2024; 24:1-8.
12. Aboalshamat KT. Perception and utilization of artificial intelligence (AI) among dental professionals in Saudi Arabia. Open Dent J. 2022;16:1-7.
13. Alshammari AF, Madfa AA, Anazi BA, Alenezi YE, Alkurdi KA. Comparison of accuracy and consistency of AI Language models when answering standardised dental MCQs. BMC Med Educ. 2025;25:1-9.
14. Kavadella A, Dias da Silva MA, Kaklamanos EG, Stamatopoulos V, Giannakopoulos K. Evaluation of ChatGPT's Real-Life Implementation in Undergraduate Dental Education: Mixed Methods Study. JMIR Med Educ. 2024;101-14.
15. Roganović J, Radenković M, Ethical Use of Artificial Intelligence in Dentistry. In: Radenković M (ed). Ethics- Scientific Research, Ethical Issues, Artificial Intelligence and Education. IntechOpen, 2023, pp83-94.
16. Aydınlar A, Mavi A, Kütükçü E, Kırımlı EE, Alış D, Akın A, et al. Awareness and level of digital literacy among students receiving health-based education. BMC Med Educ. 2024;24:1-13.
17. Wartman SA, Combs CD. Reimagining medical education in the age of AI. AMA J Ethics. 2019;21:146-52.
18. Cruess S, RL Cruess. The development of professional identity. In: Swanwick T, Forrest K, O'Brien BC (eds). Understanding Medical Education: Evidence, Theory, and Practice. John Wiley & Sons Ltd., 2019, pp239–54.
19. Mesko B, Győrffy Z. The rise of the empowered physician in the digital health era: Viewpoint. J Med Internet Res. 2019;21:e12490.
20. Mather CA, Cummings E. Developing and sustaining digital professionalism: a model for assessing readiness of healthcare environments and capability of nurses. BMJ Health Care Inform. 2019;26:1-5.
21. EJ Topol. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25:44-56.
22. Karaca O, Çalışkan SA, Demir K. Medical artificial intelligence readiness scale for medical students (MAIRS-MS)–development, validity and reliability study. BMC Med Educ. 2021;21(1):112.
23. Dashti M, Londono J, Ghasemi S, Khurshid Z, Khosraviani F, Moghaddasi N, et al. Attitudes, knowledge, and perceptions of dentists and dental students toward artificial intelligence: a systematic review. J Taibah Univ Med Sci. 2024;19:327-37.
24. El-Bassal NAM, El-Sayed AAI, Elgamal HG. Empowering nurses in the AI era: investigating the interplay between professionalism, AI readiness, and self-efficacy. BMC Nurs. 2025;24(1):1287
25. Thurzo A, Strunga M, Urban R, Surovková J, Afrashtehfar KI. Impact of Artificial Intelligence on Dental Education: A Review and Guide for Curriculum Update. Educ. Sci. (Basel). 2023;13(2):150
26. Boshnjaku A, Krasniqi E, Kamberi F. The emerging need to integrate digital health literacy as a course into health-related and care-related profession curricula. Front Public Health. 2025;13:1-4.
27. W Ng. Can we teach digital natives digital literacy? Comput Educ. 2012;59:1065-78.
28. Hamutoğlu NB, Canan Güngören Ö, Kaya Uyanik G, Gür Erdoğan D. Dijital Okuryazarlık Ölçeği: Türkçe ’ye Uyarlama Çalışması EGEEFD. 2017;1:408-29.
29. Klemenc-Ketis Z, Vrecko H. Development and validation of a professionalism assessment scale for medical students. Int J Med Educ. 2014;5:20511.
30. Kaşali K, Eminoğlu DÖ, Üstündağ ŞD, Tanrıverdi EÇ. Türk Diş Hekimliği Öğrencilerinde Profesyonellik Değerlendirme Ölçeğinin Geçerliliği ve Güvenilirliği. Curr Res Health Sci. 2024;1:115-22.
31. Schwendicke F, Chaurasia A, Wiegand T, Uribe SE, Fontana M, Akota I, et al. Artificial intelligence for oral and dental healthcare: Core education curriculum. J Dent. 2023;128:104363.
32. Sim S-J, Kim J-H, Hong M-H, Hong S-M, Lee M-J. Study on the Attitudes toward Artificial Intelligence and Digital Literacy of Dental Hygiene Students. J Dent Hyg Sci. 2024;24:171-80.
33. Ta'an W, Damrah S, Al-Hammouri MM, Williams B. Professional identity and its relationships with AI readiness and interprofessional collaboration. PLoS One. 2025;20:e0322794.
34. El-Bassal NAM, El-Sayed AAI, Elgamal HG. Empowering nurses in the AI era: investigating the interplay between professionalism, AI readiness, and self-efficacy. BMC Nurs. 2025;24:1-13.
35. Gencer K, Gencer G. Tıp Fakültesi Öğrencilerinin Tıbbi Yapay Zeka Hazır Bulunuşluluğunun İncelenmesi. Kocatepe Med J. 2024;25:143-9.
36. O'Tuathaigh CMP, Idris AN, Duggan E, Costa P, Costa MJ. Medical students' empathy and attitudes towards professionalism: Relationship with personality, specialty preference and medical programme. PLoS One. 2019;14:e0215675.
37. Harte M, Carey B, Feng QJ, Alqarni A, Albuquerque R. Transforming undergraduate dental education: the impact of artificial intelligence. Br Dent J. 2025;238:57-60.