Fizyoterapi Öğrencilerinin Yapay Zekaya Yönelik Tutumları ve Okuryazarlığı: Yapay Zeka Eğitiminin Etkisi

Öz

Amaç: Bu çalışma, fizyoterapi öğrencilerinin yapay zekâya (YZ) yönelik tutumlarını, YZ okuryazarlık düzeylerini ve teknoloji kullanım eğilimlerini değerlendirmek ve YZ eğitiminin bu faktörler üzerindeki etkisini araştırmayı amaçladı. Gereç ve Yöntem: Bu prospektif kesitsel çalışmaya toplam 279 fizyoterapi öğrencisi katıldı. Katılımcılara demografik ve akademik bilgilerinin yanı sıra bir YZ dersine katılımları hakkında sorular soruldu. YZ’ye yönelik tutumları Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutumlar Ölçeği (GAAIS) ile, YZ okuryazarlıkları ise Yapay Zekâ Okuryazarlığı Ölçeği (AILS) ile teknoloji kullanımı Teknoloji Kullanım Ölçeği ile değerlendirildi. Bulgular: Pozitif GAAIS puanı ile AILS alt boyutları (AILS_Etik hariç) arasında düşük-orta düzeyde korelasyon bulundu (p<0,05; rho=0,251-0,324). Pozitif GAAIS ve TUS puanları arasında düşük düzeyde korelasyon bulundu (p<0,05; rho=0,255). Negatif GAAIS ile AILS alt boyutları arasında düşük düzeyde korelasyon bulundu (p<0,05; rho=-0,127--0,204). Negatif GAAIS ve TUS puanları arasında düşük düzeyde korelasyon bulundu (p=0,009; rho=-0,156). YZ eğitimi alan öğrencilerin pozitif GAAIS puanı ve AILS alt boyutları puanları, almayanlardan daha yüksek iken (p<0,05), TUS puanında gruplar arasında anlamlı bir fark bulunmadı (p>0,05). Sonuç: YZ’ye yönelik pozitif tutum artıkça YZ okuryazarlığı ve teknoloji kullanım eğiliminin de artığı bulundu. Ayrıca, YZ eğitimi almanın YZ’ye yönelik tutum ve okuryazarlık üzerine olumlu etkisi olduğu görüldü. Bu sebeple, YZ’ye yönelik eğitimlerin lisans müfredatlarına eklenmesi fizyoterapi öğrencilerinin YZ’ye okuryazarlığını ve tutumunu olumlu yönde etkileyebilir.

Anahtar Kelimeler

• Fizyoterapist
• Müfredat
• Öğrenci sağlık hizmetleri
• Yapay zekâ

Attitudes and Literacy of Physiotherapy Students Toward Artificial Intelligence: The Impact of Artificial Intelligence Education

Öz

Aim: This study aimed to evaluate the attitudes of physiotherapy students toward artificial intelligence (AI), their level of AI literacy, and their tendency toward technology, as well as to investigate the effect of an AI course on these factors. Material and Method: A total of 279 physiotherapy students participated in this prospective cross-sectional study. Participants were questioned about their demographic and academic information, as well as their attendance in an AI course. Their attitudes towards AI with the General Attitudes toward Artificial Intelligence Scale (GAAIS), AI literacy with the Artificial Intelligence Literacy Scale (AILS), and technology use tendency with the Technology Use Scale (TUS) were evaluated. Results: A low to moderate correlation was found between positive GAAIS score and the sub-dimensions of AILS scores (except AILS_Ethics) (p<0.05; rho=0.251-0.324). A low correlation was found between positive GAAIS and TUS scores (p<0.05; rho=0.255). A low correlation was found between negative GAAIS and the sub-dimensions of AILS scores (p<0.05; rho=-0.127--0.204). A low correlation was found between negative GAAIS and TUS scores (p=0.009; rho=-0.156). The positive GAAIS score and sub-dimensions of AILS scores of students who took the AI course were higher than those who did not (p<0.05), while there was no significant difference between the groups in the score of TUS (p>0.05). Conclusion: It was found that as positive attitudes toward AI increase, AI literacy and tendencies to use technology increase. Furthermore, receiving AI courses has been shown to have a positive impact on attitudes toward and literacy in AI. Therefore, incorporating AI courses into undergraduate curricula may positively impact physiotherapy students' AI literacy and attitudes toward AI.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence
• Curriculum
• Physical therapist
• Student health services

Kaynakça

1. Hunt EB. Artificial intelligence. USA: Academic Press; 2014.
2. Secinaro S, Calandra D, Secinaro A, Muthurangu V, Biancone P. The role of artificial intelligence in healthcare: a structured literature review. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2021;21:1-23.
3. Rowe M, Nicholls DA, Shaw J. How to replace a physiotherapist: artificial intelligence and the redistribution of expertise. Physiotherapy Theory and Practice. 2022;38(13):2275-83.
4. Bajwa J, Munir U, Nori A, Williams B. Artificial intelligence in healthcare: transforming the practice of medicine. Future Healthcare Journal. 2021;8(2):e188-e94.
5. Yilmaz Y, Yilmaz DU, Yildirim DU, Korhan EA, Derya Ö. Yapay zeka ve sağlıkta yapay zekanın kullanımına yönelik sağlık bilimleri fakültesi öğrencilerinin görüşleri. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi. 2021;12(3):297-308.
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. Derakhshanian S, Wood L, Arruzza E. Perceptions and attitudes of health science students relating to artificial intelligence (AI): A scoping review. Health Science Reports. 2024;7(8):e2289.
8. Seçer E, Özer Kaya D. Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Öğrencilerinin Teknostres Düzeyleri, İlişkili Faktörler ve Sağlıkta Yapay Zekânın Kullanımına Yönelik Farkındalıkları: Kesitsel Bir Çalışma. Turkiye Klinikleri Journal of Health Sciences/Türkiye Klinikleri Sağlık Bilimleri Dergisi. 2024;9(1).

9. Tortella F, Palese A, Turolla A, Castellini G, Pillastrini P, Landuzzi MG, et al. Knowledge and use, perceptions of benefits and limitations of artificial intelligence chatbots among Italian physiotherapy students: a cross-sectional national study. BMC Medical Education. 2025;25(1):572.
10. Zhang Q, Rapport MJ. Purposeful Integration of Artificial Intelligence in Evidence-Based Practice Course for Doctor of Physical Therapy Students. Internet Journal of Allied Health Sciences and Practice. 2025;23(2):13.
11. Kaya F, Aydin F, Schepman A, Rodway P, Yetişensoy O, Demir Kaya M. The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction. 2024;40(2):497-514.
12. Çelebi C, Yılmaz F, Demir U, Karakuş F. Artificial intelligence literacy: An adaptation study. Instructional Technology and Lifelong Learning. 2023;4(2):291-306.
13. Aksoy C. Teknoloji kullanım ölçeğinin geçerlilik ve güvenilirliğinin ölçülmesi: üniversite öğrencilerine yönelik bir araştırma. OPUS International Journal of Society Researches. 2018;8(15):1111-31.
14. Zincirkiran M, Tiftik H. Innovation or technological madness? a research on the students of business administration for their preferences of innovation and technology. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences. 2014;4(2):320-36.
15. Hayran M, Hayran M. Saglik arastirmalari icin temel istatistik. Ankara, Turkey: Omega Arastirma. 2011:29-30.
16. Faul F, Erdfelder E, Lang A-G, Buchner A. G* Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods. 2007;39(2):175-91.
17. Sumengen AA, Subasi DO, Cakir GN. Nursing students' attitudes and literacy toward artificial intelligence: a cross-sectional study. Teaching and Learning in Nursing. 2025;20(1):e250-e7.
18. Lee GY, Yoon H. Relationships Among Nursing Students' Awareness of Artificial Intelligence Ethics, Literacy, Attitudes, and Knowledge. The Journal of the Convergence on Culture Technology. 2025;11(2):521-9.
19. Özden M, Yaşar FÖ, Meydan E. The relationship between pre-service teachers’ attitude towards artificial intelligence (AI) and their AI literacy. Pegem Journal of Education and Instruction. 2025;15(3):121-31.
20. Çayak S. Investigating the relationship between teachers’ attitudes toward artificial intelligence and their artificial intelligence literacy. Journal of Educational Technology and Online Learning. 2024;7(4-ICETOL 2024 Special Issue):367-83.
21. Park J, Woo SE. Who likes artificial intelligence? Personality predictors of attitudes toward artificial intelligence. The Journal of Psychology. 2022;156(1):68-94.
22. Alsobhi M, Khan F, Chevidikunnan MF, Basuodan R, Shawli L, Neamatallah Z. Physical therapists’ knowledge and attitudes regarding artificial intelligence applications in health care and rehabilitation: cross-sectional study. Journal of Medical Internet Research. 2022;24(10):e39565.
23. Yıldız Ş, Kırdı E. Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon Fakültesi Öğrencilerinin Teknoloji ile İlgili Bakış Açılarının Belirlenmesi. İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi. 2022;7(3):549-55.
24. Yılmaz Y, Yılmaz DU, Yıldırım D, Korhan EA, Kaya DÖ. Yapay zekâ ve sağlıkta yapay zekânın kullanımına yönelik sağlık bilimleri fakültesi öğrencilerinin görüşleri. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi. 2021;12(3):297-308.
25. Özel CB, Ozdemir HY. Levels of awareness, readiness, and anxiety of physiotherapists related to artificial intelligence. Journal of Basic and Clinical Health Sciences. 2024;8(1):171-80.
26. Shawli L, Alsobhi M, Chevidikunnan MF, Rosewilliam S, Basuodan R, Khan F. Physical therapists’ perceptions and attitudes towards artificial intelligence in healthcare and rehabilitation: A qualitative study. Musculoskeletal Science and Practice. 2024;73:103152.
27. Mousavi Baigi SF, Sarbaz M, Ghaddaripouri K, Ghaddaripouri M, Mousavi AS, Kimiafar K. Attitudes, knowledge, and skills towards artificial intelligence among healthcare students: A systematic review. Health science reports. 2023;6(3):e1138.