The general attitude of medical and dental faculty students toward artificial ıntelligence and determining their level of aı literacy

Yıl 2025, Cilt: 24 Sayı: 73, 19 - 25, 10.08.2025

Yunus Emre Kaban , Danış Aygün , Ayşen Til

https://doi.org/10.25282/ted.1625511

Öz

Objective: This research investigates the attitudes of first-year students at Pamukkale University’s faculties of medicine and dentistry toward artificial intelligence (AI) and assesses their levels of AI literacy.
Materials and Methods: The descriptive study involved 215 first-year students, with 140 from the Faculty of Medicine and 75 from the Faculty of Dentistry. Data were collected using the Artificial Intelligence Literacy Scale and the General Attitude Scale Toward Artificial Intelligence between June and August 2024. Descriptive statistical analyses were employed for data evaluation.
Results: Among the respondents, 36.3% (n=78) were male and 63.7% (n=137) were female. In terms of academic discipline, 34.9% (n=75) studied dentistry while 65.1% (n=140) studied medicine. Regarding AI knowledge, 40% (n=86) reported having knowledge of AI, 51.2% (n=110) had partial knowledge, and 8.8% (n=19) declared no knowledge. For AI's application in healthcare, 23.3% (n=50) indicated knowledge, 50.2% had partial knowledge, and 26.5% (n=57) reported no knowledge. Notably, 60.5% (n=130) of students had used an AI-related application. The average scores on the attitude scale revealed positive attitudes at 42.83±0.59 and negative attitudes at 24.57±0.40, while AI literacy scored an average of 47.50±0.37.
Conclusion: The findings show that while students possess a general understanding of AI, their specific knowledge regarding AI in healthcare is limited. Despite the usage of AI applications, students demonstrate a low overall attitude and literacy level towards AI. Integrating AI-related content and training into the curriculum is recommended to improve knowledge and attitudes.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence , literacy , health , medicine , dentistry

Tıp ve diş hekimliği fakültesi öğrencilerinin yapay zekaya yönelik genel tutumu ve yapay zeka okuryazarlık seviyelerinin belirlenmesi

Öz

Amaç: Bu araştırma, tıp ve dış hekimliği fakültesinde eğitim gören öğrencilerin yapay zekaya yönelik genel tutumlarını ve yapay zeka okuryazarlık seviyelerini belirlemek amacıyla yapılmıştır.
Gereç ve Yöntemler: Çalışmamız tanımlayıcı tiptedir. Çalışmamızın örneklemini Pamukkale Üniversitesi Tıp Fakültesi (n=140) ve Diş Hekimliği Fakültesi (n=75) 1. Sınıfta öğrenim gören 215 öğrenci oluşturmaktadır. Araştırma verileri Haziran-Ağustos 2024 tarihleri arasında Yapay Zeka Okuryazarlık Ölçeği ve Yapay Zekaya Yönelik Genel Tutum Ölçeği ile toplanmıştır. Araştırmadan elde edilen verilerin analizinde tanımlayıcı istatistik analizler kullanılmıştır.
Bulgular: Çalışmamıza katılan öğrencilerin %36.3’ü (n=78) erkek, %63.7’si (n=137) kadındır. Öğrencilerin %34.9 ‘u (n=75) diş hekimliği %65.1’i (n=140) tıp fakültesinde okumaktadır. Öğrencilerin %40.0’ı (n=86) yapay zeka kavramı hakkında bilgi sahibi olduğunu, % 51.2’si (n=110) kısmen bilgisi olduğunu ve %8.8’i (n=19) hiç bilgisi olmadığını belirtmiştir. Sağlık sektöründe yapay zekanın kullanımı hakkında öğrencilerin %23.3’ü (n=50) bilgi sahibi olduğunu belirtirken, %50,2’si (n=108) kısmen bilgisi olduğunu ve %26.5’i (n=57) hiç bilgisi olmadığını belirtmiştir. Katılan öğrencilerin %60.5’i (n=130) yapay zekayı içeren bir uygulama kullandığını belirtmiştir. Katılımcıların yapay zekaya yönelik genel tutum ölçeği puan ortalamaları pozitif tutumlar için 42.83±0.59 puan, negatif tutumlar için 24.57±0.40 puan olarak tespit edilirken yapay zeka okuryazarlık ölçeği puan ortalaması 47.50±0.37 puan olarak tespit edilmiştir.
Sonuç: Araştırma sonucunda öğrencilerinin yapay zeka hakkında bilgi düzeyleri yüksek çıkarken sağlık alanında yapay zeka hakkında bilgi düzeyleri düşük çıkmıştır. Öğrencilerin yapay zeka uygulamalarını kullandıkları görülmektedir. Ancak yapay zekaya yönelik genel tutum ve yapay zeka okuryazarlık düzeyleri düşük bulunmuştur. Bilgi düzeylerinin artırılması amacıyla müfredata yapay zeka ile ilgili içerikler ve eğitimlerin eklenmesinin etkili olacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Yapay zeka , okuryazarlık , sağlık , tıp , diş hekimliği

Kaynakça

• 1. Arslan KJBAEBD. Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. 2020;11(1):71-88.
• 2. McCarthy J. What is artificial intelligence. 2007.
• 3. Karacan SB, Çiçek ŞJDAAD. İlahiyat Fakültesi Öğrencilerinin Yapay Zeka Okuryazarlık Düzeyleri İle Yapay Zekaya Yönelik Tutumları.24(3):259-92.
• 4. Hoşgör H, Güngördü HJABvTD. Sağlıkta yapay Zekanın kullanım alanları üzerine nitel bir araştırma. 2022(35):395-407.
• 5. Yu K-H, Beam AL, Kohane ISJNbe. Artificial intelligence in healthcare. 2018;2(10):719-31.
• 6. Reddy S, Fox J, Purohit MPJJotRSoM. Artificial intelligence-enabled healthcare delivery. 2019;112(1):22-8.
• 7. Baker A, Perov Y, Middleton K, Baxter J, Mullarkey D, Sangar D, et al. A comparison of artificial intelligence and human doctors for the purpose of triage and diagnosis. 2020;3:543405.
• 8. Zhou L-Q, Wang J-Y, Yu S-Y, Wu G-G, Wei Q, Deng Y-B, et al. Artificial intelligence in medical imaging of the liver. 2019;25(6):672.
• 9. Kobayashi N, Shiga T, Ikumi S, Watanabe K, Murakami H, Yamauchi MJSR. Semi-automated tracking of pain in critical care patients using artificial intelligence: a retrospective observational study. 2021;11(1):5229.
• 10. Maddox TM, Rumsfeld JS, Payne PRJJ. Questions for artificial intelligence in health care. 2019;321(1):31-2.
• 11. ÇALIŞKAN SA, DEMİR K, KARACA OJSBYZDI-. Sağlık Çalışanları Yapay Zekaya Hazır Mı? Are Healthcare Workers Ready for Artificial Intelligence? 2021;1(1):35.
• 12. Grzeska A, Ali S, Szmuda T, Słoniewski PJJoMIR. Objective outcomes evaluation of innovative digital health curricula. Comment on “Undergraduate medical competencies in digital health and curricular module development: Mixed methods study”. 2021;23(5):e26034.
• 13. Öcal EE, Atay E, Önsüz MF, Algın F, Çokyiğit FK, Kılınç S, et al. Tıp fakültesi öğrencilerinin tıpta yapay zekâ ile ilgili düşünceleri. 2020;2(1):9-16.
• 14. Yılmaz Y, Yılmaz DU, Yıldırım D, Korhan EA, Kaya DÖJSDÜSBD. Yapay zeka ve sağlıkta yapay zekanın kullanımına yönelik sağlık bilimleri fakültesi öğrencilerinin görüşleri. 2021;12(3):297-308.
• 15. Sucu İJUDKvEMD. Yapay zekânın toplum üzerindeki etkisi ve yapay zekâ (AI) filmi bağlamında yapay zekâya bakış. 2019;2(2):203-15.
• 16. Park SH, Do K-H, Kim S, Park JH, Lim Y-SJJoeefhp. What should medical students know about artificial intelligence in medicine? 2019;16.
• 17. Elçiçek MJBvİTD. Öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlığı üzerine bir inceleme. 2024;6(1):24-35.
• 18. Kong S-C, Cheung WM-Y, Tsang OJE, Technologies I. Evaluating an artificial intelligence literacy programme for empowering and developing concepts, literacy and ethical awareness in senior secondary students. 2023;28(4):4703-24.
• 19. Hornberger M, Bewersdorff A, Nerdel CJC, Intelligence EA. What do university students know about Artificial Intelligence? Development and validation of an AI literacy test. 2023;5:100165.
• 20. Güler A, Polatgil MJJoC, Research E. Bilişim Alanında Öğrenim Gören Öğrencilerin Yapay Zekâ Okuryazarlığı Düzeylerinin Ölçülmesi.13(25):30-53.
• 21. Akgun S, Greenhow CJA, Ethics. Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K-12 settings. 2022;2(3):431-40.
• 22. Panigrahi CJMA. Use of artificial intelligence in education. 2020;55:64-7.
• 23. Aslan F, Subaşı AJSBÜHD. Hemşirelik eğitimi ve hemşirelik süreci perspektifinden yapay zekâ teknolojilerine farklı bir bakış. 2022;4(3):153-8.
• 24. Asio JMRJSS, Humanities, Journal E. Artificial intelligence (AI) literacy and academic performance of tertiary level students: a preliminary analysis. 2024;5(2):309-321.
• 25. Al‐Qudimat AR, Alqudimat MR, Singh K, Fares ZE, Ismail M, Yasin HE, et al. Perception and Knowledge of Hospital Workers Toward Using Artificial Intelligence: A Descriptive Study. 2025;8(5):e70623.