Geri Dön

Kırıkkale Üniversitesi Tıp Fakültesi öğrencilerinin yapay zekâ hazır bulunuşluk ve yapay zekâ kaygı düzeyleri, aralarındaki ilişki ve etkileyen faktörler

Determination of artificial intelligence readiness and artificial intelligence anxiety levels of Kırıkkale University Faculty of Medicine students, the relationship between them and the affecting factors

  1. Tez No: 973286
  2. Yazar: HATİCE AKTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MERAL DEMİRÖREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sağlık Eğitimi, Health Education
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, tıbbi yapay zekâ, hazır bulunuşluk, kaygı, tıp eğitimi, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Artificial intelligence, medical artificial intelligence, readiness, anxiety, medical education, Human-artificial intelligence interaction
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tıp Eğitimi ve Bilişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Tıp Eğitimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, Kırıkkale Üniversitesi Tıp Fakültesi öğrencilerinin tıbbi yapay zekâ (YZ) hazır bulunuşluk ve YZ kaygı düzeylerinin belirlenmesi, aralarındaki ilişkinin ve yordayan faktörlerin incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmaya 652 tıp fakültesi öğrencisi katılmıştır. Veriler, Google Forms aracılığıyla çevrimiçi olarak sunulan demografik bilgi formu, Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Ölçeği (MAIRS-MS) ve Yapay Zekâ Kaygı Ölçeği (YZKÖ) ile toplanmış, SPSS v25 ile analiz edilmiştir. Katılımcıların MAIRS-MS skoru 67.44±19.08 puan ile, YZKÖ skoru ise 43.22±14.20 ile orta düzeyde bulunmuştur. MAIRS-MS skorları cinsiyet farkı göstermezken (p>0.05), kadın öğrencilerin YZKÖ toplam ve öğrenme, sosyoteknik körlük ve YZ yapılandırması boyutlarının skorları, erkeklerden daha yüksek bulunmuştur (p<0.05). MAIRS-MS ile YZKÖ skorları arasında zayıf pozitif bir korelasyon saptanmıştır (r=0.115, p=0.003). MAIRS-MS toplam ve alt boyut skorlarının tamamı, YZKÖ toplam ve öğrenme dışındaki tüm alt boyut skorları ile zayıf anlamlı pozitif ilişki göstermiştir. MAIRS-MS toplam skoru için, kullanılan teknolojik cihaz sayısı, İngilizce düzeyi, aile gelir düzeyi, bilgisayar kullanma becerisi, anne ve baba eğitim düzeylerivve ailede YZ eğitimli birey varlığı anlamlı yordayıcılar olarak saptanmıştır. YZKÖ toplam skoru için de cinsiyet, yaş, bilgisayar kullanma becerisi ve üretken YZ bilgisi anlamlı yordayıcılar olarak tespit edilmiştir. Bu bulgular, tıp eğitimine YZ'nın entegrasyonunun ve öğrencilerin YZ yeterliklerini geliştirecek ve kaygılarını azaltacak eğitim programları oluşturulmasının önemini ortaya koymaktadır. Bu amaçla, daha ileri boylamsal, çok merkezli ve kontrollü müdahale çalışmalarına ihtiyaç vardır.

Özet (Çeviri)

This study aimed to determine the medical artificial intelligence (AI) readiness and AI anxiety levels of Kırıkkale University medical students, examine the relationship between them and investigate the affecting factors. 652 medical students participated in the study. Data were collected through demographic information form, Medical Artificial Intelligence Readiness Scale for Medical Students (MAIRS-MS) and Artificial Intelligence Anxiety Scale (AIAS) presented online via Google Forms, and analyzed with SPSS v25. MAIRS-MS and AIAS scores were found to be at moderate levels (67.44±19.08 and 43.22±14.20 points, respectively). While MAIRS-MS scores showed no gender difference (p>0.05), AIAS total and subdimension scores except job replacement were found to be higher in females than males (p<0.05). A weak positive correlation was detected between MAIRS-MS and AIAS scores (r=0.115, p=0.003). All MAIRS-MS total and subdimension scores showed significant weak positive relationships with AIAS total and all subdimension scores except learning. For the MAIRS-MS total score, the number of technological devices used, English proficiency level, family income level, computer skills, parental education levels, and the presence of an AI-trained family member were found to be significant predictors. For the AIAS total score, gender, age, computer skills, and generative AI knowledge were found to be significant predictors. These findings reveal the importance of integrating AI into medical education and developing educational programs that will enhance students' AI competencies and reduce their anxieties. Hence, further longitudinal, multicenter, and controlled intervention studies are needed.

Benzer Tezler

  1. Tıp fakültesi öğrencilerinin engelli bireylere yönelik tutumları ve sosyal beğenirlik düzeyleri ile ilişkisi

    Medical students' attitudes towards disabled persons and relation to their social desirability levels

    SÜMEYRA BAŞPINAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Halk SağlığıKırıkkale Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL SAYGUN

  2. Tıp fakültesi öğrencilerinin tütün ürünleri kullanım alışkanlıkları ve etkileyen faktörlerin belirlenmesi

    Tobacco use habits of medical faculty students and determination of affecting factors

    BAŞAK GÜL YÖRÜK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Halk SağlığıKırıkkale Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL SAYGUN

  3. Anestezi ve reanimasyon yoğun bakım stajınınson sınıf tıp öğrencilerinin eğitimine olan katkısı

    The contribution of anesthesia and reanimation intensivecare internship to the education of senior medical students

    CANAN EDA KONUKÇU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Anestezi ve ReanimasyonKırıkkale Üniversitesi

    Anestezi ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLÇİN AYDIN

  4. İnternet temelli uzaktan eğitimin acil tıp asistan programına olan katkısının ve asistanlar üzerindeki etkisinin araştırılması

    Investigation of the contribution of internet-based distance education to the emergency medicine assistant program and its impact on assistants

    SEMA BAYRAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Sağlık EğitimiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. AYNUR ŞAHİN

  5. Tıpta uzmanlık alan seçimini etkileyen faktörlerin AHP yöntemi ile belirlenmesi

    The determining of factors affecting selection of speciality area through ahp method

    EDA KÖKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonometriKırıkkale Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL KOÇAK