C1
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekânın yapabildikleri beni etkiliyor.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
Bilimsel Proje · Anket Aracı İnceleme Paneli
Klinik Dönem Tıp ve Diş Hekimliği Öğrencilerinde Yapay Zekâya Güven, Yapay Zekâ Destekli Klinik Karar Desteği Önerilerinin Kabulü ve Hasta Mahremiyeti / Veri Güvenliği Farkındalığı
Bu panel, çalışmada kullanılacak anket aracını danışman incelemesine sunar. Tüm Likert maddeleri doğrulanmış ölçeklere dayanır ve her madde, kaynak ölçeğine göre renk kodludur. Sıfırdan ölçek geliştirilmemiştir.
6
Demografik madde
6
Önceki deneyim (betimsel)
8
Güven (Likert)
8
Kabul (Likert)
10
Etik & mahremiyet (Likert)
38
Toplam madde
00Genel Bakış & Metodolojik Gerekçe
Doğrulanmış ölçeklere dayalı, klinik bağlama uyarlanmış bir araç
Anket; geçerlik–güvenirliği kanıtlanmış ve mümkün olduğunca Türkçe’ye uyarlanmış / tıp öğrencisi örnekleminde doğrulanmış ölçeklerden oluşturulmuştur. Ana çatı (anchor) olarak, doğrudan tıp öğrencileri için Türkiye’de geliştirilen MAIRS-MS kullanılmıştır.
Üç tasarım ilkesi
1 · Klinik muhakeme korunur. Yapay zekânın hekimin yerine geçtiği iması hiçbir maddede verilmez.
2 · Öneri = destekleyici bilgi. Kabul maddeleri, yapay zekâ önerilerini klinik bulgular ve hekim muhakemesiyle birlikte değerlendirilen yardımcı bilgi olarak tanımlar.
3 · Yeniden güvenirlik şarttır. Maddeler farklı ölçeklerden birleştirilip klinik karar desteği bağlamına uyarlandığı için, bu birleşik form kendi örnekleminizde yeniden analiz edilmelidir (bkz. Puanlama & Güvenirlik).
Önerilen 8/8/10 dağılımı, mevcut doğrulanmış alt boyutlarla büyük ölçüde uyumludur. Tek istisna: etik–mahremiyet bloğu, tek bir ölçekten değil, birden çok doğrulanmış ölçekten birleşik (composite) kurulmuştur.
MAIRS-MS (ana çatı · tıp öğrencisi)
GAAIS-TR (güven / tutum)
TAM / UTAUT2-TR (kabul)
Mahremiyet / veri ölçekleri
Veri toplama tamamlanmıştır (105 yanıt). Çevrim içi anket formu: Google Forms ↗ · Bulgular için bkz. Bulgular bölümü.
ADemografik Bilgiler · 6 madde · Likert değildir
Demografik Bilgiler
A1Yaşınız
açık uçlu
A2Cinsiyetiniz
KadınErkekBelirtmek istemiyorum
A3Öğrenim gördüğünüz fakülte
Tıp FakültesiDiş Hekimliği Fakültesi
A4Sınıfınız
4. sınıf5. sınıf6. sınıf (intörn)
A5Mezuniyet sonrası düşündüğünüz uzmanlık alanı
açık uçlu
A6Genel akademik başarı algınız
Çok iyiİyiOrtaZayıf
BÖnceki AI Deneyimi · 6 betimsel madde · toplanmaz
Yapay Zekâ ile Önceki Deneyim
Bu bölüm gizil bir yapı ölçmez; betimsel değişken olarak raporlanır ve hiçbir alt boyut puanına katılmaz.
B1Genel olarak yapay zekâ teknolojilerine ne kadar aşina olduğunuzu düşünüyorsunuz?
1 · Hiç2345 · Çok aşina
B2Günlük yaşamınızda yapay zekâ / yapay zekâ sohbet araçlarını kullanma sıklığınız
HiçNadirenAyda birkaçHaftada birkaçHer gün
B3Tıp veya diş hekimliği eğitimi / klinik öğrenme amacıyla yapay zekâ araçlarını kullanma sıklığınız
HiçNadirenAyda birkaçHaftada birkaçHer gün
B4Daha önce yapay zekâ konusunda örgün bir eğitim veya ders aldınız mı?
EvetHayır
B5En sık kullandığınız yapay zekâ aracı hangisidir?
ChatGPTGeminiClaudePerplexityCopilotQwenDiğerKullanmıyorum
B5a“Diğer” işaretlediyseniz kullandığınız aracı yazınız · koşullu
açık uçlu
B6Deep Research / derin araştırma veya benzeri gelişmiş araştırma özellikleriyle daha önce makale, literatür taraması veya araştırma çalışması hazırladınız mı?
Evet — makale / literatür / araştırma içinEvet — yalnızca ön araştırma / kaynak tarama içinHayır, kullanmadımBu özelliği bilmiyorum / emin değilim
CYapay Zekâya Güven / Olumlu Tutum · 8 Likert maddesi
Yapay Zekâya Güven
Kaynak: GAAIS – Pozitif alt boyut (Schepman & Rodway, 2020); Türkçe uyarlama Kaya ve ark. (2022). Ters kodlanan madde yoktur.
Yanıt Ölçeği — tüm Likert maddeleri için
12345
Kesinlikle katılmıyorumKararsızımKesinlikle katılıyorum
C2
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekânın yararlı pek çok uygulaması bulunmaktadır.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C3
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Gelecekte yapay zekâ teknolojilerinden toplumun büyük bölümü fayda görecektir.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C4
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekâ, insanların iyilik hâli üzerinde olumlu etkiler yaratabilir.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C5
AI kullanımına eğilimUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Günlük yaşamımda yapay zekâ temelli sistemleri kullanmaya ilgi duyuyorum.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C6
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekâ heyecan verici bir alandır.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C7
Mesleğe entegre etme niyetiUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Mesleğimde yapay zekâ teknolojilerini kullanmak isterim.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C8
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekâ, ülkemiz için yeni fırsatlar sunabilir.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
GAAIS-Pozitif alt boyutunda ters kodlanan madde yoktur (orijinal ölçekte yalnızca 8 maddelik Negatif alt boyut ters kodlanır). 12 pozitif maddenin 8’i seçilmiştir; isterseniz 12’sini de uygulayıp pilot sonrası budayabilirsiniz.
DKlinik Karar Desteği Kabulü · 8 Likert maddesi
Yapay Zekâ Destekli Klinik Karar Desteği Önerilerinin Kabulü
Kaynak: TAM (Davis, 1989) ve UTAUT2 (Venkatesh ve ark., 2012); Türkçe uyarlama Yılmaz & Kavanoz (2017). Performans beklentisi / algılanan yarar ve davranışsal niyet maddeleri klinik karar desteğine uyarlanmıştır.
Katılımcıya gösterilen yönerge
Bu maddelerde “yapay zekâ destekli klinik karar desteği”, klinik bulguların ve hekim değerlendirmesinin yerine geçen değil; bunlarla birlikte değerlendirilen yardımcı/destekleyici bilgi anlamında kullanılmaktadır.
D1
Algılanan yararUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ destekli klinik karar desteği araçlarının, klinik kararlarımda yararlı bir başvuru kaynağı olabileceğini düşünüyorum.
Kaynak: TAM / UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D2
Algılanan yarar (klinik)Uyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekânın sunduğu öneriler, kendi klinik bulgularımla birlikte değerlendirildiğinde tanısal değerlendirmemi güçlendirebilir.
Kaynak: TAM / UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D3
Algılanan yararUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ destekli öneriler, gözden kaçabilecek olasılıkları hatırlatarak klinik muhakememe katkı sağlayabilir.
Kaynak: TAM / UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D4
Davranışsal niyetUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ tarafından üretilen önerileri, nihai kararı klinisyen verecek şekilde, ek bir bilgi olarak dikkate almaya istekliyim.
Kaynak: UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D5
Davranışsal niyetUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Uygun olduğunda, yapay zekâ destekli klinik karar desteğini klinik muhakememi destekleyen bir araç olarak kullanmayı düşünürüm.
Kaynak: UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D6
Algılanan yarar (koşullu)Uyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekânın önerilerini, klinik bağlam ve hasta verileriyle birlikte yorumlamak koşuluyla faydalı bulurum.
Kaynak: TAM / UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D7
Algılanan yararUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ destekli araçların, hasta bakımının niteliğini artırmaya yardımcı olabileceğine inanıyorum.
Kaynak: TAM / UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D8
Uygun kullanım niyetiUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ önerilerini klinik muhakemenin yerine koymadan, onu tamamlayan bir bilgi olarak değerlendirmeyi uygun buluyorum.
Kaynak: UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
İsteğe bağlı ek (tıp öğrencisinde doğrulanmış): MAIRS-MS Vizyon alt boyutu (3 madde) hazırbulunuşluk/öngörü için eklenebilir.
EEtik · Hasta Mahremiyeti · Veri Güvenliği · 10 Likert maddesi
Etik, Hasta Mahremiyeti ve Veri Güvenliği Farkındalığı
Birleşik (composite) blok. Tüm maddeler düz kodlamadır: yüksek puan = daha yüksek farkındalık / daha güçlü koruyucu tutum.
E1
AI etiği / hazırbulunuşlukUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Sağlık verilerini yasal ve etik kurallara uygun biçimde kullanabilirim.
Kaynak: MAIRS-MS · Etik · Karaca ve ark. (2021)DOI ↗
E2
AI etiğiUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekâ teknolojilerini kullanırken etik ilkelere uygun davranabilirim.
Kaynak: MAIRS-MS · Etik · Karaca ve ark. (2021)DOI ↗
E3
AI etiği / mevzuatUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Sağlıkta yapay zekâ kullanımına ilişkin yasal düzenlemeleri takip edebilirim.
Kaynak: MAIRS-MS · Etik · Karaca ve ark. (2021)DOI ↗
E4
Hasta mahremiyeti tutumuUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Hastalara ait kişisel sağlık verilerinin gizliliğinin korunması meslek sorumluluğumun bir parçasıdır.
Kaynak: Gözmener ve ark. (2019)Dergi ↗
E5
Veri koruma / yasal bilgiUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Kişisel sağlık verilerinin kaydedilmesi ve saklanmasında ilgili mevzuata (ör. KVKK) uyulması gerektiğinin farkındayım.
Kaynak: Gözmener ve ark. (2019) · “yasal bilgiler”Dergi ↗
E6
Mahremiyet / erişimUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Hasta verilerine yalnızca yetkili kişilerin ve gerekli olduğu ölçüde erişmesi gerektiğini düşünüyorum.
Kaynak: Öztürk ve ark. (2014) · Hasta Mahremiyeti ÖlçeğiDOI ↗
E7
Mahremiyet / gizlilikUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Hasta bilgilerini izinsiz biçimde üçüncü kişilerle paylaşmanın etik ve hukuki bir ihlal olduğunun farkındayım.
Kaynak: Öztürk ve ark. (2014)DOI ↗
E8
AI + veri mahremiyetiUyarlama (AI bağlamı)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ uygulamalarında kullanılan hasta verilerinin de mahremiyet ilkelerine tabi olduğunun farkındayım.
Kaynak: Gözmener ve ark. (2019) temelliDergi ↗
E9
Algoritmik önyargı farkındalığıUyarlama (AI bağlamı)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ sistemlerinin önyargılı (biased) sonuçlar üretebileceğinin ve bunun etik sonuçları olabileceğinin farkındayım.
Kaynak: MAIRS-MS · Etik temelli · Karaca ve ark. (2021)DOI ↗
E10
Veri güvenliği farkındalığıUyarlama (AI bağlamı)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ destekli sistemlerde hasta verilerinin güvenliğinin (ör. veri sızıntısına karşı korunması) önemli bir sorumluluk olduğunu düşünüyorum.
Kaynak: Öztürk (2014) + Gözmener (2019) temelliDOI ↗
Ters kodlama seçeneği
Onaylama yanlılığını azaltmak isterseniz GAAIS Negatif alt boyutundan ters kodlanacak 1–2 madde eklenebilir. Ancak GAAIS’te bu maddeler “olumlu tutum” bileşeni için ters kodlanır; sizin “risk farkındalığı” çerçevenizde puanlama yönü değişir. Bu nedenle teslim edilen formda etik bloğu tamamen düz kodlamalı tutulmuştur.
§Puanlama, Alt Boyutlar ve Güvenirlik
Puanlama Planı & Cronbach’s Alpha Hedefleri
Her alt boyut kendi içinde ortalanır/toplanır. Bölümler arası tek bir toplam puan önerilmez (farklı yapıları ölçerler). Tüm maddeler 1–5 arası puanlanır.
| Alt boyut | Maddeler | n | Hedef α | Dayanak (doğrulanmış) |
|---|---|---|---|---|
| Yapay zekâya güven | C1–C8 | 8 | α ≥ 0.80 | GAAIS-TR Pozitif α = 0.82 (Kaya ve ark., 2022) |
| Klinik karar desteği kabulü | D1–D8 | 8 | α ≥ 0.80 (asgari 0.70) | TAM/UTAUT alt boyutları genelde α ≥ 0.70–0.90 |
| Etik / mahremiyet / veri güvenliği | E1–E10 | 10 | α ≥ 0.70 | MAIRS-MS Etik α = 0.632; Hasta Mahremiyeti Ölçeği α ≈ 0.93 (Öztürk ve ark., 2014) |
Güvenirlik / geçerlik prosedürü — zorunlu, atlanamaz
Bu form farklı doğrulanmış ölçeklerden birleştirilmiş ve klinik karar desteği bağlamına uyarlanmış maddeler içerdiğinden, her alt boyut için Cronbach’s alpha kendi çalışma örnekleminizde mutlaka yeniden hesaplanmalıdır. Önceki validasyonlar, uyarlama ve yeni popülasyon nedeniyle güvenirliği garanti etmez.
Örneklem büyüklüğü elverdiğinde (madde başına ≈ 5–10 katılımcı; bu form için ≈ 130–260+), Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA/CFA) ile üç-yapılı model sınanmalıdır; yapı belirsizse veya örneklem yeterliyse önce yarıda AFA/EFA, diğer yarıda DFA uygulanabilir.
Önerilen uyum ölçütleri: CFI/TLI ≥ 0.90, SRMR ≤ 0.08, RMSEA ≤ 0.08. Referans: MAIRS-MS özgün çalışmasında RMSEA = 0.094, CFI = 0.938, SRMR = 0.057; uyumu tek bir indekse indirgemeyin.
Karar eşiği: Herhangi bir alt boyutta α < 0.70 (3 maddelik MAIRS-MS Etik için < 0.60) ise ya da DFA uyumu zayıfsa, madde çıkarın/değiştirin veya ilgili doğrulanmış alt boyutu bütün olarak kullanın.
¶Bilimsel Proje Önerisi İçin
Türkçe Yöntem Paragrafı
Öneriye doğrudan kopyalanabilir
Bu çalışmada, klinik dönem tıp ve diş hekimliği öğrencilerinin yapay zekâya güveni, yapay zekâ destekli klinik karar desteği önerilerini kabul eğilimi ile etik, hasta mahremiyeti ve veri güvenliği farkındalığını değerlendirmek amacıyla, kesitsel ve tanımlayıcı bir araştırma deseni kullanılacaktır. Veri toplama aracı, sıfırdan geliştirilmiş özgün bir ölçek olmayıp, alanyazında geçerlik ve güvenirliği kanıtlanmış ve mümkün olduğunca Türkçe’ye uyarlanmış ölçeklerden oluşturulmuş bir madde havuzuna dayanmaktadır. Anket beş bölümden oluşmaktadır: demografik bilgiler (6 madde), yapay zekâ ile önceki deneyim (6 betimsel madde; en sık kullanılan araç ve Deep Research kullanımı dâhil) ve üç adet 5’li Likert tipi alt ölçek — yapay zekâya güven/olumlu tutum (8 madde; GAAIS, Schepman & Rodway, 2020; Türkçe uyarlama Kaya ve ark., 2022), yapay zekâ destekli klinik karar desteği önerilerinin kabulü (8 madde; TAM, Davis, 1989 ve UTAUT2, Venkatesh ve ark., 2012’den, Türkçe uyarlama Yılmaz & Kavanoz, 2017 temel alınarak; öneriler hekim muhakemesi ve klinik bulgularla birlikte değerlendirilen destekleyici bilgi olarak yeniden ifadelendirilmiştir) ve etik/hasta mahremiyeti/veri güvenliği farkındalığı (10 madde; MAIRS-MS Etik alt boyutu, Karaca ve ark., 2021; Gözmener ve ark., 2019; Öztürk ve ark., 2014). Maddeler 1 = Kesinlikle katılmıyorum’dan 5 = Kesinlikle katılıyorum’a uzanan beşli Likert ölçeği ile derecelendirilecektir. Ölçeklerin kullanımı için ilgili yazarlardan/telif sahiplerinden gerekli izinler alınacaktır. Farklı ölçeklerden madde birleştirildiği ve klinik karar desteği bağlamına uyarlandığı için, aracın bu hâli çalışma örnekleminde yeniden psikometrik değerlendirmeye tabi tutulacaktır: her alt ölçek için iç tutarlılık Cronbach’s alfa katsayısı ile hesaplanacak; örneklem büyüklüğünün yeterli olması durumunda yapı geçerliği doğrulayıcı faktör analizi (gerekirse önce açımlayıcı faktör analizi) ile sınanacaktır. Araştırmaya başlanmadan önce ilgili Girişimsel Olmayan Klinik Araştırmalar Etik Kurulu onayı alınacak ve katılımcılardan bilgilendirilmiş gönüllü onam temin edilecektir.
!Sahaya Çıkmadan Önce
Uyarı & İzin Listesi
Bu paneldeki tüm Likert maddeleri, ilgili ölçeklerin yapısını temsil eden uyarlamalardır; özgün makalelerdeki birebir doğrulanmış Türkçe ifadeler değildir. Aşağıdaki adımlar tamamlanmadan saha uygulamasına geçilmemelidir.
A · Resmî Türkçe ifadeyi kaynaktan alın
- GAAIS-TR (C1–C8): Kaya ve ark. (2022) makale ekinden resmî Türkçe pozitif madde ifadeleri. doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
- MAIRS-MS Etik (E1–E3, E9): Karaca ve ark. (2021) ve ek dosyaları. PMC7890640 — Not: ölçek İngilizce yayımlanmıştır; resmî Türkçe ifade için yazarlarla iletişim gerekebilir.
- UTAUT2/TKKBM-2 (D1–D8): Yılmaz & Kavanoz (2017) Türkçe maddeleri; klinik uyarlama belgelenmeli. doi.org/10.7827/turkishstudies.12064
- Kişisel Sağlık Verisi Ölçeği (E4, E5, E8): Gözmener ve ark. (2019). DergiPark
- Hasta Mahremiyeti Ölçeği (E6, E7, E10): Öztürk ve ark. (2014). doi.org/10.1177/0969733013515489
B · Kullanım izni gereken ölçekler
- GAAIS / GAAIS-TR: hem 2020 hem doğrulayıcı çalışmaların atfı istenir; Türkçe form için Kaya ve ark.’dan izin/atıf.
- UTAUT2: Venkatesh ve ark. (2012) kullanım koşulları; Türkçe form için Yılmaz & Kavanoz (2017).
- MAIRS-MS: yazarlardan (Karaca, Çalışkan, Demir) kullanım izni ve resmî Türkçe ifade talebi.
- Mahremiyet / sağlık verisi ölçekleri: ilgili yazarlardan e-posta ile izin (Gözmener ve ark. çalışmasında ölçek için e-posta ile izin alındığı belirtilmiştir).
C · Yapısal / uyum doğrulaması gereken noktalar
- Popülasyon transferi: mahremiyet ölçekleri hemşire/öğrenci, UTAUT2-TR öğretmen adayı, GAAIS-TR genel örneklemde doğrulanmıştır; klinik dönem tıp öğrencisinde yeniden güvenirlik şarttır.
- MAIRS-MS Etik α = 0.632 (3 madde) düşüktür; bu nedenle etik bloğu mahremiyet maddeleriyle güçlendirilmiştir. Alt-küme güvenirliğini ayrıca raporlayın.
- Hasta Mahremiyeti Ölçeği işyerinde hemşire davranışını ölçer; tıp öğrencisi/AI bağlamına uyarlama anlam kaymasına yol açabilir — bilişsel ön-test (cognitive pretesting) önerilir.
- Doğrulanacak sayısal değerler: α ve uyum değerleri kısmen inceleme kaynaklarından derlenmiştir; birincil makalelerdeki kesin katsayılarla teyit edin.
ISaha Bulguları · Katılımcı ve Kullanım Profili
Bulgular — Katılımcı ve Yapay Zekâ Kullanım Profili
Araç, Bezmialem Tıp ve Diş Hekimliği Fakülteleri klinik dönem öğrencilerine uygulanmış ve 105 geçerli yanıt toplanmıştır. Zorunlu sorularda eksik veri yoktur; diş hekimliği örnekleminde beklendiği gibi 6. sınıf/intörn yanıtı bulunmamaktadır.
105
Geçerli yanıt
23.9
Yaş ort. (± 1.45)
4.01
Güven (C) ort. / 5
3.73
Klinik kabul (D) ort. / 5
3.80
Etik/veri (E) ort. / 5
Özet bulgu
Katılımcılar yapay zekâya genel olarak olumlu yaklaşmaktadır (C = 4.01 / 5). Klinik karar desteği kabulü olumlu ancak daha temkinlidir (D = 3.73 / 5); etik ve veri güvenliği farkındalığı orta-yüksek düzeydedir (E = 3.80 / 5). En güçlü bulgu: yapay zekâya aşinalık arttıkça hem güven hem klinik karar desteği kabulü belirgin biçimde artmaktadır.
Katılımcı profili
| Değişken | Sonuç |
|---|---|
| Toplam yanıt | 105 |
| Yaş ortalaması | 23.87 ± 1.45 |
| Yaş aralığı | 22–26 |
| Medyan yaş | 24 |
Cinsiyet
| Cinsiyet | n | % |
|---|---|---|
| Erkek | 59 | 56.2 |
| Kadın | 46 | 43.8 |
Fakülte
| Fakülte | n | % |
|---|---|---|
| Tıp Fakültesi | 68 | 64.8 |
| Diş Hekimliği Fakültesi | 37 | 35.2 |
Sınıf ve fakülte × sınıf kontrolü
| Fakülte | 4. sınıf | 5. sınıf | 6. sınıf / intörn | Toplam |
|---|---|---|---|---|
| Diş Hekimliği Fakültesi | 17 | 20 | 0 | 37 |
| Tıp Fakültesi | 19 | 36 | 13 | 68 |
| Toplam | 36 (34.3%) | 56 (53.3%) | 13 (12.4%) | 105 |
Diş hekimliği örnekleminde 6. sınıf/intörn yanıtı bulunmaması, soru akışının (branching) doğru çalıştığını doğrular.
Yapay zekâ kullanım profili
| Aşinalık düzeyi | n | % |
|---|---|---|
| Hiç aşina değilim | 4 | 3.8 |
| Az aşinayım | 17 | 16.2 |
| Orta düzeyde aşinayım | 40 | 38.1 |
| Aşinayım | 31 | 29.5 |
| Çok aşinayım | 13 | 12.4 |
Ortalama aşinalık puanı: 3.30 / 5.
Kullanım sıklığı
| Kullanım sıklığı | Günlük yaşam · n (%) | Klinik/eğitim · n (%) |
|---|---|---|
| Hiç | 6 (5.7) | 3 (2.9) |
| Nadiren | 27 (25.7) | 16 (15.2) |
| Ayda birkaç kez | 16 (15.2) | 36 (34.3) |
| Haftada birkaç kez | 30 (28.6) | 34 (32.4) |
| Her gün | 26 (24.8) | 16 (15.2) |
Katılımcıların %53.4’ü yapay zekâyı günlük yaşamda haftada birkaç kez veya her gün kullanmaktadır; klinik/eğitim amaçlı sık kullanım oranı %47.6’dır.
En sık kullanılan araç ve Deep Research kullanımı
| En sık kullanılan araç | n | % |
|---|---|---|
| ChatGPT | 60 | 57.1 |
| Gemini | 15 | 14.3 |
| Claude | 8 | 7.6 |
| Perplexity | 8 | 7.6 |
| Copilot | 4 | 3.8 |
| Qwen | 2 | 1.9 |
| Diğer | 3 | 2.9 |
| Yapay zekâ aracı kullanmıyorum | 5 | 4.8 |
Deep Research / derin araştırma özelliğini en az bir düzeyde kullananlar 49 kişi (%46.7); bu özelliği bilmeyen veya emin olmayanlar %19.0’dur.
IISaha Bulguları · Ölçek Puanları ve Gerçekleşen Güvenirlik
Ölçek Puanları, Madde Profili ve Güvenirlik
Her alt boyut 1–5 aralığında ortalanmıştır. Aşağıdaki Cronbach’s alfa değerleri, Puanlama & Güvenirlik bölümündeki hedeflerin bu örneklemde gerçekleşen karşılığıdır.
| Alt boyut | Ortalama ± SS | Medyan | Yorum |
|---|---|---|---|
| C — Yapay zekâya güven / olumlu tutum | 4.01 ± 0.47 | 4.00 | Olumlu |
| D — Klinik karar desteği kabulü | 3.73 ± 0.50 | 3.75 | Orta-olumlu |
| E — Etik / mahremiyet / veri güvenliği | 3.80 ± 0.35 | 3.80 | Orta-yüksek |
| Genel ortalama | 3.84 ± 0.32 | 3.88 | Genel olarak olumlu |
Öğrenciler yapay zekâya genel olarak pozitif yaklaşmakta; ancak klinik karar bağlamında daha temkinli bir kabul düzeyi göstermektedir.
En yüksek ve en düşük ortalamaya sahip maddeler
| En yüksek ortalamalar | Ort. |
|---|---|
| C8 — Yapay zekâ, ülkemiz için yeni fırsatlar sunabilir. | 4.13 |
| C7 — Mesleğimde yapay zekâ teknolojilerini kullanmak isterim. | 4.08 |
| E4 — Hasta sağlık verilerinin gizliliğinin korunması meslek sorumluluğudur. | 4.08 |
| C2 — Yapay zekânın yararlı pek çok uygulaması vardır. | 4.04 |
| En düşük ortalamalar | Ort. |
|---|---|
| D7 — Yapay zekâ destekli araçlar hasta bakımının niteliğini artırabilir. | 3.63 |
| E2 — Yapay zekâ kullanırken etik ilkelere uygun davranabilirim. | 3.63 |
| E3 — Sağlıkta yapay zekâ kullanımına ilişkin yasal düzenlemeleri takip edebilirim. | 3.65 |
| E9 — Yapay zekâ sistemlerinin önyargılı sonuçlar üretebileceğinin farkındayım. | 3.66 |
Öğrenciler yapay zekâyı genel olarak yararlı ve gelecek vadeden görmekte; ancak etik/yasal çerçeve, algoritmik önyargı ve hasta bakım kalitesine doğrudan etki konularında daha temkinli veya daha az emindir.
Güvenirlik — Gerçekleşen Cronbach’s Alpha
| Alt boyut | Madde | Cronbach’s α | Yorum |
|---|---|---|---|
| C — Yapay zekâya güven | 8 | 0.667 | Sınırda / kabul edilebilire yakın |
| D — Klinik karar desteği kabulü | 8 | 0.738 | Kabul edilebilir (en sağlam) |
| E — Etik / mahremiyet / veri güvenliği | 10 | 0.621 | Düşük-sınırda |
| C + D + E toplam | 26 | 0.787 | İyi; tek toplam puan teorik olarak zayıf |
Güvenirlik yorumu
D bölümü en sağlam alt ölçektir. C bölümü 0.70’e yakındır; küçük örneklem ve uyarlanmış madde yapısı nedeniyle kabul edilebilir sınıra yakındır. E bölümü tek boyut gibi davranmıyor olabilir (etik, mahremiyet, KVKK, veri güvenliği ve algoritmik önyargı aynı blokta). Bu nedenle E bloğu raporda “etik–mahremiyet–veri güvenliği farkındalığı maddeleri” olarak sunulmalı; güçlü tek ölçek gibi yorumlanmamalıdır.
IIISaha Bulguları · Karşılaştırmalar ve İlişkiler
Alt Grup Karşılaştırmaları ve İlişki Analizleri
Gruplar arası karşılaştırmalarda Mann–Whitney U, sürekli değişkenlerle ilişkilerde Spearman korelasyon katsayısı kullanılmıştır.
Fakülteye göre karşılaştırma
| Ölçek | Tıp (ort. ± SS) | Diş Hek. (ort. ± SS) | p |
|---|---|---|---|
| C — Yapay zekâya güven | 3.98 ± 0.49 | 4.07 ± 0.43 | 0.327 |
| D — Klinik karar desteği kabulü | 3.77 ± 0.50 | 3.67 ± 0.50 | 0.311 |
| E — Etik / veri güvenliği | 3.82 ± 0.40 | 3.77 ± 0.24 | 0.438 |
| Genel ortalama | 3.85 ± 0.35 | 3.83 ± 0.27 | 0.711 |
Tıp ve diş hekimliği öğrencileri arasında anlamlı fark yoktur; ortalama farklar küçüktür.
Cinsiyete göre karşılaştırma
| Ölçek | Erkek (ort. ± SS) | Kadın (ort. ± SS) | p |
|---|---|---|---|
| C — Yapay zekâya güven | 3.97 ± 0.50 | 4.07 ± 0.43 | 0.298 |
| D — Klinik karar desteği kabulü | 3.69 ± 0.54 | 3.78 ± 0.44 | 0.364 |
| E — Etik / veri güvenliği | 3.76 ± 0.35 | 3.85 ± 0.34 | 0.207 |
| Genel ortalama | 3.81 ± 0.34 | 3.90 ± 0.30 | 0.151 |
Cinsiyete göre anlamlı fark saptanmamıştır; kadınlarda ortalamalar az daha yüksek görünse de istatistiksel olarak anlamlı değildir.
Aşinalık ve kullanım ile ilişkiler (Spearman ρ)
| Değişken | C — Güven | D — Klinik kabul | E — Etik/veri |
|---|---|---|---|
| Yapay zekâ aşinalığı | ρ = 0.668, p < 0.001 | ρ = 0.640, p < 0.001 | Anlamlı değil |
| Günlük kullanım sıklığı | ρ = 0.557, p < 0.001 | ρ = 0.504, p < 0.001 | ρ = 0.212, p = 0.030 |
| Klinik/eğitim amaçlı kullanım | Anlamlı değil | Anlamlı değil | Anlamlı değil |
Yorum
En güçlü ilişki yapay zekâya aşinalık iledir: yapay zekâyı daha iyi tanıyan öğrenciler ona daha fazla güvenmekte ve klinik karar desteği önerilerini daha fazla kabul etmektedir. Ancak aşinalık, etik/veri güvenliği farkındalığını artırmamaktadır — yapay zekâ kullanıyor olmak, etik ve veri güvenliği farkındalığının otomatik geliştiği anlamına gelmez.
Deep Research kullanımı
| Ölçek | Kullananlar (ort. ± SS) | Kullanmayan/Bilmeyen (ort. ± SS) | p |
|---|---|---|---|
| C — Yapay zekâya güven | 4.19 ± 0.45 | 3.86 ± 0.44 | < 0.001 |
| D — Klinik karar desteği kabulü | 3.88 ± 0.50 | 3.61 ± 0.47 | 0.006 |
| E — Etik / veri güvenliği | 3.84 ± 0.44 | 3.77 ± 0.25 | 0.321 |
| Genel ortalama | 3.96 ± 0.33 | 3.75 ± 0.28 | 0.001 |
Deep Research kullanan öğrenciler yapay zekâya daha olumlu bakmakta ve klinik karar desteğini daha fazla kabul etmektedir; etik/veri güvenliği farkındalığında anlamlı fark yoktur.
Yapay zekâ eğitimi almış olma
| Ölçek | Eğitim alan (ort. ± SS) | Eğitim almayan (ort. ± SS) | p |
|---|---|---|---|
| C — Yapay zekâya güven | 4.11 ± 0.33 | 3.99 ± 0.50 | 0.169 |
| D — Klinik karar desteği kabulü | 3.87 ± 0.43 | 3.70 ± 0.52 | 0.110 |
| E — Etik / veri güvenliği | 4.00 ± 0.20 | 3.74 ± 0.36 | < 0.001 |
| Genel ortalama | 4.00 ± 0.18 | 3.80 ± 0.34 | < 0.001 |
Yapay zekâ konusunda örgün eğitim/ders almış öğrencilerde özellikle etik, mahremiyet ve veri güvenliği farkındalığı daha yüksektir — çalışmanın en güçlü tartışma noktalarından biridir.
Ana çıkarım
Klinik dönem tıp ve diş hekimliği öğrencileri yapay zekâya genel olarak olumlu yaklaşmaktadır. Yapay zekâya aşinalık ve gelişmiş araştırma araçlarını kullanma deneyimi, güven ve klinik karar desteği kabulünü artırmaktadır. Ancak etik, hasta mahremiyeti ve veri güvenliği farkındalığı yalnızca yapay zekâ kullanımıyla değil, daha çok bu konuda eğitim almış olmakla ilişkilidir. Bu sonuç, klinik öğrencilere yönelik yapay zekâ eğitiminin yalnızca teknik kullanımı değil; etik, mahremiyet, veri güvenliği ve algoritmik önyargı başlıklarını da kapsaması gerektiğini düşündürmektedir.
Rapor için sonuç paragrafı — kopyalanabilir
Bu çalışmaya tıp ve diş hekimliği fakültelerinden klinik dönem öğrencisi olan toplam 105 katılımcı dâhil edilmiştir. Katılımcıların yaş ortalaması 23.87 ± 1.45 olup %56.2’si erkek, %43.8’i kadındır; %64.8’i Tıp Fakültesi, %35.2’si Diş Hekimliği Fakültesi öğrencisidir. Katılımcıların büyük çoğunluğu yapay zekâ teknolojilerine en az orta düzeyde aşina olduğunu belirtmiş, en sık kullanılan araç ChatGPT olmuştur. Ölçek puanları değerlendirildiğinde, yapay zekâya güven ve olumlu tutum alt boyutunun ortalaması 4.01 ± 0.47, klinik karar desteği kabulünün 3.73 ± 0.50 ve etik/mahremiyet/veri güvenliği farkındalığının 3.80 ± 0.35 olarak bulunmuştur. Fakülte ve cinsiyete göre alt ölçek puanları açısından istatistiksel olarak anlamlı fark saptanmamıştır. Buna karşın yapay zekâya aşinalık düzeyi, güven ve klinik karar desteği kabulü ile güçlü ve anlamlı pozitif ilişki göstermiştir. Deep Research veya benzeri gelişmiş araştırma özelliklerini kullanan öğrencilerde güven ve klinik kabul puanları anlamlı olarak daha yüksek bulunmuştur. Yapay zekâ konusunda örgün eğitim/ders almış öğrencilerde ise özellikle etik, hasta mahremiyeti ve veri güvenliği farkındalığı puanlarının daha yüksek olduğu görülmüştür.
ÖzBildiri Özeti · Türkçe & İngilizce
Özet / Abstract
Komitenin istediği Introduction–Method–Results–Conclusion–Key words yapısına uygun, ~300 kelime sınırına göre hazırlanmıştır.
Tıp ve Diş Hekimliği Fakülteleri Klinik Dönem Öğrencilerinde Yapay Zekâya Güven, Yapay Zekâ Destekli Klinik Karar Desteği Kabulü ve Veri Güvenliği Farkındalığının Değerlendirilmesi
Stj. Dr. Morteza Foulady¹, Doç. Dr. Bahadır Taşlıdere²
¹Bezmialem Vakıf Üniversitesi, Tıp Fakültesi, İstanbul
²Bezmialem Vakıf Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Acil Tıp Anabilim Dalı, İstanbul
Giriş: Yapay zekâ, tıp ve diş hekimliği eğitiminde giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu çalışmada klinik dönem öğrencilerinin yapay zekâya güven düzeyleri, yapay zekâ destekli klinik karar desteği önerilerini kabul eğilimleri ile etik, hasta mahremiyeti ve veri güvenliği farkındalıkları değerlendirildi.
Yöntem: Kesitsel tipteki bu anket çalışmasına tıp ve diş hekimliği fakültelerinde öğrenim gören 105 klinik dönem öğrencisi dâhil edildi. Veriler; demografik bilgiler, yapay zekâ kullanım deneyimi ve üç alanı (güven/olumlu tutum, klinik karar desteği kabulü, etik/mahremiyet/veri güvenliği farkındalığı) değerlendiren 5’li Likert tipi maddelerden oluşan anonim çevrim içi anketle toplandı. Tanımlayıcı istatistikler, Cronbach alfa, Spearman korelasyonu ve Mann–Whitney U testi kullanıldı.
Bulgular: Katılımcıların yaş ortalaması 23.87 ± 1.45 yıl olup %56.2’si erkekti; %64.8’i tıp, %35.2’si diş hekimliği fakültesi öğrencisiydi. Ortalama puanlar güven için 4.01 ± 0.47, klinik karar desteği kabulü için 3.73 ± 0.50 ve etik/mahremiyet/veri güvenliği farkındalığı için 3.80 ± 0.35 bulundu. Cronbach alfa değerleri sırasıyla 0.667, 0.738 ve 0.621 idi. Yapay zekâya aşinalık, güven (ρ = 0.668, p < 0.001) ve klinik karar desteği kabulü (ρ = 0.640, p < 0.001) ile pozitif korelasyon gösterdi. Yapay zekâ eğitimi almış öğrencilerde etik/mahremiyet/veri güvenliği farkındalığı daha yüksekti (p < 0.001).
Sonuç: Klinik dönem tıp ve diş hekimliği öğrencileri yapay zekâya genel olarak olumlu yaklaşmakta ve yapay zekâ destekli klinik karar desteğini orta-olumlu düzeyde kabul etmektedir. Aşinalık güven ve kabul ile ilişkiliyken, etik ve veri güvenliği farkındalığı yapay zekâ eğitimi ile daha güçlü ilişki göstermektedir.
Anahtar kelimeler: Yapay zekâ, klinik karar desteği, tıp öğrencileri, diş hekimliği öğrencileri, veri güvenliği
Artificial Intelligence Trust, Acceptance of AI-Assisted Clinical Decision Support, and Data Security Awareness Among Clinical-Year Medical and Dental Students
Stj. Dr. Morteza Foulady¹, Doç. Dr. Bahadır Taşlıdere²
¹Bezmialem Vakıf University, Faculty of Medicine, Istanbul, Turkey
²Bezmialem Vakıf University, Faculty of Medicine, Department of Emergency Medicine, Istanbul, Turkey
Introduction: Artificial intelligence is increasingly used in medical and dental education. This study aimed to evaluate clinical-year students’ trust in artificial intelligence, acceptance of artificial intelligence-assisted clinical decision support, and awareness of ethics, patient privacy, and data security.
Method: This cross-sectional survey included 105 clinical-year medical and dental students. Data were collected through an anonymous online questionnaire including demographic items, artificial intelligence experience questions, and 5-point Likert-type items assessing three domains: trust and positive attitude, clinical decision support acceptance, and ethics/privacy/data security awareness. Descriptive statistics, Cronbach’s alpha, Spearman correlation, and Mann–Whitney U tests were used.
Results: The mean age was 23.87 ± 1.45 years; 56.2% were male, 64.8% were medical students, and 35.2% were dental students. Mean domain scores were 4.01 ± 0.47 for trust and positive attitude, 3.73 ± 0.50 for clinical decision support acceptance, and 3.80 ± 0.35 for ethics/privacy/data security awareness. Cronbach’s alpha values were 0.667, 0.738, and 0.621, respectively. Artificial intelligence familiarity correlated positively with trust (rho = 0.668, p < 0.001) and clinical decision support acceptance (rho = 0.640, p < 0.001). Students using Deep Research or similar features had higher trust and acceptance scores. Formal artificial intelligence education was associated with higher ethics/privacy/data security awareness (p < 0.001).
Conclusion: Clinical-year medical and dental students showed positive attitudes toward artificial intelligence and moderate acceptance of artificial intelligence-assisted clinical decision support. Familiarity and advanced research use were related to trust and acceptance, while formal education was more strongly linked to ethical and data security awareness.
Key words: Artificial intelligence, clinical decision support, medical students, dental students, data security
#Bağlantılı Kaynakça
Kaynakça
- Karaca, O., Çalışkan, S. A., & Demir, K. (2021). Medical artificial intelligence readiness scale for medical students (MAIRS-MS) – development, validity and reliability study. BMC Medical Education, 21, 112. https://doi.org/10.1186/s12909-021-02546-6 · PMC7890640
- Schepman, A., & Rodway, P. (2020). Initial validation of the General Attitudes towards Artificial Intelligence Scale. Computers in Human Behavior Reports, 1, 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100014
- Kaya, F., Aydin, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., & Demir Kaya, M. (2022). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(2), 497–514. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
- Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
- Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
- Yılmaz, M. B., & Kavanoz, S. (2017). Teknoloji Kabul ve Kullanım Birleştirilmiş Modeli-2 Ölçeğinin Türkçe Formunun Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Journal of Turkish Studies, 12(32), 127–146. https://doi.org/10.7827/turkishstudies.12064
- Öztürk, H., Bahçecik, N., & Özçelik, K. S. (2014). The development of the patient privacy scale in nursing. Nursing Ethics, 21(7), 812–828. https://doi.org/10.1177/0969733013515489 · PubMed 24482263
- Gözmener, S. B., Şenol, S., & Seren İntepeler, Ş. (2019). Hemşirelik Öğrencileri İçin Kişisel Sağlık Verilerinin Kayıt ve Korunması Tutum Ölçeği Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Dokuz Eylül Üniversitesi Hemşirelik Fakültesi Elektronik Dergisi, 12(1), 21–30. https://dergipark.org.tr/tr/pub/deuhfed/issue/53195/705928
Klasik otomasyona güven ölçekleri (Jian ve ark., 2000; Körber, 2018; Madsen & Gregor, 2000) geçerli olmakla birlikte Türkçe/klinik doğrulamaları bulunmadığından bu forma alınmamıştır; GAAIS-TR daha uygun bir Türkçe seçenektir.