SavedAdd your journal

Journals / Doğuş Üniversitesi Dergisi / 2026 / Cilt: 27 Sayı: 1

DETERMINING THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE LITERACY LEVELS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE ANXIETY LEVELS OF STUDENTS RECEIVING EDUCATION IN THE FIELD OF HEALTH: THE CASE OF AĞRI PROVİNCE

SAĞLIK ALANINDA EĞİTİM ALAN ÖĞRENCİLERİN YAPAY ZEKÂ OKURYAZARLIK DÜZEYLERİNİN VE YAPAY ZEKÂ KAYGI DÜZEYLERİNİN BELİRLENMESİ: AĞRI İLİ ÖRNEĞİ

Elif Uruç Öztürk(AĞRI İBRAHİM ÇEÇEN ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-6652-7807
Ebrar Ilıman(SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-5255-8482
Pages
824–841
Publication Date
2026-03-23
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The results showed that students had moderate levels of AI literacy and anxiety, with anxiety significantly higher among females.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study examined the artificial intelligence (AI) literacy and AI anxiety levels of students receiving education in the field of health, as well as the relationship between these two variables.
📊
Key Findings & Data:This quantitative research employed a correlational survey model and was conducted in 2025 at a state university in Ağrı, Turkey, with students studying in health-related programs.
💡
Conclusion & Impact:The results showed that students had moderate levels of AI literacy and anxiety, with anxiety significantly higher among females.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2025 Verileri
⚙️Variables:Sağlık · Yapay Zeka · Okuryazarlık

Abstract

This study examined the artificial intelligence (AI) literacy and AI anxiety levels of students receiving education in the field of health, as well as the relationship between these two variables. With the growing role of AI in healthcare services, students’ knowledge and awareness have become increasingly important, while the impact of technology on professional life and social structures has led to concerns and uncertainties. This quantitative research employed a correlational survey model and was conducted in 2025 at a state university in Ağrı, Turkey, with students studying in health-related programs. Data were collected through an online questionnaire, using the Artificial Intelligence Literacy Scale and the Artificial Intelligence Anxiety Scale. Analyses were performed using SPSS 22 with descriptive statistics, t-tests, ANOVA, and Pearson correlation. Data from 418 participants were analyzed, confirming the normal distribution and reliability of the scales. The results showed that students had moderate levels of AI literacy and anxiety, with anxiety significantly higher among females. AI experience and positive attitudes were associated with higher literacy and lower anxiety. A weak but significant negative correlation was found between AI literacy and anxiety, indicating that as literacy increased, anxiety decreased. The findings suggest that educational and awareness programs may effectively reduce AI-related anxiety.

Özet

Bu çalışmada, sağlık alanında eğitim alan öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlık düzeyleri ve yapay zekâya ilişkin kaygı düzeyleri incelenmiş, bu iki değişken arasındaki ilişki değerlendirilmiştir. Yapay zekânın sağlık hizmetlerinde artan rolü, öğrencilerin bilgi ve farkındalık düzeylerini önemli kılarken, teknolojinin iş yaşamı ve toplumsal yapıya etkileri ise kaygı ve belirsizlikleri beraberinde getirmiştir. Bu araştırma, ilişkisel tarama modeline dayalı nicel bir çalışmadır. 2025 yılında Ağrı’da bir devlet üniversitesinde sağlık alanında eğitim alan öğrencilerle yürütülmüş ve veriler çevrim içi anket yoluyla toplanmıştır. Katılımcılara Yapay Zekâ Okuryazarlığı ve Yapay Zekâ Kaygı ölçekleri uygulanmış, veriler SPSS 22 programında tanımlayıcı istatistikler, t-testi, ANOVA ve Pearson korelasyon analizi ile değerlendirilmiştir. Çalışmada, sağlık alanında eğitim gören öğrencilerin yapay zekâ okuryazarlık ve kaygı düzeyleri incelenmiş; cinsiyet, internet kullanımı, yapay zekâ deneyimi ve tutumlarına göre farklılıklar değerlendirilmiştir. Veriler 418 katılımcıdan toplanmış, normal dağılıma uygunluk ve ölçeklerin güvenilirliği doğrulanmıştır. Yapay zekâ okuryazarlık düzeyi orta düzeyde bulunurken, kaygı düzeyi orta düzeyde ve kadınlarda anlamlı biçimde daha yüksek saptanmıştır. Yapay zekâ deneyimi ve olumlu tutumlar okuryazarlığı artırırken kaygıyı azaltmıştır. İki değişken arasında zayıf ama anlamlı negatif bir ilişki tespit edilmiştir. Okuryazarlık düzeyi arttıkça kaygının azaldığı görülmüş; eğitim ve bilinçlendirme programlarının bu kaygıyı azaltmada etkili olabileceği sonucuna varılmıştır.

🔖

Cite This Article

Öztürk, E. U., Ilıman, E. (2026). DETERMINING THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE LITERACY LEVELS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE ANXIETY LEVELS OF STUDENTS RECEIVING EDUCATION IN THE FIELD OF HEALTH: THE CASE OF AĞRI PROVİNCE. Doğuş Üniversitesi Dergisi, Cilt: 27 Sayı: 1, 824–841. https://doi.org/10.31671/doujournal.1817098

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (51)

  1. Alp, F., Aslan, Y., & Güvensoy, T. Sağlık yönetimi bölümü öğrencilerinin yapay zekâ kaygısı: kesitsel bir araştırma. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, 15(3), 510-519. doi: 10.5961/higheredusci.1785550
  2. Bajwa, J., Munir, U., Nori, A., & Williams, B. (2021). Artificial intelligence in healthcare: transforming the practice of medicine. Future Healthc J, 8(2). doi: 10.7861/fhj.2021-0095.
  3. Berente, N., Gu, B., Recker, J., & Santhanam, R. (2021). Managing artificial intelligence. MIS Quarterly, 45(3), 1433-1450. doi:10.25300/MISQ/2021/16274
  4. Biçer, İ. (2025). Yapay zekâ kaygısı, iş stresi ve işten ayrılma niyeti: sağlık çalışanları üzerinde bir analiz. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 34, 109-124. doi:10.35379/cusosbil.1667342
  5. Burucu, R., & Türken Polat, H. (2025). Hemşirelik öğrencilerinin tıbbi yapay zekâya ilişkin hazırlık düzeyleri ve kaygıları: Karma yöntemli bir çalışma. Hemşirelikte Uygulamalı Eğitim, 88, https://doi.org/10.1016/j.nepr.2025.104538
  6. Campos, H., & Salmi, L. (2025). Critical AI health literacy as liberation technology: a new skill for patient empowerment. National Academy of Medicine. https://nam.edu/wp-content/uploads/2025/12/Critical-AI-Health-Literacy_12.3.25.pdf
  7. Chen, Y., Yuan, J., Shi, L., Zhou, J., Wang, H., Li, C., Dong, E., & Zhao, L. (2024). Understanding the role of technology anxiety in the adoption of digital health technologies (DHTs) by older adults with chronic diseases in Shanghai: An extension of the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) Model. Healthcare, 12(14), https://doi.org/10.3390/healthcare12141421
  8. Chustecki, M. (2024). Benefits and risks of AI in health care: narrative review. Interact J Med Res, 13, doi:10.2196/53616.
  9. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. New York: Lawrence Erlbaum Associates. https://www.utstat.toronto.edu/brunner/oldclass/378f16/readings/CohenPower.pdf adresinden alındı
  10. Deniz, S. S. (2022). Yapay zekâ kaygısının incelenmesine ilişkin bir araştırma. International Social Mentality and Researcher Thinkers Journal, 8(63), 1675-1677. doi:http://dx.doi.org/10.29228/smryj.64393
  11. Durndell, A., & Haag, Z. (2002). Computer self efficacy, computer anxiety, attitudes towards the Internet and reported experience with the Internet, by gender, in an East European sample. Computers in Human Behavior, 18, 521–535.
  12. Elbek, A. (2022). Artificial intelligence and software based artificial intelligence. Oriental Renaissance: Innovative,, 722-728.
  13. Enginyurt, E. (2025). Sağlık çalışanlarının yapay zekâya yönelik tutum ve kaygıları. Güncel Sağlık Yönetimi, 3(1), 50-65. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4658296?utm_source=chatgpt.com
  14. Erdoğdu, F., & Çakır, Ö. (2024). Öğretmen adaylarının yapay zekâ okuryazarlıklarının ve yapay zekâya ilişkin algılarının belirlenmesi. Uluslararası Türk Kültür Coğrafyasında Sosyal Bilimler Dergisi, 9(02), 63-95. doi:10.55107/turksosbilder.1594635
  15. Esmaeilzadeh, P. (2024). Challenges and strategies for wide-scale artificial intelligence (AI) deployment in healthcare practices: A perspective for healthcare organizations. Artificial Intelligence in Medicine, 151. doi:https://doi.org/10.1016/j.artmed.2024.102861
  16. Filiz, M., & Karagöz, Y. Sağlık çalışanlarının mental iyi oluş düzeylerinin yapay zekâ kaygısı üzerindeki etkisi. J Pro Health Res, 6(2), 105-114.
  17. Goralski, M. A., & Tan, T. K. (2020). Artificial intelligence and sustainable development. The International Journal of Management Education, 18(1). doi:https://doi.org/10.1016/j.ijme.2019.100330
  18. Gray, K., Slavotinek, J., Dimaguila, GL., & Choo, D. (2022). Artificial intelligence education for the health workforce: expert survey of approaches and needs. JMIR Med Educ, 8(2). doi:10.2196/35223
  19. Huang, K.T., & Ball, C. The influence of AI literacy on user's trust in AI in practical scenarios: a digital divide pilot study. Proceedings of the Association for Information Science and Technology, 61(1), 937-939. doi:10.1002/pra2.1146
  20. Jiang, Y., Li, X., Luo, H., Yin, S., & Kaynak, O. (2022). Quo vadis artifcial intelligence? Discover Artifcial Intelligence, 2(4). doi:https://doi.org/10.1007/s44163-022-00022-8
  21. Kankaraš, M., & Capecchi, S. Neither agree nor disagree: use and misuse of the neutral response category in Likert-type scales. Metron, 83, 111-140. https://doi.org/10.1007/s40300-024-00276-5
  22. Karasar, N. (2012). Bilimsel araştırma yöntemi. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
  23. Kasinidou, M., Kleanthoys, S., & Otterbacher, J. (2025). Cypriot teachers’ digital skills and attitudes towards AI. Discover Education, 4(1). doi:https://doi.org/10.1007/s44217-024-00390-6
  24. Kaya, F., Aydın, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., & Kaya, M. D. (2024). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors inattitudes toward artificial intelligence. Internatıonal Journal of Human–Computer Interactıon, 40(2), 497-514. doi:https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
  25. Kim, Y., Kim, J.H., & Zhang, S. Trusting AI too much? psychological predictors of overtrust and the mitigating role of AI literacy. BMC Psychology. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-7315296/v1
  26. Kuntman, B. D., & Polat, A. P. (2025). The correlation between artificial intelligence literacy and artificial intelligence anxiety in audiology students. Research Square. doi:https://doi.org/ 10.21203/rs.3.rs-6028948/v1
  27. Laupichler, M. C., Aster, A., Meyerheim, M., Raupach, T., & Mergen, M. (2024). Medical students' AI literacy and attitudes towards AI: a cross-sectional two-center study using pre-validated assessment instruments. BMC Medical Education, 24(401), 1-11. doi:10.1186/s12909-024-05400-7
  28. Laupichler, M. C., Aster, A., Schirch, J., & Raupach, T. (2022). Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 1-15. doi:https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100101
  29. Lérias, E., Guerra, C., & Ferreira, P. (2024). Literacy in Artificial Intelligence as a Challenge for Teaching in Higher Education: A Case Study at Portalegre Polytechnic University. Information, 15(205), 1-14. doi:https://doi.org/10.3390/info15040205
  30. Levingston, H., Anderson, M. C., & Roni, M. A. (2024). From theory to practice: artificial ıntelligence (AI) literacy course for first-year medical students. Cureus, 16(10). doi:10.7759/cureus.70706
  31. Li, J., & Huang, J.S. (2020). Dimensions of artificial intelligence anxiety based on the integrated fear acquisition theory. Technology in Society, 63. doi:https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101410
  32. Li, W., & Liu, X. Anxiety about artificial intelligence from patient and doctor-physician. Patient Education and Counseling, 133. https://doi.org/10.1016/j.pec.2024.108619
  33. Lindner, J.R., & Lindner, N.J. Interpreting Likert-type Scales, Summated Scales, Unidimensional Scales, and Attitudinal Scales: I neither Agree nor Disagree, Likert or Not. Advancements in Agricultural Development, 5(2), 152-263. https://doi.org/10.37433/aad.v5i2.351
  34. Master, A., Meltzoff, A. N., & Cheryan, S. (2021). Gender stereotypes about interests start early and cause gender disparities in computer science and engineering. PNAS, 118(48). doi:10.1073/pnas.2100030118
  35. Ng, F. Y., Thirunavukarasu, A. J., Cheng, H., Tan, T. F., Gutierrez, L., Lan, Y., Ting, D. (2023). Artificial intelligence education: An evidence-based medicine approach for consumers, translators, and developers. Cell Reports Medicine, 4, 1-11. doi:https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2023.101230
  36. Nitiéma, P. (2023). Artificial intelligence in medicine: text mining of health care workers’ opinions. Journal of Medical Internet Research, 25. doi:10.2196/41138
  37. Ogolodom M.P, M. A. (2023). Knowledge and perception of healthcare workers towards the adoption of artificial intelligence in healthcare service delivery in Nigeria. AG Salud, 1(16). doi:10.62486/agsalud202316
  38. Özgan, H., & Akıncı, E. (2011). Okul süreç danışmanlığı ölçeğinin geliştirilmesi: geçerlik ve güvenirlik çalışması. Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi, 8(1), 1131-1150.
  39. Polat, Ö. (2024). Halk kütüphanesi çalışanlarının yapay zekâ okuryazarlığı üzerine bir araştırma: İzmir halk kütüphaneleri. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi (Ö15), 625-641. doi:https://zenodo.org/record/13825203
  40. Reinhardt, A., Matthes, J., Hodzic, S., Kankova, J., Bojic, L., Maindal, H.T., Paraschiv, C., & Ryom, K. Who trusts AI for health information? a cross-national survey on trust determinants in four European countries. Health Communication, https://doi.org/10.1080/10410236.2025.2601265
  41. Russo, C., Romano, L., Clemente, D., Iacovone, L., Gladwin, T. E., & Panno, A. (2025). Gender dierences in artificial intelligence: the role of artificial intelligence anxiety, 16. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1559457
  42. Sallam, M., Al-Mahzoum, K., Almutari, Y.M., Alaqeel, O., Salami, A.A., Almutari, Z.E., Alsarraf, A.N., & Barakat, M. (2024). Anxiety among medical students regarding generative artificial ıntelligence models: a pilot descriptive study. Int. Med. Educ., 3(4), 406-425. https://doi.org/10.3390/ime3040031
  43. Sarman, A., & Tuncay, S. (2025). Hemşirelik öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutum ve kaygı düzeyleri. Hemşirelikte Öğretim ve Öğrenme, 20(2), 431-438. doi:https://doi.org/10.1016/j.teln.2024.12.006
  44. Shamszare, H., & Choudhury, A. Clinicians’ perceptions of artificial intelligence: focus on workload, risk, trust, clinical decision making, and clinical integration. Healthcare, 11(16), doi: 10.3390/healthcare11162308
  45. Stapleton, C.D. (1997). Basic concepts and procedures of confirmatory factor analysis. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED407416.pdf
  46. Stolpe, K., & Hallstrom, J. (2024). Artificial intelligence literacy for technology education. Computers and Education Open, 6. doi:https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100159
  47. Su, J., Ng, D. T., & Chu, S. K. (2023). Artificial intelligence (AI) literacy in early childhood education: the challenges and opportunities. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4. doi:https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100124
  48. Ülkü, T., Özcan, S. U., & Polatçı, S. (2025). Yapay zekâ kaygısının gelecek kaygısı ve yenilikçi davranışlar üzerindeki etkisi: üniversite öğrencileri üzerine bir uygulama. İş ve İnsan Dergisi, 12(1), 12-25. doi:10.18394/iid.1547768
  49. Wang, B., Rau, P.P., & Yuan, T. (2023). Measuring user competence in using artificial intelligence: validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology, 42(9), 1324-1337. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2072768
  50. Wang, Y.Y., & Wang, Y.S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxietyscale: an initial application in predicting motivated learning behavior. Interactıve Learnıng Envıronments, 30(4), 619-634. doi:https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887
  51. Karasar, N. (2012). Bilimsel araştırma yöntemi. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.