AI Summary & Key Takeaways
AI InsightFindings indicated that students’ overall attitudes were positive, particularly approving the contribution of AI to professional roles such as image quality assessment (79.9%), patient scheduling (72.3%), and positioning (69.2%).
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study was conducted to examine the attitudes of associate degree students in Medical Imaging Techniques (MIT) programs toward artificial intelligence (AI). A total of 159 students enrolled in the MIT program at Istinye University participated. Of the participants, 79.2% were female and 20.8% were male; the mean age was 20.8 ± 2.5 years with a median of 21 (IQR = 20–21). Data were collected using a 21-item, 5-point Likert scale and analyzed with IBM SPSS 25.0. The scale demonstrated high internal consistency (Cronbach’s α = 0.930); the KMO value was 0.910, and Bartlett’s test was significant (χ² = 2371.7, df = 210, p <0.001). Findings indicated that students’ overall attitudes were positive, particularly approving the contribution of AI to professional roles such as image quality assessment (79.9%), patient scheduling (72.3%), and positioning (69.2%). However, a sense of inadequacy in algorithm knowledge and moderate ethical concerns persisted. While no significant gender differences were observed, second-year students scored higher than first-year students in overall attitudes (p = 0.025). Although the single-center design limits the generalizability of the results, this study provides an original and field-specific contribution by being the first to investigate AI-related attitudes among MIT associate degree students. The findings offer guidance for developing educational strategies to integrate AI into the curriculum.
Özet
Bu çalışma, Tıbbi Görüntüleme Teknikleri (TGT) ön lisans öğrencilerinin yapay zekâya (YZ) yönelik tutumlarını incelemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışmaya, İstinye Üniversitesi Sağlık Meslek Yüksekokulu TGT programına kayıtlı 159 öğrenci katılmıştır. Katılımcıların %79,2’si kadın, %20,8’i erkek olup; yaş ortalaması 20,8 ± 2,5, medyanı 21 (IQR=20–21) olarak hesaplanmıştır. Veriler, 21 maddelik 5’li Likert tipi ölçek ile toplanmış ve IBM SPSS 25.0 programı kullanılarak analiz edilmiştir. Ölçek yüksek iç tutarlılık göstermiştir (Cronbach α=0,930); KMO katsayısı 0,910 olup, Bartlett testi anlamlı bulunmuştur (χ²=2371,7, sd=210, p<0,001). Bulgulara göre öğrencilerin genel tutumlarının olumlu olduğu, özellikle yapay zekânın görüntü kalitesi değerlendirme (%79,9), hasta planlama (%72,3) ve pozisyonlandırma (%69,2) gibi mesleki rollere katkısını güçlü biçimde onayladıkları görülmüştür. Bununla birlikte, algoritma bilgisi konusunda yetersizlik hissi ve etik kaygıların belirli düzeyde devam ettiği saptanmıştır. Cinsiyet açısından anlamlı fark bulunmazken, 2. sınıf öğrencilerinin toplam tutum puanları 1. sınıflara göre daha yüksek çıkmıştır (p=0,025). Çalışma, tek merkezli olması nedeniyle genellenebilirliği sınırlı olmakla birlikte, ön lisans düzeyindeki TGT öğrencilerinin YZ’ye yönelik tutumlarının ilk kez incelenmiş olması açısından literatüre özgün ve alana özel katkı sağlamaktadır. Bulgular, YZ’nin müfredata entegrasyonuna yönelik eğitimsel stratejilerin geliştirilmesi için yol gösterici niteliktedir.