Merve TÜRKEGÜN ŞENGÜL, Mustafa KARABULUT
Mersin Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi - 2026;19(1):22-35
Amaç: Sağlık bilimlerinde lisansüstü eğitim, sağlık hizmetlerinin niteliğini artırmak ve alanında uzman profesyoneller yetiştirmek açısından büyük önem taşımaktadır. Yapay zekâ teknolojilerinin sağlık alanında giderek daha fazla önem kazanmasıyla birlikte, bu teknolojilerin e-sağlık okuryazarlığı ile etkileşimi de oldukça kritiktir. Bu çalışma, sağlık bilimleri alanındaki lisansüstü düzeydeki öğrencilerinin e-sağlık okuryazarlık düzeylerini belirlemeyi ayrıca ChatGPT gibi yapay zeka uygulamalarını kullanım alışkanlıklarının e-sağlık okuryazarlık düzeyleri üzerindeki karmaşık etkilerini ileri istatistik yöntemle araştırmayı amaçlamaktadır. Yöntem: Bu kesitsel çalışmada, lisansüstü eğitim enstitüsünün sağlık bilimleri ile ilgili tüm anabilim dallarına kayıtlı 82 lisansüstü öğrenci dâhil edilmiştir. Öğrencilerin e-sağlık okuryazarlık düzeyleri, e-sağlık okuryazarlık ölçeği ile ölçülmüştür. E-sağlık okuryazarlık düzeylerinin yapay zeka kullanım alışkanlarına göre karşılaştırmaları tek değişkenli istatistiksel analizlerle incelenmiş, karmaşık etkilerin analizi için konum, ölçek ve şekil için ise genelleştirilmiş eklemeli modelleri uygulanmıştır. Bulgular: Öğrencilerin tamamının e-sağlık okuryazarlık düzeyleri yüksekti (30.00; ÇAG = 5.25). Sağlık alanında kullanılan yapay zeka uygulamalarını bilenlerin (33.50; ÇAG = 6.75) bilmeyenlere (29.00; ÇAG = 3.00) göre ve bunları kullananların (32.00; ÇAG = 7.50) da kullanmayanlara (29.00; ÇAG = 5.00) göre puanları daha yüksekti (p<0.05). Cinsiyet, ChapGPT kullanımı ve çevrimiçi sağlık bilgisi arama sıklığı açısından skorlar anlamlı fark göstermedi (p>0.05). Ancak bu değişkenlerin etkileşimleri, ileri istatistiksel modelde anlamlı hale gelmiştir (p<0.05). ChatGPT kullanan erkeklerin ve ChatGPT kullanıp da çevrimiçi sağlık bilgisi arama sıklığı seyrek olanların puanları düşüktü. Sonuç: Öğrencilerin yapay zeka destekli sağlık uygulamalarına yönelik olumlu tutumlarına rağmen, bilgileri sınırlıydı. İleri istatistiksel yöntem, geleneksel yöntemlerin gözden kaçırdığı karmaşık örüntüleri etkili bir şekilde yakaladı ve yapay zekanın sağlık eğitimi müfredatına daha iyi entegre edilmesi ihtiyacını vurgulamıştır.
