Yapay Zekâya Yönelik Hemşirelik Yaklaşımı Ölçeği'nin geliştirilmesi
Development of an Artificial Intelligence-Oriented Nursing Approach Scale
- Tez No: 1020627
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FUNDA KARAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Hemşirelik, Nursing
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Biruni Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hemşirelik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hemşirelik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırma, hemşirelerin yapay zekâya yönelik yaklaşımlarını değerlendirmeye yönelik geçerli ve güvenilir bir ölçme aracının geliştirilmesi amacıyla metodolojik tipte yürütülmüştür. Araştırmanın hedef evrenini Türkiye'de kamu, üniversite ve özel sağlık kuruluşlarında çalışan hemşireler oluşturmaktadır. Araştırma verileri, çevrim içi ortamda gönüllülük esasına dayalı olarak toplanmıştır. Veri toplama aracı olarak araştırmacı tarafından hazırlanan Kişisel Bilgi Formu ile“Yapay Zekâya Yönelik Hemşirelik Yaklaşımı Ölçeği”taslak formu kullanılmıştır. Verilerin analizinde SPSS ve AMOS paket programlarından yararlanılmıştır. Ölçeğin geçerlik ve güvenirlik analizleri kapsamında kapsam geçerliği, açımlayıcı faktör analizi (AFA), doğrulayıcı faktör analizi (DFA), madde analizleri ve iç tutarlılık analizleri gerçekleştirilmiştir. Araştırmaya toplam 187 hemşire katılmıştır. Ölçeğin faktör analizine uygun olduğu belirlenmiş (KMO=0,895; Bartlett χ²=2082,729; p<0,001) ve analizler sonucunda ölçeğin 18 madde ve iki alt boyuttan oluştuğu saptanmıştır. İki faktörlü yapı toplam varyansın %54,25'ini açıklamıştır. Ölçeğin Cronbach alfa katsayısı toplam ölçek için 0,887, alt boyutlar için ise 0,783 ile 0,921 arasında bulunmuştur. DFA sonucunda elde edilen AVE değerlerinin 0,504 ile 0,557 arasında değiştiği belirlenmiş ve ölçeğin yapı geçerliğinin desteklendiği görülmüştür. Araştırma sonucunda geliştirilen Yapay Zekâya Yönelik Hemşirelik Yaklaşımı Ölçeği'nin, hemşirelerin yapay zekâya yönelik yaklaşımlarını değerlendirmede kullanılabilecek geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğu belirlenmiştir. Ölçeğin hemşirelik alanında yapılacak bilimsel çalışmalara katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
This study was conducted as a methodological research to develop a valid and reliable measurement tool for evaluating nurses' approaches toward artificial intelligence, The population of the study consisted of nurses actively working in Türkiye, Research data were collected online on a voluntary basis, The data collection tools included a Personal Information Form prepared by the researcher and the draft form of the“Nursing Approach Toward Artificial Intelligence Scale,”SPSS and AMOS package programs were used for data analysis, Within the scope of the validity and reliability analyses of the scale, content validity, exploratory factor analysis (EFA), confirmatory factor analysis (CFA), item analyses, and internal consistency analyses were performed, A total of 187 nurses participated in the study, The scale was found to be suitable for factor analysis (KMO=0,895; Bartlett's χ²=2082,729; p<0,001), and the analyses revealed that the scale consisted of 18 items and two subdimensions, The two-factor structure explained 54,25% of the total variance, The Cronbach's alpha coefficient was found to be 0,887 for the total scale and ranged between 0,783 and 0,921 for the subdimensions, As a result of CFA, the AVE values ranged between 0,504 and 0,557, supporting the construct validity of the scale, As a result of the study, the Nursing Approach Toward Artificial Intelligence Scale was determined to be a valid and reliable measurement tool for evaluating nurses' approaches toward artificial intelligence, The scale is expected to contribute to future scientific studies in the field of nursing,
Benzer Tezler
- Pediatri hemşirelerinin yapay zeka kullanımında hazır bulunuşluk algılarının kaygıya etkisi
The effect of readiness perceptions on anxiety in the use of artificial intelligence by pediatric nurses
GAMZE PAÇACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
HemşirelikEge ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİGEN YARDIMCI
- Yoğun bakım hemşirelerinin dijital okuryazarlık ,yapay zekâ hazırbulunuşlukları ve yapay zekâ kaygısı arasındaki ilişkinin incelenmesi
An investigation of the relationship between intensive care nurses' digital literacy, artificial intelligence readiness and artificial intelligence anxiety
GİZEM TOKATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaHemşirelikte Eğitim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİNE ŞENYUVA
- Developing a process mining-based model for detecting patient safety errors in healthcare
Sağlık sektöründe, hasta güvenliğine yönelik hataların tespit edilmesinde süreç madenciliğine dayalı bir model geliştirilmesi
AHMET MURAT SÜMER
Doktora
İngilizce
2025
Hastanelerİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMİL CEYLAN
- Hemşirelik öğrencilerinin e-sağlık okuryazarlıkları ile yapay zekaya yönelik tutumları
Nursing students' attitudes towards ehealth literacy and artificial intelligence
SALIHA MURADI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
HemşirelikSelçuk ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA TAŞ ARSLAN
- Hemşirelerin hümanist davranma becerileri ile yapay zekaya yönelik tutumları arasındaki ilişki
The relationship between nurses' humanistic behaviour skills and their attitudes towards artificial intelligence
SEMRA NURKALEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
HemşirelikMarmara ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGİ GÜLSEVEN KARABACAK