Hemşirelik öğrencilerinde yapay zekâ kaygısı ve yapay zekâya yönelik tutumların incelenmesi
Examination of artificial intelligence anxiety and attitudes towards artificial intelligence in nursing students
- Tez No: 1023054
- Danışmanlar: PROF. DR. ÇİĞDEM YÜKSEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Hemşirelik, Nursing
- Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Kaygı, Tutum, Hemşirelik Öğrencileri, Hemşirelik Eğitimi, Artificial Intelligence, Anxiety, Attitude, Nursing Students, Nursing Education
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: Gülhane Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Psikiyatri Hemşireliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Psikiyatri Hemşireliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Amaç: Bu araştırmanın amacı, hemşirelik öğrencilerinin yapay zekâ kaygısı ve yapay zekâya yönelik tutum düzeylerini belirlemektir. Gereç ve Yöntem: Araştırmanın örneklemini, Sağlık Bilimleri Üniversitesi Gülhane Hemşirelik Fakültesi bünyesinde 2025-2026 eğitim öğretim yılı bahar yarıyılında eğitimlerine aktif olarak devam eden, araştırmaya katılmaya gönüllü ve dahil edilme kriterlerini karşılayan 326 öğrenci oluşturmaktadır. Veriler katılımcıların demografik bilgilerini içeren Tanıtıcı Bilgi Formu, Yapay Zekâ Tutum Ölçeği, Yapay Zekâ Kaygı Ölçeği ile Google Formlar vasıtası ile toplanmıştır. Verilerin analizinde IBM SPSS Statistics 26.0 paket programından yararlanılmıştır. Sürekli değişkenlerin normal dağılıma uygunluğu çarpıklık ve basıklık katsayıları ile değerlendirilmiştir. Tanımlayıcı istatistikler sayı, yüzde, ortalama, standart sapma, minimum ve maksimum değerler ile sunulmuştur. İki grup arasındaki karşılaştırmalarda Bağımsız Örneklemler t Testi, üç ve daha fazla grubun karşılaştırılmasında Tek Yönlü Varyans Analizi (One-Way ANOVA) kullanılmıştır. Tüm istatistiksel analizlerde anlamlılık düzeyi p<0,05 olarak kabul edilmiştir. Bulgular: Araştırma kapsamındaki öğrencilerin yapay zekâ tutum ölçeği toplam puan ortalaması 44,49±6,46, yapay zekâ kaygı ölçeği puan ortalamaları 43,24±12,86'dır. Öğrencilerin yapay zekâya yönelik tutumları olumlu, yapay zekâ kaygı düzeyleri ise orta seviyenin altında olarak değerlendirilmiştir. Yapay zekâ tutum puanlarının kadın öğrencilerde, üst sınıflarda öğrenim görenlerde, teknolojik yeterliliğini güçlü olarak değerlendirenlerde, daha önce yapay zekâ kullananlarda, yapay zekâ araçlarını daha sık kullananlarda ve hemşirelik uygulamalarında yapay zekâyı gerekli görenlerde anlamlı düzeyde daha yüksek olduğu belirlenmiştir (p<0,05). Yapay zekâ kaygı puanları açısından öğrencilerin tanıtıcı özelliklerinin büyük çoğunluğuna göre anlamlı farklılık saptanmazken, daha önce yapay zekâ uygulaması kullanmayan öğrencilerin kaygı düzeylerinin daha yüksek olduğu bulunmuştur (p<0,05). Ayrıca yapay zekâ etiği eğitimi alan öğrencilerin yapay zekâ yapılandırma alt boyutu kaygı puanlarının anlamlı düzeyde daha yüksek olduğu belirlenmiştir (p<0,05). Sonuç: Hemşirelik öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumları olumlu, kaygı düzeylerinin ise orta seviyenin altında olduğu sonucuna varılmıştır. Olumlu tutumun kaygıyı azalttığı ve risk algısının kaygının en güçlü yordayıcısı olduğu belirlenmiştir. Bu doğrultuda yapay zekânın doğru kullanımına ilişkin programların müfredata eklenmesi önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Objective: This study aimed to determine the levels of artificial intelligence anxiety and attitudes toward artificial intelligence among nursing students using a descriptive approach. Materials and Methods: The sample of the study consisted of 326 students who were actively continuing their education during the spring semester of the 2025–2026 academic year at the Gülhane Faculty of Nursing, University of Health Sciences, who volunteered to participate in the study and met the inclusion criteria. Data were collected through Google Forms using the Introductory Information Form containing participants' demographic information, the Artificial Intelligence Attitude Scale, and the Artificial Intelligence Anxiety Scale. Data analysis was conducted using IBM SPSS Statistics 26.0 software. The normality of continuous variables was evaluated using skewness and kurtosis coefficients. Descriptive statistics were presented as numbers, percentages, means, standard deviations, minimum and maximum values. The Independent Samples t-Test was used for comparisons between two groups, and One-Way Analysis of Variance (One-Way ANOVA) was used for comparisons among three or more groups. Statistical significance was accepted as p<0.05 in all analyses. Results: The mean total score of the Artificial Intelligence Attitude Scale among the students was 44.49±6.46, while the mean score of the Artificial Intelligence Anxiety Scale was 43.24±12.86. Students' attitudes toward artificial intelligence were evaluated as positive, whereas their levels of artificial intelligence anxiety were found to be below the moderate level. Artificial intelligence attitude scores were significantly higher among female students, students in upper academic years, those who evaluated their technological competence as strong, those who had previously used artificial intelligence, those who used artificial intelligence tools more frequently, and those who considered artificial intelligence necessary in nursing practice (p<0.05). While no significant differences were found in artificial intelligence anxiety scores according to the majority of students' descriptive characteristics, students who had never used artificial intelligence applications before were found to have higher anxiety levels (p<0.05). In addition, students who had received artificial intelligence ethics training had significantly higher anxiety scores in the artificial intelligence configuration subdimension (p<0.05). Conclusion: It was concluded that nursing students had positive attitudes toward artificial intelligence and anxiety levels below the moderate level. Positive attitudes were found to reduce anxiety, and risk perception was identified as the strongest predictor of anxiety. Accordingly, it is recommended that programs related to the proper use of artificial intelligence be incorporated into the curriculum.
Benzer Tezler
- Hemşirelik öğrencilerinde üretken yapay zekâ okuryazarlığı, eleştirel düşünme ve etik duyarlılık düzeylerinin belirlenmesi
Determining the levels of generative artificial intelligence literacy, critical thinking, and ethical sensitivity in nursing students
ZAHİDE YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
HemşirelikSelçuk ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA TAŞ ARSLAN
- Geleneksel ve yapay zeka destekli yoganın yaşam kalitesine ve mental iyi oluşa etkisinin karşılaştırılması: Randomize kontrollü çalışma
Comparison of the effects of traditional and artificial intelligence-assisted yoga on quality of life and mental well-being: A randomized controlled study
GÖZDE ÖZSEZER
Doktora
Türkçe
2024
Halk SağlığıEge ÜniversitesiHalk Sağlığı Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLENGÜL MERMER
- Hemşirelik öğrencilerinin yapay zekâ genel tutumları ile klinik performansta öz yeterlilikleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
Examining the relationship between nursing students' general attitudes toward artificial intelligence and their self efficacy in clinical performance
MUHAMMED ALİ DUMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
HemşirelikDicle ÜniversitesiHemşirelik Esasları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEYLA ZENGİN AYDIN
- Üniversite öğrencilerinin psikolojik iyilik halini belırlemek için bir mobil uygulama geliştirilmesi
Developing a mobile application to determine the psychological wellness of university students
DİLEK DEMİREZEN
- Hemşirelik öğrencilerinin tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluk düzeyleri
Medical artificial intelligence readiness levels of nursing students
FİLİZ ÖZEL ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
HemşirelikGazi ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR KULA