Pediatri hemşirelerinin yapay zeka ile öğrenme niyetinin ve bireysel yenilikçilik durumunun klinik karar verme düzeylerine etkisi
The effect of pediatric nurses' intention to learn with artificial intelligence and individual innovativeness status on their clinical decision-making levels
- Tez No: 1024555
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BİRSEN MUTLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Hemşirelik, Nursing
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu araştırmanın amacı, pediatri hemşirelerinin yapay zekâ yoluyla öğrenme niyetlerini, bireysel yenilikçilik düzeylerini ve klinik karar verme düzeylerini belirlemek ve aralarındaki ilişkiyi incelemektir. Yöntem: Araştırma tanımlayıcı ve ilişki arayıcı tipte bir çalışmadır. Araştırmanın evrenini İstanbul'da bir şehir hastanesindeki tüm pediatri kliniklerinde çalışan hemşireler, örneklemini ise kliniklerde çalışan hemşire sayısına göre orantılanarak kura yöntemi ile belirlenen 235 pediatri hemşiresi oluşturmuştur. Veriler araştırmacılar tarafından oluşturulan Kişisel Bilgi formu, Yapay Zeka Öğrenme Niyeti Ölçeği, Bireysel Yenilikçilik Ölçeği, Hemşirelikte Klinik Karar Verme Ölçeği aracılığıyla fiziki olarak dağıtılarak toplanmıştır. Gerekli etik kurul, kurum izni, katılımcıların onamı alınmıştır. Çalışmadan elde edilen veriler IBM SPSS Statistics yazılımı kullanılarak analiz edilmiştir. Bulgular: Araştırmada pediatri hemşirelerinin Yapay Zekâ Öğrenme Niyeti Ölçeği toplam puan ortalamasının 53,93±9,44, Bireysel Yenilikçilik Ölçeği toplam puan ortalamasının 64,24±10,31 ve Hemşirelikte Klinik Karar Verme Ölçeği toplam puan ortalamasının 139, 64±15,75 olduğu belirlenmiştir. Katılımcıların büyük bölümünün (%41,7) sorgulayıcı yenilikçilik kategorisinde yer aldığı saptanmıştır. Yapay zekâ öğrenme niyeti ile klinik karar verme arasında pozitif yönlü ve düşük düzeyde anlamlı ilişki bulunmuştur (r=,207; p<,001). Bireysel yenilikçilik ile klinik karar verme arasında ise pozitif yönlü ve anlamlı ilişki belirlenmiştir (r=,349; p<,001). Regresyon analizlerinde yapay zekâ öğrenme niyetinin klinik karar vermeyi tek başına anlamlı biçimde yordadığı (β=,207; p=,001), ancak bireysel yenilikçilik ile birlikte modele alındığında anlamlılığını kaybettiği (β=,091; p=,168) saptanmıştır. Buna karşılık bireysel yenilikçiliğin klinik karar vermenin anlamlı ve bağımsız bir yordayıcısı olduğu belirlenmiştir (β=,315; p<,001). Sonuç: Araştırma sonucunda pediatri hemşirelerinin yapay zekâ öğrenme niyetleri, bireysel yenilikçilik düzeyleri ve klinik karar verme düzeylerinin orta-üst düzeyde olduğu belirlenmiştir. Bireysel yenilikçilik ile klinik karar verme arasında anlamlı ve pozitif bir ilişki bulunurken, yapay zekâ öğrenme niyetinin klinik karar verme üzerindeki etkisinin bireysel yenilikçilik tarafından açıklandığı görülmüştür. Elde edilen bulgular, pediatri hemşirelerinde klinik karar vermeyi etkileyen temel değişkenin bireysel yenilikçilik olduğunu göstermektedir. Bu doğrultuda hemşirelerde yenilikçi düşünce yapısının desteklenmesi ve yapay zekâya ilişkin bilgi ve farkındalığın artırılmasının klinik karar verme süreçlerine katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Objective: The aim of this study is to determine pediatric nurses' intentions to learn through artificial intelligence, their levels of individual innovativeness, and their clinical decision-making levels, and to examine the relationships between them. Method: This research is a descriptive and correlational study. The study population consisted of nurses working in all pediatric clinics of a city hospital in Istanbul, and the sample consisted of 235 pediatric nurses selected by lottery based on the number of nurses working in each clinic. Data were collected by physically distributing a Personal Information Form, the Artificial Intelligence Learning Intention Scale, the Individual Innovativeness Scale, and the Clinical Decision-Making in Nursing Scale, all created by the researchers. Necessary ethical committee approval, institutional permission, and participant consent were obtained. The data obtained from the study were analyzed using IBM SPSS Statistics software. Objective: The aim of this study is to determine pediatric nurses' intentions to learn through artificial intelligence, their levels of individual innovativeness, and their clinical decision-making levels, and to examine the relationships between them. Method: This research is a descriptive and correlational study. The study population consisted of nurses working in all pediatric clinics of a city hospital in Istanbul, and the sample consisted of 235 pediatric nurses selected by lottery based on the number of nurses working in each clinic. Data were collected by physically distributing a Personal Information Form, the Artificial Intelligence Learning Intention Scale, the Individual Innovativeness Scale, and the Clinical Decision-Making in Nursing Scale, all created by the researchers. Necessary ethical committee approval, institutional permission, and participant consent were obtained. The data obtained from the study were analyzed using IBM SPSS Statistics software. Results: The aim of this study is to determine the intentions of pediatric nurses to learn through artificial intelligence, their levels of individual innovativeness, and their clinical decision-making levels, and to examine the relationship between them. Method: This study is a descriptive and correlational study. The research population consisted of 235 pediatric nurses in a city hospital in Istanbul. Data were collected by physically distributing a Personal Information Form, the Artificial Intelligence Learning Intention Scale, the Individual Innovativeness Scale, and the Clinical Decision-Making in Nursing Scale, all created by the researchers, and an Informed Consent Form was completed beforehand. The data obtained from the study were analyzed using IBM SPSS Statistics software. Findings: In this study, the mean total score of pediatric nurses on the Artificial Intelligence Learning Intention Scale was 53.93±9.44, on the Individual Innovativeness Scale was 64.24±10.31, and on the Clinical Decision-Making in Nursing Scale was 139.64±15.75. The majority of participants (41.7%) were found to be in the inquiry-based innovativeness category. A positive and low-level statistical correlation was found between artificial intelligence learning intention and clinical decision-making (r=,207; p<,001). A positive and statistically significant correlation was also found between individual innovativeness and clinical decision-making (r=,349; p<,001). Regression analyses revealed that artificial intelligence learning intention alone significantly predicted clinical decision-making (β=,207; p=,001), but its significance decreased when considered together with individual innovativeness (β=,091; p=,168). In contrast, individual innovativeness was found to be a significant and independent predictor of clinical decision-making (β=,315; p<,001). Conclusion: The study revealed that pediatric nurses had moderate to high levels of artificial intelligence learning intentions, individual innovativeness, and clinical decision-making skills. A significant and positive relationship was found between individual innovativeness and clinical decision-making, and the effect of artificial intelligence learning intention on clinical decision-making was explained by individual innovativeness. The findings indicate that individual innovativeness is the primary variable influencing clinical decision-making in pediatric nurses. Accordingly, it is thought that supporting innovative thinking and increasing knowledge and awareness of artificial intelligence among nurses can contribute to clinical decision-making processes.
Benzer Tezler
- Gelişim nörolojisi polikliniğine başvuran nöral tüp defektli olgularda prospektif bir inceleme
Başlık çevirisi yok
İLKBAHAR EMİNE GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK APAK
- Boğazdan izole edilen coliform bakterilerin B- laktamaz enzim aktivitelerinin tesbit edilmesi ve B-laktamaz pozitif coliformların penisilinetkisinin inaktivasyonunun in vitro deneylerle gösterilmesi
The Detection of beta-lactamasa activity of coliform bacteria isolated from th roat cultures and slovving the inactivation of penicilin by this beta lactamase produced by this caliform organisms
GÜVEN URAZ
Doktora
Türkçe
1986
MikrobiyolojiGazi ÜniversitesiGenel Biyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN BERKMAN
- Akut lenfoblastik lösemide monoklonal antikorlarla fenotipik özelliklerin ve T-lenfotropik virus antikorlarının incelenmesi
Başlık çevirisi yok
HAYAT ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
OnkolojiHacettepe ÜniversitesiTemel Onkoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. EMİN KANSU
- Kronik hastalığı olan çocukların hastalığa ve hastaneye yatmaya tepkileri
Başlık çevirisi yok
MEDİHA DOĞANAY
- 0-60 ay yaş grubu çocuklarda triseps deri kıvrım kalınlığı ölçülerek beslenme durumunun değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
AHMET KARADUMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1988
Beslenme ve DiyetetikErciyes ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı