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
- Tez No: 978929
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEYLA ZENGİN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Hemşirelik, Nursing
- Anahtar Kelimeler: Hemşirelik, Öğrenci, Yapay Zekâ, Klinik Performans, Öz-Yeterlik, Nursing, Students, Artificial Intelligence, Clinical Performance, Self-Efficacy
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hemşirelik Esasları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hemşirelik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet Amaç: Bu çalışma, hemşirelik öğrencilerinin yapay zekâ genel tutumları ile klinik performansta öz- yeterlilikleri arasındaki ilişkinin incelenmesi amacıyla yapılmıştır. Gereç ve Yöntem: Araştırma 02 Aralık 2024 - 31 Ocak 2025 tarihleri arasında Dicle Üniversitesi Atatürk Sağlık Bilimleri Fakültesi Hemşirelik Bölümünde ikinci, üçüncü ve dördüncü sınıfa devam eden 338 öğrenci ile yürütülmüştür. Araştırmada örneklem seçimine gidilmemiş olup belirtilen tarihlerde en az bir klinik uygulama alıp başarılı olan ve çalışmaya katılmayı kabul eden öğrencilere uygulanmıştır. Çalışma verileri, ''Tanıtıcı Bilgi Formu'', ''Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutum Ölçeği'', ''Klinik Performansta Öz-Yeterlik Ölçeği (KPÖYÖ)'' kullanılarak toplanmıştır. Bulgular: Hemşirelik öğrencilerinin yaş ortalamasının 21.73 ± 2.38 (yıl) olduğu ve %68.9'unun kadın olduğu belirlenmiştir. Öğrencilerin %68.9'unun daha önce bir yapay zekâ uygulaması kullandığı, %74.6'sı klinik uygulamaya hazır olduğu, %48.5'inin klinik uygulamada yapay zekâ kullandığı ve % 56.2'sinin yapay zekânın klinik becerilere katkı sağlayacağını düşündüğü belirlenmiştir. Çalışmamızda hemşirelik öğrencilerinin yapay zekâya yönelik genel tutum ölçeği toplam puan ortalaması 65.95±10.48; KPÖYÖ toplam puan ortalaması 69.45±15.44 bulunmuştur. Yapay zekâya yönelik genel tutum ölçeği ve KPÖYÖ ölçek puanları ortalamaları arasında pozitif ve zayıf istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki saptanmıştır (r=0.14; p=0.01) Sonuç: Bu çalışma, hemşirelik öğrencilerinin yapay zekâya yönelik genel tutumları arttıkça, klinik performansta öz- yeterlik düzeylerinin de arttığını ortaya koymuştur. Öğrencilerin cinsiyet, yapay zekâ bilgisi, yapay zekânın klinik becerilere katkı sağlayacağı düşüncesi ile hemşirelikte yapay zekâ uygulamaları takip etmek faktörlerinin hem yapay zekâya yönelik tutumları hem de klinik performansta öz- yeterlik algılarını anlamlı biçimde etkilediği tespit edilmiştir. Bu bulgular, hemşirelik eğitiminde yapay zekâ teknolojilerinin kullanımının klinik becerileri destekleyebileceğini düşündürmektedir. Hemşirelik eğitiminde yapay zekâ entegrasyonun sağlanması önerilebilir.
Özet (Çeviri)
Abstract Aim: This study was conducted to examine the relationship between nursing students' general attitudes toward artificial intelligence and their self efficacy in clinical performance. Material and Method: The study was conducted between 02 December 2024 and 31 January 2025 with 338 nursing students enrolled in the second, third, and fourth years at Dicle University Atatürk Faculty of Health Sciences, Department of Nursing. No sampling method was employed; the study was applied to students who had successfully completed at least one clinical practice during the specified period and voluntarily agreed to participate. Data were collected using the“Descriptive Information Form”, the“General Attitudes toward Artificial Intelligence Scale (GAAIS)”, and the“Self-Efficacy in Clinical Performance Scale (SECP)”. Results: It was determined that the mean age of the nursing students was 21.73 ± 2.38 years and that 68.9% of them were female. Among the students, 68.9% had previously used an artificial intelligence application, 74.6% reported being ready for clinical practice, 48.5% had used artificial intelligence in clinical practice, and 56.2% believed that artificial intelligence would contribute to clinical skills. In our study, the mean total score of the General Attitudes toward Artificial Intelligence Scale (GAAIS) was 65.95 ± 10.48, and the mean total score of the Self-Efficacy in Clinical Performance Scale (SECP) was 69.45 ± 15.44. A statistically significant, weak positive correlation was found between the mean scores of GAAIS and SECP (r = 0.14; p = 0.01). Conclusion: This study revealed that as nursing students' general attitudes toward artificial intelligence (AI) increased, their self-efficacy in clinical performance also improved. It was found that factors such as gender, knowledge of AI, the belief that AI contributes to clinical skills, and following AI applications in nursing significantly affected both their attitudes toward AI and their perceptions of self-efficacy in clinical performance. These findings suggest that the use of AI technologies in nursing education may support the development of clinical skills. Therefore, the integration of AI into nursing education can be recommended.
Benzer Tezler
- 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
- 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
- Acil serviste geleneksel triyaj ve yapay zeka destekli triyaj sistemlerinin etkinliğinin karşılaştırılması: Karar uyumunun analizi
Comparison of the effectiveness of conventional triageand artificial intelligence-assisted triage systems in the emergency department: Analysis of decision agreement
CANER AKUFUK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
Acil TıpKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN HAKKOYMAZ
- 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
- Hemşirelik öğrencilerinin robot hemşireler ve yapay zekâ uygulamalarina yönelik görüşlerinin incelenmesi
Researching of the views of nursing students about robot nurses and artificial intelligence implementations
SEVİM CANKARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
HemşirelikEge ÜniversitesiHemşirelik Esasları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEBNEM ÇINAR YÜCEL